一、什麼是Token？
1. 定義：
在自然語言處理（NLP）和AI對話系統中，token通常指的是文字中的一個單元，可以是一個單詞、一個標點符號、一個數字，或者甚至是一個子詞（如“playing”可以被分成“play”和“##ing”）。
2. 通俗理解：
想象你正在玩拼圖遊戲，每個拼圖塊代表一個單詞或符號，這些拼圖塊就是tokens。AI系統透過識別和處理這些拼圖塊來理解和生成語言。
二、Token在AI對話中的作用：
1. 輸入和輸出：
當你向AI輸入一句話時，AI首先會將這句話拆分成tokens，然後處理這些tokens來理解你的意思。同樣，當AI生成回應時，它也是基於tokens來構建句子。
2. 模型訓練：
在訓練AI模型時，token是資料的基本單位。模型透過學習大量的tokens組合來理解語言的結構、語義和語法。
3. 上下文理解：
Tokens幫助AI理解上下文。透過分析tokens的順序和它們之間的關係，AI可以理解句子的意思。
4. 效率：
使用tokens可以提高處理效率，因為AI可以更快地識別和處理預定義的單元，而不是每次都從頭開始解析整個文字。
三、如何理解Token的數量：
-
數量：在AI對話中，通常會有一個token數量的限制，因為每個token都需要計算資源來處理。AI系統可能限制一次性處理的token數量，以保持響應的速度和效率。
-
長度限制：例如，一個AI系統可能限制每輪對話處理不超過512個tokens。這意味著你輸入的文字和AI生成的文字加起來不能超過這個限制。
例子：
-
輸入：“How are you today?”
這個句子可以被分成tokens：['How', 'are', 'you', 'today', '?'] -
處理：AI透過識別這些tokens，理解這是一個問候，並準備一個合適的回答。
-
輸出：“I am doing well, thank you for asking!”
這裡的每個單詞或標點符號也是tokens，AI透過組合這些tokens來生成一個自然的回答。
總結：
Token在AI對話中就像是語言的基本構件塊，透過對這些構件塊的識別、處理和生成，AI能夠模擬人類的語言交流。理解token有助於我們更好地理解AI是如何處理和理解語言的，同時也解釋了為什麼有些時候AI對話系統會有長度限制或處理時間的考慮。