一文读懂令牌：AI 处理信息的 “最小积木”

摘要：当我们阅读 “今天天气真好，适合去公园散步” 这句话时，会自然地逐词理解含义；但对 AI 来说，直接处理完整句子如同面对一团杂乱的字符，无从下手。这时候，令牌（Token）就成了关键 —— 它像一把 “拆解刀”，将复杂信息切成 AI 能逐个处理的 “最小积木”

当我们阅读 “今天天气真好，适合去公园散步” 这句话时，会自然地逐词理解含义；但对 AI 来说，直接处理完整句子如同面对一团杂乱的字符，无从下手。这时候，令牌（Token） 就成了关键 —— 它像一把 “拆解刀”，将复杂信息切成 AI 能逐个处理的 “最小积木”。

简单来说，令牌是 AI 理解和处理文本、图像等信息时的 “基本单位”。在文本领域，它并非完全等同于我们熟知的 “词语”，而是根据模型设计的规则拆分出的片段：短则是单个字符（如英文中的 “a”、中文中的 “的”），长则是一个完整词语（如 “公园”“散步”），甚至是词语的一部分（如英文 “unhappiness” 可能拆成 “un-”“happiness”）。比如句子 “今天天气真好”，可能被拆成 “今天”“天气”“真”“好” 四个令牌，每个令牌都会对应一个独立的标识，方便 AI 后续处理。

为何不直接用 “词语” 作为单位？核心原因在于兼顾效率与准确性。如果只按单个字符拆分，会导致令牌数量过多，增加 AI 的计算负担；若只按完整词语拆分，又会遗漏生僻词、新词（如 “内卷”“AI”）或多义词的不同用法。而令牌的灵活拆分方式，既能减少冗余计算，又能覆盖各种语言场景 —— 比如处理 “苹果” 这个词时，在 “吃苹果” 和 “苹果手机” 中，它会作为同一个基础令牌，再结合上下文调整语义，避免重复学习。

在 AI 的工作流程中，令牌扮演着 “桥梁” 角色：首先，模型将输入的原始文本拆分为令牌序列；接着，每个令牌会被转化为对应的嵌入向量（即此前科普的 Embedding），赋予语义信息；最后，模型基于这些令牌向量进行计算，完成理解、生成文本等任务。像 ChatGPT 这类大模型，其 “上下文窗口” 的大小（如 4096、128000 令牌），本质就是指一次能处理的令牌数量上限 —— 令牌数量越多，模型能 “记住” 的信息就越丰富。

如今，令牌已渗透到 AI 处理信息的全流程：文本生成中，模型按令牌逐段输出内容；图像识别中，图像会被拆分为像素令牌或特征令牌；语音处理中，音频信号会转化为时序令牌。正是有了令牌的 “拆解” 与 “重组”，AI 才能从 “看不懂” 复杂信息，到逐步实现精准理解与高效处理。