当人工智能，特别是像 ChatGPT 、Deepseek这样的大语言模型（LLM）变得越来越热门时，“Token（令牌）”这个词也频繁出现在我们眼前。 你可能经常听到“模型支持多少 K 的 Token”，这里的 Token 到底是什么意思？它和我们平时说的“字”一样吗？
想象一下：知识的“刻度尺”
我们可以做一个有趣的想象实验：假设我们有一把无限长的尺子，上面布满了密密麻麻的刻度。这把尺子神奇的地方在于，它能够记录下我们所有的知识！更令人惊叹的是，它能把人类复杂多样的知识，都用一种统一、标准化的方式呈现出来——刻度。
Tokenizer：知识的“编码器”
实际上，Tokenizer（分词器） 就扮演着把人类知识内容转换成这把“刻度尺”上标记的角色。它就像一个精密的“编码器”，将我们输入的文本，无论是文字、数字、符号，都拆解成一个个更小的单元，并为每个单元赋予一个独一无二的 Token ID，就像尺子上的刻度值。
Token ID：知识的“坐标”
例如，在一个大语言模型中，数字 "0123456789" 可能被 Tokenizer 拆解成 10 个独立的 Token，并分别赋予 Token ID：176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185。 这就像在这把知识的尺子上，用一串数字序列标记了这十个数字的位置。
而当我们输入中文 “零一二三四五六七八九” 时，Tokenizer 也会进行处理，得到一串看似没有规律的 Token ID： "53161, 1457, 7307, 6662, 10417, 11902, 16428, 17714, 16518, 18388"。 虽然看起来不像数字那样有明显的递增规律，但每个 Token ID 仍然唯一地代表着一个知识单元。
模式识别与“组合 Token”
再看一个例子，简单的数学知识 "1+1=2"。 Tokenizer 会把它分解成 Token ID 序列： "177, 171, 177, 189, 178"。 用中文表达 “一加一等于二”，Token ID 序列可能是： "1457, 8098, 1457, 97392, 7307"。 英文 "one plus one equals two" 的 Token ID 序列则是："699, 10366, 699, 8703, 97345"。
虽然计算机不理解中文、英文，但通过 Tokenizer 的处理，它们都被转换成了数字序列，这使得计算机可以更容易地识别和学习其中的模式。 你注意到 “=” 符号的 Token ID 在不同语言的例子中都是 "189" 吗？ 这体现了 Tokenizer 的标准化作用。
更进一步，你可能注意到，在中文例子中，“等于” 两个汉字，被 Tokenizer 转换成了一个 Token ID： "97392"。 虽然 “等” 和 “于” 单独的 Token ID 分别是 "8007" 和 "4778"，但模型在学习过程中，发现 “等” 和 “于” 经常一起出现，表达 “等于” 的概念，于是就可能将 “等于” 作为一个整体，创造一个新的 Token ID 来表示。 这就像我们学习语言，一开始学习单个字，后来学习词语，再到学习短语，是一个不断组合和抽象的过程。
“尺子”的折叠：向量空间
如果我们真的在一把无限长的尺子上寻找知识，效率肯定太低了。 为了更高效地处理知识，LLM 会把这把“尺子” 折叠起来，变成一个 高维向量空间。 在这个空间中，每个 Token ID 都被映射到一个特定的 向量 位置。 语义上更相近的 Token，它们的向量在空间中也会更靠近。
通过这种方式，LLM 就能利用 向量空间的位置搜索，快速找到和创建不同知识单元之间的关联和连接。 不断 优化 AI 模型的向量空间，让它变得更“聪明”，本质上就是在不断调整 Token 向量的位置，让模型能够更好地捕捉知识之间的关系，找到更多潜在的连接。
总结:
Token 不是字，而是知识的更小单元： Token 可以是单词、词根、字符，甚至是标点符号。它比“字”更灵活，更能适应语言的复杂性。
Tokenizer 是关键的“翻译器”： 它将人类语言转换成计算机可以理解的 Token ID 序列。
Token ID 是知识的“坐标”： 它代表着知识单元在模型内部的数字表示，并用于构建向量空间。
向量空间让模型更“聪明”： 通过向量空间，模型可以高效地学习和利用知识之间的关联，进行更复杂的推理和生成。
理解 Token 的概念，是理解现代 AI 模型工作原理的重要一步。 它帮助我们认识到，AI 并非直接理解文字，而是通过 Token 这种标准化的知识单元，构建起对世界的认知和理解。