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• 認識 AI 中的 Token：語言的拼圖塊 ... 2025-05-25

近年來，隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，越來越多人開始接觸像 ChatGPT 這樣的語言模型。在與這些模型互動的過程中，常常會聽到一個專有名詞——「Token」。這個詞對於一般人來說可能感覺有點陌生，但其實它並不難理解。如果我們把語言看作一幅圖畫，那麼 Token 就是組成這幅圖的拼圖塊。這篇文章將用簡單易懂的語言，帶你一步步了解什麼是 Token，它在 AI 中扮演什麼角色，以及為什麼它這麼重要。

一、什麼是 Token？簡單來說就是語言的「小塊」

在電腦或 AI 看來，語言不是一整段「話」，而是一組組可以拆解的小單位。這些小單位，就是所謂的「Token」。

Token 可以是什麼？舉例來說：
• 在中文裡，「我喜歡學習」這句話，AI 可能會把它分成三個 Token：「我」、「喜歡」、「學習」。
• 在英文裡，像 “I love learning.”，這句話也會被拆成幾個 Token，例如：「I」、「love」、「learning」、「.”」。
• 有時候一個英文字可能會被拆成兩個或更多的 Token，特別是較長或較少見的單字。

這樣的拆解方式讓 AI 能夠用比較小的單位去理解、分析、學習或回應人類說的話。

二、為什麼 AI 要用 Token？

人類在學習語言時，會先學字母，再學單字，最後組成句子。而對 AI 來說，它沒有像人類那樣的語感或文化背景，所以它必須用比較結構化的方法來理解語言。這就是為什麼 AI 要把一段文字分割成一個一個的 Token。

對 AI 而言，Token 就像是數學裡的「變數」或「單位」。它不需要先理解整句話，而是先處理每個 Token 的意義，再一步步推論出整句話的邏輯和意圖。

三、Token 的類型有哪些？

Token 不是只限於單字，它可以是：
1. 單字：像英文的 “cat”、“dog”、“happy”。
2. 字根或字首：像 “un-”、“ing” 這類英文單字的一部分。
3. 標點符號：例如句號（.）、問號（?）、逗號（,）等等。
4. 空格或符號：像中文或英文中的空格、換行、甚至是表情符號。

四、Token 的用途在哪裡？

Token 在 AI 系統中用途非常多，例如：
• 理解句子：AI 先把句子拆成 Token，再一個一個分析意義。
• 計算費用：像使用 ChatGPT 的服務時，OpenAI 就是根據「Token 數量」來計算回答成本，而不是字數。
• 輸出控制：當開發者設定「最多輸出多少 Token」時，就是在控制 AI 產生的回應長度。

舉例來說，如果你輸入一個很長的問題，而回應也很長，那麼使用的 Token 數量就會增加。這就好像是你講話講得越多，AI 要處理的拼圖塊也越多，自然會花更多資源。

五、Token 與人類語言的差異

對人類來說，我們讀一篇文章時，往往不會在意「這句話有幾個字、幾個標點」，因為我們的理解是整體的。但對 AI 而言，它並不像我們有情感或語感，而是用一種結構性的邏輯來處理語言。所以它必須從 Token 開始，一步步分析。

可以把 AI 理解語言的過程想像成拼拼圖——它先拿到很多小塊（Token），再試著把它們拼出一幅完整的意思圖畫。

六、常見的誤解：一個字就是一個 Token 嗎？

不一定。一個字有可能是一個 Token，但也可能是兩個，甚至更多。特別是在英文裡，有些長字或是少見字，會被拆成多個 Token 處理。例如：
• 單字 “unbelievable” 可能會被拆成 “un”、 “believ”、 “able” 三個 Token。
• 中文的「學習」，因為中文每個字都可以代表意思，有時也會被當成兩個 Token。

總結：Token 是 AI 的語言拼圖

Token 雖然只是個技術名詞，但其實它的概念很簡單——就是 AI 看待語言的基本單位。正是這些一個個的 Token，讓 AI 能夠閱讀、理解、甚至創作文字。

所以，下次當你聽到「這段文字用了多少個 Token」時，你可以想像這是一塊塊拼圖，AI 透過這些拼圖去理解你的語句，再拼出一個有邏輯、有意義的回應。

理解 Token，不只是理解 AI 的語言處理方式，更是認識這些智慧系統如何「讀懂人話」的第一步。