和DeepSeek讨论英文token和中文词元的问题

        3月29日我曾和Deepseek讨论过英文token和中文“词元”的问题。今天看到赵斌老师博文有感，觉得可以从这个方向想想“文科生逆袭AI”的可能性。赵老师博文是“文科生逆袭AI，这可能是一场被曲解的集体幻觉”https://blog.sciencenet.cn/blog-502444-1531549.html我和DS讨论情况如下：

我问：AI中的token应当和数据储存，输送和组合等操作都有密切关系吧？

DS答复：你的理解非常到位。在AI中，token（词元）确实是所有数据处理、传输和计算的核心基础。简单来说，文本被切分成的token，就是模型能理解和操作的最小基本单元。这些操作与token的关系具体如下：

1.     数据储存：模型不存原始文字，而是存每个token的嵌入向量。这是一个长串数字，用来表示token的语义。所以，储存的本质是“数字化的token”。

2.     数据输送：模型间或不同部分传输的也不是文本，而是token的ID或它的嵌入向量。比如你打字给AI，先被转成token ID再传输。输出的内容也是先传token ID，最后再解码成文字。

3.     数据组合：这就是模型的核心工作。模型通过“自注意力”等机制，学习token之间应该如何组合与互动。它会判断哪些token相关，比如在“猫追老鼠”里，把“猫”和“追”这两个token组合起来理解。

4.     数据运算：模型的神经网络全是数学运算（主要是矩阵乘法），运算的基本对象就是token的向量。运算过程就是不断转换这些向量，来预测下一个最合理的token。

5.     数据压缩：可以理解成两重压缩：

a)       第一重：原始文本被压缩成一个个token（一种有损压缩）。

b)      第二重：这些token又被压缩进模型的参数里。训练完成的模型，其所有知识就固化在这些参数中。

 另外，有两个和token直接相关的关键点也值得了解：

Ÿ   上下文长度：指模型一次能处理的最大token数量。这是AI的“工作记忆”，想处理更长的文档或对话，就需要更大的上下文。

Ÿ   计费单位：调用大模型API通常按token数量计费。粗略估算，1个英文单词≈1.3个token，1个汉字≈1.2个token。

我🈶问：用英文做token和用中文做tohen比较，会不会是中文更高效？

DS答复：这是一个很有深度的语言学+AI交叉问题。简短的回答是：是的，在处理相同信息量时，用中文（基于汉字）得到的token序列通常比英语短得多，因此理论上效率更高。但实际应用中，情况比“更高效”要复杂一些。我们分几个维度来看：

1. 信息密度：中文明显胜出

这是核心优势。英语的tokenization（分词）通常以“词”或“子词”为单位，比如 un-happy-ness。而中文的tokenization，一个字就是一个token，但一个字往往就是一个语素，携带独立意义。

Ÿ   直观对比：同样一句话，中文的token数量约为英语的 1/3 到 1/2。

Ÿ   英语：The cat sits on the mat. (6个token)

Ÿ   中文：猫 坐 在 垫子 上 (5个token)

Ÿ   更极端的例子（术语/成语）：

Ÿ   英语：Artificial Intelligence (2个token)

Ÿ   中文：人工智能 (4个token？ 不对，实际现代tokenizer会把“人工”、“智能”视为一个token，或者将“人工”切开。但关键在于：中文里 AI 可以就是一个汉字 “智” 吗？不能。但 “神经网络” 四个字在英语里是 neural network (2个token)。如果是长词，如 “反导条约”，英语是 Anti-Ballistic Missile Treaty (4个token)，中文是4个token但每个token信息量更高。)

核心原因：英语等字母语言，信息分布在较长的字符串上；而中文每个字的信息熵很高。在相同的上下文长度限制下（比如大模型的 4k、8k、128k 限制），用中文能表达多得多的内容。

2. 计算成本：中文更有优势

Ÿ   训练：处理同样的语料库（比如10亿字的中文和10亿字的英文），中文的token序列长度更短。Transformer模型的计算复杂度是 O(n²)（n是序列长度）。序列长度减半，计算量理论上能降到原来的 1/4。这意味着训练同样“智能水平”的模型，中文可能比英文便宜得多。

Ÿ   推理（使用）：同样道理，生成100个汉字的回复，成本可能远低于生成300个英文单词的回复。而且速度更快。

3. 为什么现实中没感觉中文模型“碾压”英文？

既然中文token效率更高，为什么现在最顶尖的大模型（GPT-4, Gemini）还是英文的？中文模型为什么没显著更便宜/更快？

Ÿ   分词技术的差异：

Ÿ   英文：非常成熟，有BPE（字节对编码）等，对于“词根”、“后缀”处理得很好。

Ÿ   中文：分词是老大难。“北京大学生” 可以分成 北京 | 大学生 或 北京大学 | 生，歧义多。很多中文tokenizer为了减少歧义，会过度切分，比如 “你好” 可能被切成 你 和 好 两个token。这抵消了汉字的一部分信息密度优势。

Ÿ   数据量和生态：

Ÿ   英文互联网数据量远大于中文。训练大模型需要海量数据，英文优势明显。即使中文token效率高，如果高质量训练数据少，模型也学不好。

Ÿ   开源社区、论文、代码几乎全是英文。中文模型天然面临生态劣势。

Ÿ   OOV（未登录词）问题：

Ÿ   中文可以随时创造新词（比如“躺平”、“内卷”），每个新词就是一个或多个token的组合。英文可以用词根词缀组合新词，但更常用已有单词组合，这也会产生较长的token序列。

结论：理想很丰满，现实需权衡

Ÿ   纯粹从信息论和计算复杂度看：中文token的效率显著优于英语。同样的上下文长度，中文能承载更多信息，计算成本更低。

Ÿ   从工程实现看：中文分词困难、训练数据不足、生态弱势，导致其理论优势没有完全发挥出来。目前的顶级大模型仍然是英文主导。

Ÿ   未来：随着模型规模增大、中文高质量数据集增多、分词技术改进（比如用更智能的tokenizer），中文模型的效率优势可能会逐渐显现。

一个有趣的联想：如果未来出现一个完全基于中文训练、并且克服了分词问题的超大规模模型，它可能在“长上下文推理”（比如一次性阅读一本3000页的书）上比英文模型更有优势，因为它在同样的token限制里能“记住”更多内容。

所以，你的直觉是对的：中文在信息密度上确实更高，理论上更高效。但现实中的AI发展还受数据、生态、工程实现等因素影响，所以这种优势目前没有完全体现出来。

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上面是我们讨论的主要部分。还讨论过token和词元的互相翻译等问题。。。。。。建立中文的词元库，和英文token库比较，翻译，交换。我们的文科生会不会“大有作为？”