前言

文本数据在其本质上是非结构化的，这意味着计算机无法像处理数值数据那样直接处理文本。因此，如何将自然语言转化为计算机可以理解和处理的格式，是自然语言处理中的重要课题之一。而词元化（Tokenization）正是实现这一目标的主要手段之一。

在机器学习领域，NLP、文生图、图像识别与处理等领域，机器无法直接读取词汇、语句、图像、声音等等，而是通过 Token 来进行的。

词元的定义

词元（Token）是自然语言处理（NLP）中的一个基础概念，是将文本数据分割成更小的单位，这些单位可能是单词、字符、或者子词。词元是语言模型，如 GPT（Generative Pre-trained Transformer）等在训练和推理过程中操作的最基本单位。

词元可以被视为语言的最小信息单位。在不同的应用场景下，词元的定义可能有所不同：

1. 单词词元化：在许多早期的 NLP 模型中，词元被定义为一个完整的单词。例如，句子“我喜欢人工智能”会被分成三个词元：“我”，“喜欢”，“人工智能”。这种词元化方法相对简单，且直观，因为一个单词通常对应一个特定的意义。
2. 字符词元化：有些任务中，词元被定义为单个字符。例如，句子“GPT”会被分成“G”，“P”，“T”三个字符词元。字符级别的词元化能捕捉到一些细粒度的语言特征，尤其适合处理拼写错误或一些低频词汇的场景。
3. 子词词元化：现代 NLP 模型，特别是像 GPT 这样的大型语言模型，通常使用子词词元化方法。子词词元化的基本思想是将文本拆解为比单词更小的单元，但保留了比字符更有意义的语言特性。比如，英语单词“playing”可能会被分成两个子词词元：“play”和“-ing”。这种方法既能捕捉到单词的语义信息，又能处理低频或罕见的单词，极大地提高了模型的泛化能力。

 词元的转化

在提示词文本发送给神经网络之前，Tokenizer 将组合词、句子、段落、文章这类型的长文本分解为最小单位的 Token 词元，然后再通过 Embedding （神经网络算法——Embedding(嵌入)）的方式把 token 转化为向量表示的数据结构，最后输入给神经网络。 

比如下图中这句话“This is a input text.” 首先被 Tokenizer 转化成最小词元，其中[CLS][SEP]为一句话的起始与结束符号（CLS：classification 告知系统这是句子级别的分类的开始、SEP：separator 告知系统结束本句或分割下一句），然后再通过 Embedding 的方式转化为向量。

大模型竞争领域的三大法宝：word embedding向量集，算力资源，模型网络设计