什么是token？最小的语义单元​      

你可能好奇：大规模语言模型究竟是如何工作的？它们如何从海量数据中习得语言规律？又如何依据输入生成合乎逻辑、语义连贯的文本续写？要回答这些问题，我们需从最基础的概念出发——token（词元）。 在自然语言处理（NLP）中，token 是文本中最小的、具有独立语义或功能的单元。例如，句子“I love you”可被切分为三个 token：“I”“love”“you”。这种切分使文本更易于建模、计算与分析。 但并非所有语言都像英文那样依赖空格分词。中文、日语等语言缺乏显式词边界，因此需借助更精细的分词策略：如基于规则、统计模型或预训练分词器，识别出语义合理的字串组合。以“我爱你”为例，常见切分结果为“我”和“爱你”；不过此类方法仍存在歧义与误差，并非绝对可靠。 此外，标点符号、数字、表情符号等也常被视作 token——它们虽非词汇，却承载重要语气、情感或结构信息。例如，“I love you!” 与 “I love you?” 在语义和语用层面明显区别于中性表达“I love you”，正源于感叹号与问号所传递的不同态度。 简言之，token 是文本中最小的有意义单位，是模型理解与生成语言的基本粒度。不同语言特性与任务需求，往往对应差异化的 tokenization 策略。那么，GPT 系列模型究竟采用何种 token 类型？我们接下来将深入探讨。

   GPT系列采用了什么样的token类型？​    

GPT系列是一系列基于Transformer架构的生成式预训练语言模型，可广泛用于各类文本生成任务。目前已有GPT-2、GPT-3和GPT-4等多个版本，主要差异体现在模型参数量、训练数据规模与质量，以及文本生成能力的强弱上。 GPT系列均采用**子词（subword）分词法**。

子词是介于字符与单词之间的语言单元，其划分依据语料中词汇的频次与共现模式自动学习得出。例如，单词“transformer”可被切分为“trans”+“former”，也可细分为“t”+“rans”+“former”，甚至进一步拆为“t”+“r”+“ans”+“former”等。不同切分策略会生成数量与长度各异的子词：子词越细碎、数量越多，语言覆盖越广，但计算开销相应增大；反之，子词越粗粒、数量越少，虽降低计算负担，却可能损失部分语言细节。 GPT系列具体采用**字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）**作为子词划分算法。BPE源于数据压缩思想，通过迭代合并语料中高频出现的相邻字节对来构建新符号。例如，若“ns”是当前最高频字节对，则将其统一替换为新符号“Z”，从而压缩序列长度。该过程持续进行，直至达到预设的词表大小或无可合并的字节对为止——最终将原始字节流转化为由紧凑子词构成的序列。​  

 例如，“obsessiveness”这个单词可以被BPE转换成以下子词序列：​  

 •  原始字节序列：o b s e s s i v e n e s s​  

 •  第一次合并：o b s e Z i v e n e Z （假设Z代表ss）​

 •  第二次合并：o b s E i v e n E （假设E代表e Z）​  

 最终子词序列：o b s E i v e n E（如果没达到预设的字节要求，可合并只出现一次的子词）​  

 当然，这只是一个简单的例子，实际上BPE会根据大规模的语料库来生成更多更复杂的子词。GPT系列使用了不同大小的BPE词典来存储所有可能出现的子词。

比如，GPT-3使用了50,257个子词。​    总之，GPT系列采用了基于BPE算法的子词作为token类型， 主要目的是以无损的方式压缩文本的内容，从而以保证语言覆盖度和计算效率之间达到一个平衡 。接下来，我们要看看如何用子词来表示和生成文本？

​如何用子词来表示和生成文本？

​     我们已知GPT系列采用子词（subword）作为基本token单位，并通过前述的BPE等算法，将原始文本切分为由子词构成的序列——这一过程即术语中所称的“分词”。 那么，得到子词序列后，是否就能直接用其表示或生成文本了呢？答案是否定的。因为语言模型基于神经网络构建，而神经网络仅能处理数值型数据，无法直接操作文本。因此，还需完成第二步：将子词序列映射为数值向量。 这里需引入两个关键概念：编码（encoding）与解码（decoding）。

