📐 词的定义歧义与 Tokenization 的正式定义

对于字符串 $s$，tokenization 是一个函数 $\tau: s \mapsto [t_1, t_2, \ldots, t_n]$，每个 $t_i \in V$（词表）。

关键约束：$\text{detokenize}(\tau(s)) \approx s$（近似可逆性，信息损失极小）

Tokenizer 需要处理的歧义：

• 空格：“don’t” = [“don”, ”’”, “t”] 还是 [“don’t”]？
• 中文：无空格分隔，“我爱中国” 可分为 [“我”, “爱”, “中国”] 或 [“我”, “爱中”, “国”]
• 特殊字符：表情符号 ”😊” = 单 token？多 token？
• 数字：“1234” = 一个 token？还是 [“1”, “2”, “3”, “4”]？
• 大小写：“Apple” 和 “apple” 是同一 token 吗（取决于 tokenizer 是否 case-sensitive）？

📚 已收录至 拓展阅读知识库

📐 Token 效率（Token Efficiency）的影响

对于相同文本 $s$，定义 Fertility（繁殖率） = 单词平均 token 数：

$\text{fertility}(l) = \frac{\text{language } l \text{ tokenized token count}}{\text{language } l \text{ word count}}$

• 高效 tokenizer（少 token）：序列短，注意力计算 $O(n^2)$ 代价低，推理快
• 低效 tokenizer（多 token）：序列长，二次方注意力成本上升，上下文利用率低

Token 效率直接影响：

1. 推理速度：序列越短，每步生成越快
2. 上下文容量：同样的 context window 能放入更多语义信息
3. 训练成本：同样文本用更少 token 表示，每个 step 覆盖更多语义

📚 已收录至 拓展阅读知识库

📐 词级词表的空间爆炸（Zipf 定律）

词频分布遵循 Zipf 定律：第 $k$ 高频词的频率正比于 $1/k^\alpha$（$\alpha \approx 1$）：

$P(\text{word}_k) \propto k^{-\alpha}$

这意味着大量词出现频率极低（长尾），仍然需要存进词表。对于 1 万亿 token 的语料，唯一词数 > 1000 万（因为 “cat”, “cats”, “cat’s”, “Cat”, “CAT”, 各种拼写错误都不同）。

Embedding 层大小：$|V| \times d_{\text{model}}$

若 $|V| = 10^7$，$d = 4096$：参数量 = $4 \times 10^{10}$（40 billion），已超过整个 7B LLM 的参数量！

📚 已收录至 拓展阅读知识库

📐 计算任务中的 Tokenization 陷阱

数字 tokenization 问题：“9.9 vs 9.11 哪个大？“——GPT-4 早期版本经常答错。原因分析：

• “9.11” 可能被 tokenized 为 [“9”, ”.”, “11”] 或 [“9.11”]（单 token）
• 如果是 [“9”, ”.”, “11”]，模型在 token 层面看到 “11”，可能把 “.11” 类比为”小数11”
• 而 “9.9” 被分为 [“9”, ”.”, “9”]，模型比较 9 vs 11 → 误判 9.11 > 9.9

拼写任务：“strawberry 中有几个 r？“——LLM 容易答错（答2而非3）：

tiktoken: "strawberry" → ["str", "aw", "berry"]
         str  → 含1个r
         aw   → 不含r
         berry → 含1个r（但 "rr" 在 berry 中！）

模型在 token 层面操作，“rr” 被整合进 “berry” token，字符边界模糊，计数困难。

📚 已收录至 拓展阅读知识库

📐 多语言 Tokenizer 的词表分配问题

对于包含 $L$ 种语言的语料，训练联合 BPE 词表时，高频语言（英文）会”占据”更多词表空间，低频语言被过度分割。

**Fertility（繁殖率）**定义：

$\text{fertility}(l) = \frac{\text{language } l \text{ tokenized token count}}{\text{language } l \text{ word/character count before tokenization}}$

英文 fertility ≈ 1.1（几乎每词一 token），低资源语言 fertility 可达 3–5（每词需要多个 token）。

解决方案：上采样（upsampling）低资源语言——在词表训练语料中人为增加低资源语言的比例，迫使 BPE 为这些语言分配更多词表空间。如 Llama 3 的 tokenizer（128K 词表）、XLM-R（250K 词表）都专门扩充了多语言支持。

📚 已收录至 拓展阅读知识库