摘要
本文详细介绍了AI（尤其是GenAI）中的Token概念，重点讲解了LLM（大型语言模型）中Token的使用。通过Python代码示例展示了如何对文本进行编码和解码，并深入探讨了分词器（如BPE）的工作原理以及在生成文本过程中的应用。
主要内容
-
Token化与编码：
- 使用
tiktoken库，将英文句子“The quick brown fox jumps over the lazy dog.”进行编码，得到的Token分别为：464, 2068, 7586, 21831, 18045, 625, 262, 16931, 3290, 13。 - GPT-2 模型使用的是字节对编码（BPE），其词典大小为大约 50,000 个Token。
- 使用
-
分词器BPE：
- BPE 将文本切分为更小的子词单元，例如将“lazy”分解为[laz, y]。
- 示例代码展示了如何用BPE进行编码和解码操作：
import tiktoken
# 加载GPT-2模型的分词器
encoder = tiktoken.get_encoding("gpt2")
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
tokens = encoder.encode(text)
print(f"Encoded tokens: {tokens}")
decoded_text = encoder.decode(tokens)
print(f"Decoded text: {decoded_text}")
- 文本生成过程：
- 文本生成过程中，模型利用上下文信息预测下一个Token。通过调整温度（temperature）参数可以控制生成的随机性。
- 示例代码展示了如何基于前缀进行文本生成：
import torch
def generate_text(prefix, model, tokenizer):
input_ids = tokenizer.encode(prefix, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
output = model.generate(input_ids, max_length=50)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return generated_text
prefix = "The quick brown fox jumps over"
generated_text = generate_text(prefix, model, tokenizer)
print(generated_text)
- 模型规模与Token：
- 模型的参数量和Token大小关系密切，例如GPT-2有约15亿个参数，而GPT-3则有1750亿个参数。
- GPT-4具有8,192 tokens的最大输入长度，并且支持扩展到更大的上下文窗口（如32K或128K）。
结论
本文详细阐述了Token在LLM中的重要性，包括其编码、解码和生成过程。通过Python代码示例，帮助读者更好地理解分词器（BPE）的使用方法及如何基于已有的上下文进行文本生成。此外，文中还介绍了不同模型（如GPT-2, GPT-3和GPT-4）在参数量和Token大小方面的差异。
关键技术点
- 编码与解码：通过
tiktoken库将英文句子转换为Token，并反向解码。 - BPE分词器：字节对编码，将文本切分为子词单元。
- 文本生成过程：利用上下文信息预测下一个Token。
参考资料
希望这些内容能帮助您更好地理解AI中的Token概念及其应用。
Source:https://baoyu.io/translations/llm/how-llms-work-explained-without-math
