在人工智能领域,token(读作/ˈtoʊkən/,音似"透肯")是文本处理的基本单位,它决定了AI如何理解和生成语言。而1个token通常对应0.5到2个汉字,具体数值取决于分词策略。本文将用通俗语言解释其含义、发音及汉字换算原理。
Tokens在AI中的作用可概括为:
语言数字化:将文本转化为AI可处理的数字单元效率优化:通过子词分割减少数据量,提升处理速度跨语言桥梁:统一处理不同语言文本的底层机制例如当AI看到"学习"时,可能将其视为一个完整token,也可能拆分为"学"和"习"两个token(来源:EMNLP研究成果)。
该词发音为/ˈtoʊkən/(国际音标),包含两个音节:
重读音节"to"(类似"透"的发音)轻读音节"ken"(类似"肯"的短促发音)技术讨论中通常直接使用英文术语,避免中文直译带来的歧义。
没有固定比例,但存在以下规律:
常用字词:高频词汇如"的""是"通常1字=1token复合词:如"人工智能"可能被拆为2-3个tokens("人工"+"智能")生僻字:罕见字如"龘"可能占用更多token资源根据OpenAI的分词器实测(来源:官方工具):
因此,平均1个token≈1.2个汉字,但具体数值需通过分词器实时计算。理解这一概念对优化AI文本输入至关重要。
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