Token是什么？

Token是AI理解与生成语言的核心工作单元‌，它通过分词器将文本拆解为模型可处理的数字ID，再经嵌入、注意力机制等步骤实现语义理解与上下文关联。当用户输入一段文字时，AI并非直接“阅读”文字，而是经历以下关键流程：‌分词与编码‌ 文本首先被分词器（Tokenizer）切分为Token序列。例如，“我喜欢AI”可能被拆为“我”“喜欢”“AI”三个Token。每个Token对应一个唯一的数字ID，供模型内部运算使用。 ‌词嵌入与位置编码‌ 模型将Token ID转换为高维向量（词嵌入），赋予其语义特征；同时加入位置编码，让AI知道词语的先后顺序，从而理解“猫追狗”和“狗追猫”的区别。 ‌自注意力机制‌ 在Transformer架构中，每个Token会与其他所有Token计算关联度，动态捕捉上下文信息。例如，在句子“他打开了门，因为它很热”中，AI通过注意力机制判断“它”指的是“门”而非“他”。 ‌前馈网络与输出‌ 经过注意力层后，向量进入前馈神经网络进一步提炼逻辑与语法，最终通过解码器逐个生成输出Token，并反向映射为人类可读的文字。整个过程依赖海量矩阵运算，每生成一个Token都需数十亿次计算，因此Token数量直接决定算力消耗与响应成本。 -----转载文心