简单来说，分词器是大语言模型的“翻译官”，它在人类可读的文本和模型能够理解的数字语言之间进行转换。

我们可以从两个核心过程来理解它的作用：编码 和 解码。

1. 编码：将文本转化为模型能理解的数字（Tokens）

模型本质上是一个极其复杂的数学函数，它不直接理解单词或字符，只处理数字。分词器的作用就是搭建一座桥梁。

• 步骤：
  1. 输入：你输入一段文本，比如 “我喜欢吃披萨。”
  2. 分词：分词器将这句话切分成模型“词汇表”中存在的较小单元，即 Token。这个过程可能不是简单按空格切分。
     • 可能的结果：[“我”， “喜欢”， “吃”， “披”， “萨”， “。”]
     • 注意：“披萨”这个词被拆成了“披”和“萨”两个 Token，这是因为分词器的词汇表中可能没有“披萨”这个完整的词。
  3. 映射为ID：每个 Token 都会被映射到词汇表中一个唯一的整数 ID。
     • 例如：“我” -> 1001, “喜欢” -> 2056, “披” -> 3450, “萨” -> 5678
  4. 输出：最终，句子 “我喜欢吃披萨。” 被转换成一个数字序列：[1001, 2056, ..., 3450, 5678, ...]。这个数字序列才是模型真正的输入。

为什么需要分词？
如果直接把每个字符（包括字母、汉字、标点）当作一个 Token，虽然简单，但效率很低。一个句子会变得非常长，模型难以捕捉单词和短语级别的语义关系。通过分词，模型可以用更少的单元处理更多的信息。

2. 解码：将模型的数字输出转化回人类可读的文本

当模型完成计算，会生成一个数字序列（Token IDs 的概率分布）。分词器需要将这个序列“翻译”回我们能看懂的文本。

• 步骤：
  1. 输入：模型生成一个数字序列，比如 [1001, 2056, 1024, 3450, 5678, 1012]。
  2. 映射回Token：分词器将这些 ID 映射回对应的 Token。
     • 1001 -> “我”, 2056 -> “喜欢”, 3450 -> “披”, 5678 -> “萨”
  3. 合并：将 Token 序列合并成连贯的文本。
     • 将 [“我”， “喜欢”， “吃”， “披”， “萨”， “。”] 合并成 “我喜欢吃披萨。”
  4. 输出：最终，我们得到了一段流畅的文本。

分词器的关键作用和影响

1. 定义模型的“基本认知单元”：分词器的词汇表就是模型认识的“所有字词”的集合。如果词汇表中没有某个概念（如“碳中和”），模型处理起来就会很困难（需要拆成“碳”、“中”、“和”来理解）。

2. 直接影响模型的性能：

   • 处理未知词：一个好的分词策略能更好地处理生僻词、专业术语或新造词。常见的策略如 BPE、WordPiece、SentencePiece 就是为了平衡词汇表大小和分词效率而设计的。
   • 多语言能力：像 SentencePiece 这样的分词器可以无缝处理多种语言，这对于多语言大模型至关重要。
   • 计算效率：Token 的数量直接影响模型的计算量。更有效的分词可以减少序列长度，提升训练和推理速度。

3. 决定模型的上下文长度：

   • 模型的上下文窗口（如 4K、8K、128K Tokens）是以 Token 数量 而非字符数量来衡量的。一个高效的分词器（例如，对于中文，一个汉字可能就是一个 Token）相比低效的分词器（例如，对于英文，一个单词可能被拆成多个 Token），在相同的上下文窗口内能处理更多的实际字符信息。

一个生动的比喻

你可以把分词器想象成 “乐高说明书”：

• 人类：看到的是最终成品的图片（完整的句子）。
• 模型：只能理解和操作一个个乐高积木（Tokens）。
• 分词器：就是那份说明书，它负责：
  • 编码：把成品图片分解成搭建步骤和所需的积木编号（将文本转为 Token IDs）。
  • 解码：根据一堆积木编号，还原出成品的样子（将 Token IDs 转回文本）。

总结

分词器是大语言模型与人类语言交互的基石。它不仅是简单的字符串拆分工具，更通过其分词策略和词汇表，深刻地影响着模型的效率、能力边界和对语言的理解方式。没有分词器，LLM 就无法处理我们输入的文本，也无法输出我们能看懂的结果。