详解LLM分词策略什么是大模型分词
一篇内容帮你弄懂：什么是LLM分词（Tokenization）？
大语言模型（LLM）第一步便是从分词开始。这个环节负责把自然语言切分成模型能理解的最小单位“Token”，是LLM完成理解、计算和生成的前提。
分词绝非小事，不同的分词策略会直接影响模型的性能、泛化能力、推理速度。以下是几种主流分词策略的拆解、背后逻辑，以及它们各自适用的场景：
1.字符级分词（Character-level）：
切法：每个字母、汉字或符号都视为一个Token
优点：语言通用性强，不存在未登录词（OOV）问题
缺点：序列过长，计算效率低，上下文建模难度大
适用场景：数据量小或输入内容极其多样（如包含大量符号、拼写错误）
2.单词级分词（Word-level）：
切法：以空格或标点为界切分成完整单词
优点：直观、符合人类语言习惯
缺点：词表庞大，新词或造词无法处理
适用场景：语言结构清晰、任务简单（如今已基本被淘汰）
3.子词级分词（Subword-level）：当前主流选择
核心思路是将词语拆分为介于字符和单词之间的“子词”，通过组合子词实现对新词的泛化能力与计算效率的平衡。主要算法包括：
- BPE（Byte Pair Encoding）：从字符对开始，迭代合并频率最高的字符对，是GPT系列所采用的方式 优点：词表较小，能处理新词，算法简单 缺点：合并逻辑仅基于频率，不考虑语言结构或语义
- WordPiece（用于BERT）：通过条件概率判断子词是否合并，强调语义合理性 优点：较BPE稳定，生成子词更贴近语言规律
- Unigram（SentencePiece使用）：从大词表出发，训练出概率最优的子词集合 优点：支持多种分词方案并行评估，灵活性更高 适用场景：跨语言、多领域任务（如T5、ALBERT使用该策略）
4.字节级分词（Byte-level）：
切法：先将文本转换为字节（0~255），再执行子词级处理，GPT-2即采用“字节级BPE”
优点：语言中立，支持emoji、代码等非语言符号
缺点：初始Token不具可读性，词表构造复杂
适用场景：支持多语言和符号输入的通用大模型
5.混合策略（Hybrid Approaches）：
许多现代大模型结合多种分词方案，以兼顾泛化能力与语言表达精度：
- GPT系列：采用字节级BPE，兼容多语言、符号，处理能力强
- Google系模型（如BERT、T5）：使用WordPiece或Unigram，更注重语言建模能力
- 多语种模型：采用语言标记、多语言词表、形态学感知（如MorphBPE）提升跨语言表达
为什么分词策略如此关键？因为它影响着LLM这些方面——
1.效率：切得越细，序列越长，计算越慢
2.理解力：切词太碎会导致语义割裂，太整又难处理新词
3.泛化能力：子词分词支持新词构造，提升模型对陌生输入的应对能力
4.公平性与语言覆盖：研究发现，分词策略不当可能让小语种或中性表达在训练中受限
5.训练与推理成本：词表规模影响参数量，Token数影响训练和推理开销
下面说些值得关注的分词趋势：
- 新算法如MorphBPE、LBPE正尝试将形态学与语义信息融合，提升切词质量
- 越来越多研究指出，分词策略不仅决定训练效率，甚至影响最终模型的表现和所需资源
- 有团队探索“无分词”方法，如纯字符输入或端到端建模，但目前仍受限于序列长度问题
总而言之，分词不是简单的“拆字”操作，而是LLM认知世界的第一步。分词策略决定了模型看世界的“颗粒度”，进而影响它能理解什么、学到什么。
想判断一个模型“聪不聪明”？先看看它是怎么分词的。
