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在GPT模型中，tokenization（词元化）指的是将用户输入的文本分割成token（词元）的过程，以让GPT能更好地理解输入文本的词义、句法和语义，以及生成更连贯的输出内容。这是非常重要的预处理操作，对模型的最终效果有重大影响。
而tokenizer（词元生成器）是将文本切分成token的工具或组件。它将原始文本转换成模型可处理的数字形式，为GPT的生成与推理提供基础能力。
本文详细介绍了GPT tokenizer的工作原理。作者Simon Willison是开源Web应用框架Django的共同发起人，他也开源了用于探索和发布数据的工具Datasette。（以下内容由OneFlow编译，转载请联系OneFlow获得授权。来源：https://simonwillison.net/2023/Jun/8/gpt-tokenizers/）
语言大模型（如GPT-3/4、LLaMA和PaLM）使用token作为基本单位进行工作。它们接受文本作为输入，将其转换为token（整数），然后预测接下来应该出现哪些token。
通过操作这些token，可以更好地了解它们在语言模型内部的工作原理。
OpenAI提供了一个tokenizer，用以探索token的工作方式。我自己构建了一个更有意思的工具，是一个Observable notebook（ https://observablehq.com/@simonw/gpt-tokenizer ）。在这个Observable notebook中，你可以将文本转换为token，将token转换为文本，还可以搜索整个token表。
这个Observable notebook看起来是这样的：
El perro come las manzanas
在给定示例中，总共生成了21个整数token。5个对应英文文本，8个对应西班牙文本，6个（每个字符两个）对应三个日文字符。两个换行符也分别被表示为整数token。
Observable notebook使用了GPT-2的tokenizer（基于EJ Fox和Ian Johnson所创建的 优秀notebook ），主要作为教育工具使用，不过GPT-3及更高版本的最新tokenizer与GPT-2的tokenizer存在些许差异。
通过与tokenizer进行交互可以发现各种有趣的模式。 大 多数常见的英语单词都分配一个token，如上所示：
需要注意的是：字母的大小写很重要。以单词“the”为例，大写字母T的“The”对应的token是464，而以小写字母t开头且有一个前导空格的单词“the”对应的token却是262。
许多单词的token里都包含了一个前导空格，这样就不再需要为每个空格字符使用一个额外的token，从而能更有效地对整个句子进行编码，
相比英语，在对其他语言进行切分时，效率可能要低点。 西班牙语“El perro come las manzanas”这句话的编码如下：
此处就显示出了对英语的偏向。因为“man”是一个英语单词，所以它的token ID较低，为582。而“zan”不是一个在英语中独立存在的单词，但也是一个常见的字符序列，因此仍然值得拥有自己的token，所以它的token ID为15201。
有些语言甚至会出现单个字符编码为多个token的情况，比如以下这些日语：
“故障token”（glitch tokens）是一类令人着迷的token子集。其中一个有趣的例子是token 23282，即“davidjl”。
可以通过在notebook的搜索框中搜索“david”来找到该token。
Scale AI的prompt工程师Riley Goodside指出了与该token相关的一些奇怪行为。
token 23282可能与Reddit上的用户“davidjl123”有关。该用户是/r/counting子论坛的一位热情用户，他经常在该论坛上发布递增数，并且已经发布了超过163,000次这样的帖子。
据推测，/r/counting子论坛中的数据最终被用于训练GPT-2的tokenizer。由于用户davidjl123在该子论坛中出现了数十万次，所以最终分配到了属于自己的token。
为什么这种情况会导致类似问题呢？到目前为止，我看到最好的解释来自Hacker News上的用户@londons_explore
这些故障token都位于token嵌入空间的中心附近。这意味着，模型在区分这些token和其他位于嵌入空间中心附近的token时存在困难，因此当被要求“重复”这些token时，模型会选择错误的token。
这种情况发生的原因是，这些token在互联网上出现了很多次（例如，davidjl用户在Reddit上有163000个帖子，仅仅是计算递增的数字），但是这些token本身并不难以预测（因此，在训练过程中，梯度变得几乎为零，并且嵌入向量会衰减到零，这是某些优化器在归一化权重时会进行的操作）。
在“ SolidGoldMagikarp (plus, prompt generation) ”这篇帖子下，LessWrong对这种现象进行了详细说明。
OpenAI的模型都有token限制。有时在将文本传递给API之前，需要计算字符串中的token数量，以确保不超过该限制。
其中，一个需要计算token数量的技术是“检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）”，通过对文档语料库运行搜索（或嵌入搜索）来回答用户的问题，提取最有可能的内容，并将其作为上下文涵盖在prompt中。
成功实现这种模式的关键是，在token限制内包含尽可能多的相关上下文，因此需要能够计算token数量。
OpenAI提供了一个名为tiktoken（ https://github.com/openai/tiktoken ）的Python库来实现这一功能。
如果你深入研究这个库，就会发现它目前包括五种不同的切分方案：r50k_base、p50k_base、p50k_edit、cl100k_base和gpt2。
其中，cl100k_base是最相关的，它是GPT-4和当前ChatGPT使用的经济型gpt-3.5-turbo模型的tokenizer。
text-davinci-003 使用的是p50k_base 。在tiktoken/model.py 的MODEL_TO_ENCODING 词典中可以找到模型与tokenizer的完整映射。
import tiktoken
encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")tokens = encoding.encode("Here is some text")token_count = len(tokens)
现在token将是一个包含四个整数token ID的数组——在该例中是[8586, 374, 1063, 1495]。
使用.decode()方法将一个token ID数组转换回文本：
text = encoding.decode(tokens)
第一次调用encoding_for_model()时，编码数据将通过HTTP从 openaipublic.blob.core.windows.net Azure Blob存储桶（storage bucket）获取（代码： https://github.com/openai/tiktoken/blob/0.4.0/tiktoken_ext/openai_public.py ）。这些数据会被缓存在临时目录中，但如果机器重新启动，该目录将被清除。你可通过设置 TIKTOKEN_CACHE_DIR环境变量来强制使用更持久的缓存目录。
几周前，我介绍了 tto k（https://github.com/simonw/ttok） ，这是tiktoken的一个命令行封装工具，具有两个关键功能：一是可以计算输入给它的文本中的token数量，二是可以将该文本截断为指定数量的token。
echo -n "Count these tokens" | ttok
curl 'https://simonwillison.net/' | strip-tags -m | ttok -t 6
echo "Show these tokens" | ttok --tokens
使用-m gpt2或类似选项可选择使用适用于不同模型的编码。
一旦你理解了token，那么GPT工具生成文本的方式就会变得更加明了。
特别有趣的是，观察到GPT-4将其输出流式化为独立的token（GPT-4的速度略慢于3.5版本，可以更容易观察到其生成过程）。
以下是使用我的llm CLI（ https://github.com/simonw/llm ）工具从GPT-4生成文本的结果，命令是llm -s 'Five names for a pet pelican' -4：
如你所见，不在词典中的名字（如“Pelly”）占据了多个token，而“Captain Gulliver”作为一个整体输出了token “Captain”。
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