Tokenization（分词） 是大语言模型（LLM）中至关重要的一步，它将原始文本转化为模型可以理解和处理的数字形式。本文将深入探讨 Tokenization 的工作原理，特别是字节对编码（BPE）方法，以及它如何与大语言模型协同工作，最后分析 Tokenization 可能带来的副作用，例如 LLM 无法正确拼写单词和“触发词”现象。
字节对编码（BPE）：LLM 的核心分词技术
字节对编码（BPE） 是一种常用的 Tokenization 算法，尤其在训练大型语言模型时应用广泛。其核心思想是通过迭代地合并文本中出现频率最高的字节对，最终生成一个预定义的词汇表。例如，如果我们从 “aaabdaaabac” 这段文本开始，BPE 算法会首先找到最常见的字节对 “aa”，并将其合并为一个新的 token，比如 “Z”。文本就会变成 “ZabdZabac”。如果下一步发现 “Za” 最常见，合并成 “Y”，文本变为 “YbdYbac”。这个过程重复进行，直到词汇表达到预设的大小。
Andrej Karpathy 在他的视频“Let’s Build the GPT Tokenizer”中深入浅出地讲解了 BPE 的实现过程，强调了这种方法对于控制词汇表大小的重要性。在 LLM 中，词汇表的大小直接影响模型的参数数量和计算复杂度。过大的词汇表会增加模型的训练难度和推理成本，而过小的词汇表则可能导致信息损失。
BPE 的优势在于它能够很好地处理未登录词（Out-of-Vocabulary, OOV）问题。即使在训练数据中没有出现过的单词，也可以通过将其分解为已知的 subword tokens 来表示。这大大提高了模型的泛化能力。例如，即使模型没有见过 “unbelievable” 这个词，它仍然可以通过 “un”, “believe”, “able” 这三个 tokens 来理解其含义。
然而，BPE 也有其局限性。它可能会将一些完整的单词切分成多个 token，这可能会影响模型对语义的理解。此外，BPE 容易将标点符号与单词合并，产生一些奇怪的 tokens，例如 “word.” 或 “,word”。为了解决这个问题，OpenAI 等机构通常会采用正则表达式（regex）预处理文本，将标点符号和单词分开，然后再进行 Tokenization。这种方法可以有效地避免不必要的合并，提高 Tokenization 的质量。
Tokenization 与 LLM 的协同工作流程
Tokenization 在大语言模型中扮演着桥梁的角色，连接着人类可读的文本和机器可处理的数字信息。训练好的 Tokenization 模型会成为 LLM 不可或缺的一部分。
- 训练阶段： 首先，使用大量的文本数据训练 Tokenization 模型，生成一个包含所有 tokens 的词汇表。每个 token 都会被赋予一个唯一的 ID。
- 编码阶段： 当 LLM 接收到输入文本时，首先使用 Tokenization 模型将其编码成 token ID 序列。例如，句子 “The cat sat on the mat.” 可能会被编码成
[123, 456, 789, 101, 112, 131]，其中每个数字对应一个 token ID。 - 模型处理阶段： LLM 接收到 token ID 序列后，会根据自身的结构和参数对其进行处理，生成一个表示文本含义的向量表示。
- 解码阶段： LLM 在生成文本时，会首先输出 token ID 序列。然后，使用 Tokenization 模型的解码器将 token ID 序列转换回文本。例如，如果 LLM 输出的 token ID 序列为
[123, 456, 789, 101, 112, 132]，解码器会将其转换回 “The cat sat on the mat, too.”。
LLM 需要使用与训练时相同的 Tokenization 模型才能保证输入输出的一致性。如果使用不同的 Tokenization 模型，可能会导致输入文本被编码成不同的 token ID 序列，从而影响模型的性能。
Tokenization 带来的副作用：拼写错误与“触发词”
尽管 Tokenization 在 LLM 中发挥着重要作用，但它也可能带来一些意想不到的副作用。
