LLM：token是什么？一文入门上下文窗口！

在日常使用AI的过程中，经常会出现一个问题：什么是tokens，为什么会有tokens限制，在开发agent的过程中，为什么要关注上下文的质量、容量和流程。这一切都和LLM的tokens紧密相关，理解tokens，就是入门LLM的重要步骤，对后续的开发和日常使用都会提升很多。高价值的tokens和流程编排，决定了在同样模型上的输出质量更高。

token是什么

定义：Token 是模型处理文本的基本单位，可以是单个单词、单词的一部分（例如子词）、字符或标点符号。

作用：Token 是将自然语言转换为模型可理解的数字表示的桥梁，帮助模型捕捉语言的结构和语义信息
最大tokens：最大标记是指模型在一次推理或输出中能够处理（输入和输出的总和）的最大Token数量

大型语言模型(LLM)不能真正理解原始文本，相反，文本被转换为称为token的数字表示形式，然后将这些token提供给模型进行处理。token代表模型可以理解和生成的最小意义单位，是模型的基础单元。根据所使用的特定标记化方案，token可以表示单词、单词的一部分，甚至只表示字符。token被赋予数值或标识符，并按序列或向量排列，并被输入或从模型中输出，是模型的语言构件。直观理解：
1 token ~= 4 chars in English
1 token ~= ¾ words
100 tokens ~= 75 words
1-2 句子 ~= 30 tokens
1 段落 ~= 100 tokens
1,500 单词 ~= 2048 tokens

将文本划分为不同token的正式过程称为 tokenization。tokenization捕获文本的含义和语法结构，从而需要将文本分割成重要的组成部分。
tokenization是将输入和输出文本分割成更小的单元，由 LLM AI 模型处理的过程。tokenization可以帮助模型处理不同的语言、词汇表和格式，并降低计算和内存成本，还可以通过影响token的意义和语境来影响所生成文本的质量和多样性。根据文本的复杂性和可变性，可以使用不同的方法进行tokenization。大模型基础组件 - Tokenizer - 知乎[1]

可以在GPT大模型提供的tokenized里感受tokenizer：Tokenizer - OpenAI API[2]

最大tokens

指模型在一次推理中能够考虑的最大Token数量，包含输入和输出的总和。
为什么要在AI问答的过程中关注上下文窗口的数据内容质量，原因是LLM的最大tokens是有限制的：
為什麼模型輸出的 token 通常都限制在 4000 個左右，但輸入現在卻增加到 100 萬個？ : r/LocalLLaMA[3]
Transformer 模型中增加一个 Token 对计算量的影响_transformer token-CSDN博客[4]
这个问题源于 LLM 注意力机制的工作方式，以及它们所训练的数据类型。注意力机制使用 K、V 和 Q 值的点积，将每个 token 与其他每个 token 进行比较。在技术上，transformer的限制，决定了计算量的复杂性。

1. 1. 位置编码的范围：Transformer 模型通过位置编码（如 RoPE、ALiBi）为每个 token 分配位置信息，其设计范围直接限制模型能处理的最大序列长度。
2. 2. 自注意力机制的计算方式：生成每个新 token 时，模型需计算其与所有历史 token（输入+已生成输出） 的注意力权重，因此总序列长度严格受限。KV Cache 的显存占用与总序列长度成正比，超过窗口会导致显存溢出或计算错误。增加一个 Token 会导致自注意力机制的计算量增加 O(N^2)。这些增加会使得模型的计算复杂度和存储需求增加

上下文窗口

大型语言模型 (LLM) 的上下文窗口（或“上下文长度”）是模型在任何时候可以考虑或“记住”的文本量，以词元为单位。更大的上下文窗口使 AI 模型能够处理更长的输入，并将更多的信息整合到每个输出中。

因为Attention的计算量和内存需求都随着序列长度增加而成平方增长，所以增加序列长度很难。因此，在工程实践中，我们要200%关注上下文质量和流程管理编排。
用AI领域大佬的话：LLM就是在做成语接龙游戏，在工程实践中，大家可以考虑下怎么更好的玩LLM游戏。

缺陷：增加 LLM 的上下文窗口大小意味着更高的准确性、更少幻觉、更连贯的模型响应、更长的对话以及分析更长数据序列的能力提高。然而，增加上下文长度并非没有代价：它通常需要增加算力要求，导致成本增加，并且更容易受到对抗性攻击的影响

上下文示例

在很多工程领域，上下文可以更好的成为agent高效工作的必要内容：

1. 1. 聊天机器人和虚拟助理：现代聊天机器人使用上下文窗口来保存对话历史。这使它们能够理解后续问题、回溯之前的内容，并提供更自然、更连贯的互动，避免重复或不相关的回复。谷歌的双子座（Gemini）等模式利用大型上下文窗口进行复杂的对话。
2. 2. 用于金融预测的时间序列分析: 金融模型分析过去股票价格、经济指标或交易量在定义的上下文窗口中的序列，以预测未来的市场走势。金融领域中的 AI 通常依赖于经过精心调整的上下文窗口。
3. 3. 预测文本算法（Predictive Text Algorithms）：当您在智能手机上打字时，键盘会根据其上下文窗口中的前导词建议下一个单词，从而提高打字速度和准确性。此功能是小型高效上下文窗口的直接应用。

上下文工程

Anthropic官方新发布智能体文章：Effective context engineering for AI agents，现在分享给大家。解决的问题是：如何在 LLM 固有的限制条件下，最大化这些 token 的效用，从而持续获得理想的结果。要有效地驾驭 LLM。
为了最好的利用大模型LLM，上下文工程是有必要且复杂精心设计的。后面会单独将Anthropic的上下文实践博客给大家讲解，很有价值。

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