明敏 杨净 发自 凹非寺

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没想到时至今日，ChatGPT竟还会犯低级错误？

吴恩达大神最新开课就指出来了：

ChatGPT不会反转单词！

比如让它反转下lollipop这个词，输出是pilollol，完全混乱。

哦豁，这确实有点大跌眼镜啊。

以至于听课网友在Reddit上发帖后，立马引来大量围观，帖子热度火速冲到6k。

△实测Bard

△实测文心一言

还有人紧跟着吐槽， ChatGPT在处理这些简单的单词任务就是很糟糕。

比如玩此前曾爆火的文字游戏Wordle简直就是一场灾难，从来没有做对过。

针对开头的例子，有人尝试理解了下ChatGPT的推理过程。

token-to-char（token到单词）比例越高，处理成本也就越高。因此处理中文tokenize要比英文更贵。

可以这样理解，token是大模型认识理解人类现实世界的方式。它非常简单，还能大大降低内存和时间复杂度。

但将单词token化存在一个问题，就会使模型很难学习到有意义的输入表示，最直观的表示就是不能理解单词的含义。

当时Transformers有做过相应优化，比如一个复杂、不常见的单词分为一个有意义的token和一个独立token。

就像annoyingly就被分成“annoying”和“ly”，前者保留了其语义，后者则是频繁出现。

这也成就了如今ChatGPT及其他大模型产品的惊艳效果，能很好地理解人类的语言。

至于无法处理单词反转这样一个小任务，自然也有解决之道。

最简单直接的，就是你先自己把单词给分开喽~

或者也可以让ChatGPT一步一步来，先tokenize每个字母。

又或者让它写一个反转字母的程序，然后程序的结果对了。（狗头）

不过也可以使用GPT-4，实测没有这样的问题。

△实测GPT-4

总之，token就是AI理解自然语言的基石。

而作为AI理解人类自然语言的桥梁，token的重要性也越来越明显。

它已经成为AI模型性能优劣的关键决定因素，还是大模型的计费标准。

正如前文所言，token能方便模型捕捉到更细粒度的语义信息，如词义、词序、语法结构等。其顺序、位置在序列建模任务（如语言建模、机器翻译、文本生成等）中至关重要。

模型只有在准确了解每个token在序列中的位置和上下文情况，才能更好正确预测内容，给出合理输出。

因此，token的质量、数量对模型效果有直接影响。

今年开始，越来越多大模型发布时，都会着重强调token数量，比如谷歌PaLM 2曝光细节中提到，它训练用到了3.6万亿个token。

以及很多行业内大佬也纷纷表示，token真的很关键！

今年从特斯拉跳槽到OpenAI的AI科学家安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）就曾在演讲中表示：

更多token能让模型更好思考。

而且他强调，模型的性能并不只由参数规模来决定。

比如LLaMA的参数规模远小于GPT-3（65B vs 175B），但由于它用更多token进行训练（1.4T vs 300B），所以LLaMA更强大。

而凭借着对模型性能的直接影响，token还是AI模型的计费标准。

以OpenAI的定价标准为例，他们以1K个token为单位进行计费，不同模型、不同类型的token价格不同。

总之，踏进AI大模型领域的大门后，就会发现token是绕不开的知识点。

嗯，甚至衍生出了token文学……

不过值得一提的是，token在中文世界里到底该翻译成啥，现在还没有完全定下来。

直译“令牌”总是有点怪怪的。

GPT-4觉得叫“词元”或“标记”比较好，你觉得呢？

参考链接：[1]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/13xxehx/chatgpt_is_unable_to_reverse_words/[2]https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them[3]https://openai.com/pricing

— 完 —

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