揭秘Token: 如何验证ChatGPT上下文长度你是否还不清楚 Token 是什么？每次大模型遗忘上下文后，你是否还

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一、引言

你是否还不清楚 Token 是什么？

每次大模型遗忘上下文后，你是否还在满脸疑惑？

即使了解大模型的上下文长度，但始终不清楚如何验证？

首先，ChatGPT 是 OpenAI 开发的一种基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）的聊天机器人。它通过理解自然语言，提供流畅且相关的回答，展示了AI在语言处理方面的先进能力。对于AI初学者来说，理解 ChatGPT 如何工作是非常重要的。

在 ChatGPT 的核心，"Token" 扮演着关键角色。Token 是文本处理中的最小单位，如单词或短语。在与 ChatGPT 交流时，它将输入文本分解成 Token，再基于这些 Token 生成回应。了解 Token 在 ChatGPT 中的作用，对于深入理解这一 AI 技术至关重要。

二、Token是什么?

一）Token 的定义

在计算机语言处理中，Token是一个基本的概念。它指的是文本中可以被视为一个单独单位的元素，比如单词、数字或符号。例如，在句子“我爱北京天安门”中，每一个词“我”、“爱”、“北京”、“天安门”都可以被视作一个 Token。Token 是 **NLP（自然语言处理）**中数据预处理的重要步骤，它帮助模型理解和分析文本。

为什么 "北京" 、“天安门” 这两个词组被分别视为一个 Token 呢？到底怎么证明词组也可以是一个 Token 呢？

举个例子，"我今天晚上要去打篮球" 这句话，如果要求倒过来说，那么人类的正常语言应该是 “球蓝打去要上晚天今我”。而 ChatGPT 会这样回答：

由此看出 Token 可能是一个字，也可能是一个连贯的词组。

二）Token 的类型和作用

Token分为以下几种类型，不同类型的词汇对照的内容也不一样：

词汇Token（Word Tokens）：这是最常见的Token类型，代表文本中的单词。例如，“猫”、“跑”等。
符号Token（Symbol Tokens）：包括标点符号和特殊字符，如逗号、“？”等。
数字Token（Number Tokens）：代表数字，例如“2023”、“100”等。

每种类型的 Token 在文本处理中扮演不同的角色:

词汇 Token 帮助模型 理解文本的语义内容；
符号 Token 通常用于理解文本的结构和语法；
数字 Token 则在处理包含数字信息的文本时显得尤为重要。

通过将文本分解为不同类型的 Token，NLP 模型如 ChatGPT 能更准确地分析和理解语言，从而在回答问题、生成文本或执行其他语言相关任务时，表现出更高的效率和准确性。

三）工作原理

关于 ChatGPT 如何利用 Token 完成词语接龙，我之前写过一篇较为通俗的文章，大家感兴趣可以看下。

四、上下文中支持的Token 数越大, 难度为什么越高?

我们都知道目前官方宣称 GPT-4 的上下文Token由原来的 8K 上升到 32K。很多人因为这次提升，之前失败的场景又可以有机会成功。

我们来探讨一个相关的问题：为什么处理拥有更多Token的模型（比如 32K Token）比处理较少 Token 的模型（如8K Token）要难得多。为了通俗解释这个问题，我们可以用一个派对的例子来比喻。

想象一下，你正在举办一场派对，邀请了8000 位宾客。这里的每位宾客都代表一个 Token。在这个派对上，你的任务是确保每个人都能和其他所有人至少打一个招呼。这已经是一项相当庞大的任务了。

现在，假设你的派对规模突然扩大到 32000 位宾客。这意味着每个人（每个 Token ）都需要和更多的人（更多的Token ）打招呼。显然，这项任务的难度和工作量成倍增加。这正是处理更多 Token 的模型比处理较少 Token 的模型更加困难的原因。

在技术层面上，这种 “打招呼” 的过程在 AI 模型的 Transformer 算法中被称为 “注意力计算”（attention calculation）。在注意力机制中，每个Token都需要与其他所有Token进行一次计算。因此，当Token的数量增加时，所需进行的 计算量会呈平方级增长。

例如，对于8K Token，需要进行大约 6400万次（8000 乘以 8000）的注意力计算。而对于 32K Token，则需要进行高达 10.24 亿次（ 32000 乘以 32000 ）的计算。这就解释了为什么处理 32K Token 的模型要比处理 8K Token的模型难得多，而处理更大规模的 Token（如 128K ）更是难上加难。

最近有关于最新版ChatGPT能够处理高达 32K Tokens 的上下文长度的消息引起了广泛关注。许多小伙伴都对此表示好奇，但不太清楚如何亲自验证这一点。今天，我们就来一起探索和验证这个功能。