编码和解码​      

将子词序列转换为数值向量的过程称为编码（Encoding），是语言模型处理流程中的第二步。其核心目标是将离散、无序的token映射至连续、有序的向量空间，以便模型高效地进行计算与学习。

比如，我们可以用以下的BPE词典来表示上面的例子：

BPE（字节对编码）算法的编码和解码规则如下：
编码：先用 BPE 算法把文本拆成最长的匹配子词，再对照 BPE 词典，把每个子词换成对应的数字，最终得到一串数字向量。举个例子，单词obsessiveness就可以被编码成[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 4]这样的数字序列。

解码：反过来，先对照 BPE 词典把数字还原成对应的子词，再用 BPE 算法把相邻的子词合并成最长的完整单词，最终还原成原始文本。比如刚才那串数字，就能解码回obsessiveness这个单词。
编码和解码实现了文本和子词数字向量的互相转换，但这只是第一步。要让 GPT 这类大模型真正理解、生成文本，还需要两个关键步骤：嵌入（Embedding）和预测（Prediction）

嵌入和预测​      

我们已知，子词分词与编解码可将文本转化为数字序列，正如我们用数字表示电话号码一样。但这类数字仅是一种符号映射，并不蕴含子词间的语义关联。例如，我们如何判断“猫”与“狗”同属动物类别，而“猫”与“桌子”则在语义上截然不同？ 为使GPT系列模型真正理解子词之间的关系，需引入嵌入（embedding）——即为每个子词分配一个稠密的特征向量。该向量能综合反映其语义、语法、语境乃至情感等多维信息。 尽管特征向量的具体计算涉及复杂算法，其核心思想却相对直观：GPT依托海量互联网文本，统计词语在相邻位置、同一句子或篇章中共现的频次与上下文权重，进而量化词语间的语义亲密度，并以此构建表征向量。例如，“猫”常与“动物”“毛发”“鱼”“喵喵声”等词共现，其嵌入向量便自然编码了这些语义线索。 借助嵌入，每个子词被映射为高维空间中的一个点；点与点之间的距离与方向，便直观体现了语义的相似性与差异性——如“猫”与“狗”的向量距离较近（同为常见宠物），而“猫”与“牛”的距离则相对更远。 完成嵌入后，模型即可执行**预测（prediction）**：基于已有文本，估算下一个最可能出现的子词及其概率分布。例如，输入“我家有一只”，模型会赋予“猫”“狗”较高概率，而“桌子”“电视”等则概率极低——这一判断正依赖于嵌入向量间的相似性计算。 嵌入与预测共同实现了文本与数字表征的双向转换。但这仍非终点：要让GPT真正具备创造性，还需最后一步——生成（generation）。

生成与自回归​      

生成是指根据给定文本生成新文本的过程。生成主要分为两类模式：自回归（autoregressive）和自编码（autoencoding），其中GPT系列模型主要采用自回归模式。

那么，什么是自回归？

可作如下类比： 想象一位画家在创作连环画——每一帧画面都需承接前一帧（甚至前几帧）的情节与构图，才能合理延续故事。同理，自回归模型在每个时间步的输出，都依赖于此前一个或多个时间步的输出结果。这种逐词/逐帧递进、环环相扣的生成方式，使各时间步之间形成强序列依赖，因而特别适用于时间序列预测等任务。

例如，“I love you”这个句子可以被GPT系列生成为以下的文本：​    •  I love you more than anything in the world.​    •  I love you and I miss you so much.​    •  I love you, but I can't be with you.​    总之，GPT系列使用了子词、数值向量、实数向量和Transformer模型来表示和生成文本。通过编码、解码、嵌入、预测和生成等步骤，它可以实现从文本到文本的转换