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拼写错误： 由于 LLM 只能看到 token ID，而无法直接接触到字符，因此它可能不具备拼写单词的能力。例如，如果 “banana” 这个词被 Tokenization 模型编码成一个 token ID，那么 LLM 可能无法将其分解为 “b”, “a”, “n”, “a”, “n”, “a” 这几个字符。这会导致 LLM 在生成文本时出现拼写错误。解决这个问题的一种方法是在训练数据中包含大量的拼写纠错示例，让 LLM 学习如何正确地拼写单词。另一种方法是使用字符级别的模型，直接处理字符序列，而不是 token ID 序列。然而，字符级别的模型通常需要更多的计算资源和更大的模型规模。
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“触发词”： 另一个令人关注的现象是“触发词”。某些特定的词语或短语，例如 “SolidGoldMagikarp”，在输入 LLM 后可能会导致模型产生异常行为。一种可能的解释是，这些“触发词”在 Tokenization 阶段被编码成一个单独的 token，但这个 token 在 LLM 的训练数据中很少出现或者根本没有出现。这导致 LLM 对这个 token 的含义一无所知，从而产生不可预测的输出。
SolidGoldMagikarp 例子揭示了 Tokenization 过程中的潜在安全隐患。当一个罕见但被模型token化的字符串没有在训练数据中充分体现时，模型无法准确地解释其含义，导致输出异常。这种现象提醒我们，在设计 Tokenization 策略时，需要考虑到罕见词的处理，避免其成为潜在的攻击入口。
为了减轻“触发词”的影响，可以采取以下措施：
* **数据增强：** 在训练数据中增加包含“触发词”的文本，让 LLM 学习如何处理这些词语。
* **对抗训练：** 使用对抗训练的方法，让 LLM 学习如何抵御“触发词”的攻击。
* **过滤：** 在输入文本中检测“触发词”，并将其替换为其他词语。
Tokenization 带来的这些副作用提醒我们，在设计和使用 LLM 时，需要充分考虑 Tokenization 的影响，并采取相应的措施来减轻其负面影响。
案例分析：不同 Tokenization 策略对 LLM 性能的影响
为了更深入地理解 Tokenization 对 LLM 性能的影响，我们来看一个具体的案例。假设我们使用两种不同的 Tokenization 策略训练两个 LLM：
- 模型 A： 使用基于单词的 Tokenization 策略，将每个单词作为一个 token。
- 模型 B： 使用 BPE 算法，将文本分解成 subword tokens。
在处理包含大量未登录词的文本时，模型 A 的性能会明显下降，因为它无法识别这些未登录词。而模型 B 则可以通过将其分解为已知的 subword tokens 来处理这些未登录词，从而保持较好的性能。
另一方面，在处理包含大量常见词汇的文本时，模型 A 的性能可能会优于模型 B，因为它能够直接识别这些常见词汇，而无需进行额外的分解。
这个案例表明，不同的 Tokenization 策略适用于不同的场景。在选择 Tokenization 策略时，需要根据具体的应用场景和数据特点进行权衡。
未来发展趋势
Tokenization 技术在不断发展。未来，我们可以期待以下几个发展趋势：
- 更高效的算法： 研究人员正在开发更高效的 Tokenization 算法，能够在保证性能的同时，降低计算成本。例如，一些研究人员正在探索使用基于神经网络的 Tokenization 方法，可以自动学习最佳的 Tokenization 策略。
- 更灵活的策略： 未来的 Tokenization 策略可能会更加灵活，能够根据不同的任务和数据特点进行自适应调整。例如，可以根据文本的长度和复杂度，动态调整词汇表的大小和 Tokenization 的粒度。
- 更强的安全性： 随着 LLM 的应用越来越广泛，Tokenization 的安全性也变得越来越重要。未来的 Tokenization 技术需要能够有效地抵御各种攻击，例如“触发词”攻击和对抗样本攻击。
结论
Tokenization 是大语言模型中不可或缺的一环，它将人类语言转化为机器可理解的数字形式，为 LLM 的训练和应用奠定了基础。通过深入了解 Tokenization 的原理、应用和潜在风险，我们可以更好地设计和使用 LLM，充分发挥其在自然语言处理领域的潜力。 尽管像 BPE 这样的 Tokenization 方法在处理大量文本数据时表现出色，但理解其局限性，例如可能导致的拼写问题和“触发词”风险，对于开发更鲁棒、更安全的 LLM 至关重要。未来，随着 Tokenization 技术的不断进步，我们有望构建出更加智能、高效、安全的语言模型，为人类社会带来更大的价值。