详细解释一下什么token

在自然语言处理领域，Token（标记）是构成文本的基本语义单元，其定义根据具体模型架构会有所差异。对于大语言模型而言，Token的消耗直接关系到模型运算效率和资源成本，主要体现为以下核心维度：

一、Token的计算原理

1. 分词机制：采用BPE（字节对编码）或WordPiece等算法，通过统计语料库高频组合构建词表。例如英文单词"unexpected"可能被拆解为"un"+"expect"+"ed"三个子词标记
2. 多语言差异：中文通常以字或词语为基本单元，相比英文子词划分，相同文本内容会产生更多Token数量。实测显示，中文Token数量约为英文的1.5-2倍

二、资源消耗机制

1. 计算复杂度：Transformer架构的自注意力机制时间复杂度与Token数量呈平方关系（O(n²)），当输入长度从512增至2048时，计算量增加16倍
2. 内存占用：每个Token在前向传播过程中需要存储中间状态，Llama-2 70B模型处理4096长度上下文时，显存占用超过80GB
3. API计费标准：商业API通常按千Token计费，GPT-4输入输出分别按$0.03/$0.06每千Token计算

三、优化策略

1. 上下文窗口管理：采用滑动窗口技术，优先保留关键Token的注意力权重
2. 量化压缩：使用4-bit量化可将模型内存占用降低75%，同时保持90%以上准确率
3. 缓存优化：通过Key-Value缓存复用历史Token计算结果，降低重复编码消耗

四、应用影响维度

1. 响应延迟：每生成1个Token耗时与模型参数量正相关，13B参数模型在A100显卡上单Token延迟约50ms
2. 精度权衡：低精度计算可降低30%Token处理能耗，但可能损失0.5-1.5%的语义准确性
3. 长文本处理：当上下文超过8k Token时，主流模型会出现显存溢出风险，需采用分块处理技术

以上内容为AI生成，仅供参考。