Karpathy神经网络08：Tokenizer - 为什么AI不识数

本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章

← 上一篇：Karpathy神经网络07：GPT – 从零实现ChatGPT | → 下一篇：无

这是一个关于大语言模型（LLM）幕后功臣——Tokenizer（分词器）的硬核科普视频。

Andrej Karpathy（OpenAI 前核心成员）在视频中手把手教大家从零编写一个 GPT 级别的分词器。为了让你轻松读懂，我把它总结成了一篇适合初中生阅读的趣味技术文章。

🤖 为什么聪明的 AI 有时候连单词都不会拼？

——带你亲手拆解 GPT 的“翻译官”

你好！你有没有发现一个奇怪的现象：像 ChatGPT 这样的人工智能，能写出莎士比亚风格的诗，能做复杂的物理题，但有时候你问它“’Strawberry’这个词里有几个 r？”它居然会数错！或者让它翻转一个单词，它也会乱码。

难道是 AI“偏科”了吗？Andrej Karpathy 告诉我们：这不一定是 AI 脑子笨，很可能是它的“耳朵”——也就是【分词器 (Tokenizer)】出了问题。

今天我们就来拆解这个神秘的零件，看看 AI 是怎么“听懂”人类语言的。

1. 什么是 Tokenizer？（AI 的翻译官）

电脑其实看不懂中文或英文，它只认识数字。所以，当我们把一句话发给 AI 时，中间必须有一个“翻译官”把文字变成数字。

• 最笨的方法：把每个字母变成一个数字。比如 a=1, b=2。

• 缺点：一句话会变得超级长，AI 处理不过来。

• 聪明的方法（分词）：把经常出现的“组合”打包成一个数字。

• 比如单词 the 经常出现，我们就给它一个专门的代号，比如 99。
• 像 ing、tion 这种常见的词尾，也都有自己的代号。

这些被打包好的小方块，就叫 Token。对于 AI 来说，Token 就是语言的“原子”或“乐高积木”。

2. 核心魔法：BPE 算法（拼积木游戏）

现在的 GPT-4 是怎么决定哪些字母该打包在一起的呢？它用了一种叫 Byte Pair Encoding (BPE) 的算法。听起来很高大上，其实原理像玩游戏一样简单：

1. 找朋友：把所有的训练数据拿来，看哪两个字符挨在一起出现的次数最多。
2. 合体：比如发现 e 和 空格 经常挨在一起（因为很多英文单词以 e 结尾），那就把它们俩粘起来，变成一个新的 Token。
3. 循环：重复上面的步骤，不断把最常见的组合粘在一起，直到我们收集了几万个常用的 Token。

在视频中，Karpathy 真的写了 Python 代码演示了这个过程：从一堆乱糟糟的字符，通过不断的“合并”，最后变成了整齐的 Token 列表。

3. 分词器带来的“奇葩”问题

既然分词器是把字打包，那如果包打得不好，就会出大问题。视频里展示了很多好玩的 Bug：

• 为什么 AI 不识数？

• 因为数字也被随机打包了。比如 123 可能是一个 Token，但 1234 可能会被拆成 1 和 234。AI 就像在看乱码，所以做算术题特别费劲。

• 为什么 AI 对某些词“过敏”？

• 神奇的“SolidGoldMagikarp”事件：有一个 Reddit 论坛的用户名叫 SolidGoldMagikarp，因为它在分词器的训练数据里出现了很多次，所以拥有了一个专属 Token。但是！在训练 AI 大脑的数据里，这个词却没怎么出现。

• 结果就是：AI 的“翻译官”认识这个词，但 AI 的“大脑”对它一脸懵逼。当你问 AI 这个词时，它就会开始胡言乱语，甚至报错。

• 为什么中文比英文贵？

• 因为目前的 Tokenizer 主要是针对英文训练的。一句英文可能只要几个 Token，但一句中文可能需要很多个 Token 才能拼凑出来。这就导致处理中文时，AI 需要计算更多的步骤，所以更慢、更贵。

4. 动手时刻：我们也能造一个！

Andrej Karpathy 在视频里不仅讲理论，还带大家用 Python 写了一个迷你的分词器。

• 第一步：把文字转成最基础的字节（UTF-8 编码）。
• 第二步：写一个循环，不断寻找出现频率最高的那一对字节，把它们合并。
• 第三步：处理特殊情况，比如不让 GPT 把标点符号和单词粘在一起。

虽然代码有点复杂，但核心思想就是“压缩”——用最少的数字代表最多的信息。

💡 总结与思考

看完这个视频，你可能会觉得 Tokenizer 像是一个为了让电脑读懂文字而不得不做的“补丁”。

• 好消息：它让 GPT 能够高效地处理海量文字。
• 坏消息：它并不完美，它是导致 AI 拼写错误、算术差、对非英语语言不友好的罪魁祸首之一。

未来的 AI 会怎样？
Karpathy 预测，也许未来的 AI 模型会强大到不需要 Tokenizer，直接就能读懂最原始的字节甚至像素（就像人眼看书一样）。但在那一天到来之前，理解 Tokenizer 是我们通过编程与 AI 对话的必修课！

课后小挑战：下次当你看到 ChatGPT 犯蠢（比如数不清单词里的字母），试着想一想：是不是它的“翻译官”把这个单词切成了奇怪的碎片，让它看走眼了呢？

返回系列总览

👉 Karpathy神经网络零基础课程：完整课程大纲