震撼！AI分词器成统计学小能手，大脑“偷懒”原理竟相同！-新闻中心-科技有限公司

震撼！AI分词器成统计学小能手，大脑“偷懒”原理竟相同！

发布时间：2025-05-01 22:00:02

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【导语】你是否好奇AI大模型是如何理解并回应我们的文字？这一切都离不开一个神奇的“小助手”——分词器。它就像餐厅里的“切菜工”，将文字切割成一个个Token，这些Token是AI世界中的“信息积木”。今天，我们就来揭秘Token的奥秘，看看AI大模型是如何通过这些小积木来理解我们的意图，并生成回应的。供稿单位：重庆市无线电科普体验中心，让我们一起探索AI的奇妙世界！

AI 大模型的token究竟是什么？

神奇的“切菜工”：分词器

AI大模型有一个特别厉害的小助手，就像餐厅里刀工一流的“切菜工”，它的名字叫做分词器。

当我们给 AI大模型一段文字，比如：“我爱吃甜甜的冰淇淋。” 这个“切菜工”就会嗖嗖嗖几下，把这句话切成很多小块：“我”、“爱”、“吃”、“甜甜”、“的”、“冰”、“淇”、“淋”、“。”

你(nǐ)看(kàn)，每(měi)个(gè)小(xiǎo)块(kuài)就(jiù)是(shì)一(yī)个(gè) Token！有(yǒu)的(de)是一个字，有的是两个字组成的词语，连标点符号“。”也是一个 Token！

Token 的千变万化：大小不一的积木

这些Token可不是一样大小的哦！就像积木有各种形状和尺寸。

单个字可能是小Token：像“我”、“爱”、“吃”这样单独的汉字，很多时候就是一个小小的Token。

常见的词语可能是中Token：像“甜甜”、“冰淇淋”这样我们经常一起说的词语，可能被“打包”成一个稍微大一点的Token。

更长的短语也可能是大Token：有些经常一起出现、有固定意思的短语，也可能被切成一个更大的Token。

标点符号、英文单词、字母组合也都是Token：就像我们刚才看到的“。”，英文里的“apple”、“ing”等等，也都是一个个独立的Token。

AI 是怎么“吐”字的？像挤牙膏一样！

更有趣的是，当 AI 大模型要回答我们问题，或者自己写文章的时候，它也是一个 Token 一个 Token 地往外“蹦”字！就像我们挤牙膏一样，一点一点地出来。所以，有时候我们看到 AI 回答问题的时候，会感觉它像在慢慢打字，这就是因为它在努力地生成一个个 Token 呢！

我们的大脑也爱“偷懒”：Token 的(de)秘(mì)密(mì)武(wǔ)器(qì)

你(nǐ)快(kuài)速(sù)读(dú)一(yī)些(xiē)不(bù)常(cháng)见(jiàn)的(de)字，比如“醍”、“捭(bǎi)”，是(shì)不(bù)是(shì)会(huì)有(yǒu)点(diǎn)卡(kǎ)壳(ké)？要(yào)稍(shāo)微(wēi)想(xiǎng)一(yī)下(xià)才(cái)能(néng)读(dú)出(chū)来(lái)？

但(dàn)是(shì)，如(rú)果(guǒ)这(zhè)些(xiē)字(zì)组(zǔ)成了一个我们熟悉的词语，比如“醍醐灌顶”、“纵横捭阖”，你是不是一下子就能认出来，不用一个字一个字地拼了？

这是因为我们的大脑也喜欢把有意义的词语看作一个整体来处理，这样能节省我们的小脑袋瓜的能量！AI分词器也是这个道理，它会尽量把经常一起出现、有完整意思的文字“打包”成一个Token，这样AI大模型处理起来就更轻松、更快速啦！

“切菜工”的秘诀：统计学小能手！

那么，这个厉害的“切菜工”——分词器，是怎么知道哪些字应该切在一起，哪些字应该分开呢？

它就像一个超级勤奋的小侦探，读了超级超级多的书、文章和各种各样的文字。它会偷偷记住哪些字经常手拉手一起出现。比如，“苹果”这两个字总是形影不离，分词器就会聪明地把它们打包成一个Token。像“鸡”、“ing”、逗号“，”这些家伙总是喜欢自己待着，分词器也会把它们单独分成Token。

久而久之，分词器就建立了一个巨大的“Token表”，里面记录着成千上万个它认识的 Token！

Token 的本质：AI 世界的小小“信息块”

所以，Token就是 AI 大模型世界里一块块小小的“信息(xi)积(jī)木”。大模型不会直接“看懂”我们输入的文字，而是先把它们变成Token，然后通过分析这些Token之间的关系，来理解我们的意思，并生成新的文字。

Token 越多，计算量越大：AI 也要“花力气”

AI 大模型处理文字的时(shí)候(hou)，是(shì)按(àn)照(zhào)Token的(de)数(shù)量(liàng)来(lái)计(jì)算(suàn)工(gōng)作(zuò)量(liàng)的(de)。就(jiù)像(xiàng)我(wǒ)们(men)拼(pīn)积(jī)木(mù)，积(jī)木(mù)块(kuài)越(yuè)多，我们需要花的时间和力气就越多。所以，大模型公司在计算费用的时候，也会按照 Token 的数量来算，因为处理的Token越多，电脑就需要进行更多的计算。

DeepSeek的生成速度可达每秒60个token，ChatGPT的生成速度约为每秒20个token。ChatGPT的上下文窗口长度在部分版本支持128k tokens，适合处理长篇幅文本。