一个token大约占用多少字节？

Question

**一个token大约占用多少字节？** 在自然语言处理（NLP）和大模型推理中，token是文本的基本处理单元。通常，一个token大约占用 **4到10个字节**，具体取决于所使用的编码方式和模型架构。 例如，在GPT类模型中，常用的是BPE（Byte Pair Encoding）或类似的子词编码方式，一个token通常表示为一个整数，存储时占用 **4字节（32位整型）**。但在实际传输或序列化过程中，如使用UTF-8编码表示token字符串，每个字符可能占用1到4字节，导致单个token整体占用更多内存。 此外，模型运行时还需保存token的嵌入向量、注意力状态等信息，进一步增加内存开销。因此，在评估大模型部署所需显存或内存时，应综合考虑token数量及其存储结构。

Answer 1

摘星参考千问来帮您回答这个问题！

在自然语言处理（NLP）和大模型推理中，token 是文本的基本处理单元。理解一个 token 占用多少字节对于评估模型的内存需求、优化推理性能以及部署模型具有重要意义。

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一、什么是 Token？

Token 是将文本拆分成的最小语义单位。它可以是一个单词、一个子词（subword）、标点符号，甚至是空格。不同的编码方式（如 BPE、WordPiece、SentencePiece 等）会影响 token 的数量和形式。

例如：

• "Hello world" 在 WordPiece 编码中可能被拆分为 ["Hello", "##world"]。
• "你好世界" 在 BPE 编码中可能被拆分为 ["你", "好", "世", "界"]。

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二、一个 Token 大约占用多少字节？

1. 从存储角度分析

(1) 整数表示（用于模型内部）

在模型内部（如 GPT、BERT），token 通常以整数形式存储（如索引），每个 token 占用 4 字节（32位整型） 或 2 字节（16位整型），具体取决于模型设计。

import torch

# 假设使用 32 位整型
token_ids = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
print(token_ids.size())  # 输出: torch.Size([3])
print(token_ids.element_size())  # 输出: 4 (bytes)

所以，每个 token 在模型内部大约占用 4 字节。

(2) 字符串表示（用于输入输出）

当 token 被表示为字符串时，其大小取决于编码方式（如 UTF-8、UTF-16）和字符内容。

• ASCII 字符（如英文字母）：每个字符占 1 字节。
• 非 ASCII 字符（如中文、日文）：每个字符可能占 2~4 字节。

例如：

token_str = "你好"
print(len(token_str))  # 输出: 2 (字符数)
print(len(token_str.encode('utf-8')))  # 输出: 6 (字节数)

因此，一个 token 如果是中文或非 ASCII 字符，可能会占用 6~8 字节。

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2. 从内存开销角度分析

除了 token 本身，模型运行时还需要保存以下信息：

数据类型	占用空间	说明
Token ID	4 bytes	模型内部使用的整数索引
Embedding	512~768 bytes	每个 token 对应的嵌入向量（如 BERT-base 为 768 维）
Attention State	取决于序列长度	注意力矩阵占用空间与序列长度相关
Hidden States	取决于层数	每层隐藏状态占用大量内存

例如，一个 token 在 BERT-base 中：

• Token ID：4 bytes
• Embedding：768 * 4 = 3072 bytes（如果使用 float32）
• 其他状态：额外占用若干字节

因此，一个 token 的实际内存占用可能是 几千字节，尤其是在多层模型中。

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三、影响 Token 大小的因素

因素	影响
编码方式	BPE、WordPiece、SentencePiece 等不同编码方式会导致 token 数量和大小不同
文本语言	中文、日文等非 ASCII 语言的 token 通常比英文长
模型架构	不同模型（如 GPT、BERT、T5）对 token 的处理方式不同
存储格式	整数 vs 字符串，是否压缩等

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四、如何估算模型显存/内存占用？

1. 公式估算

假设：

• 每个 token 占用 4 字节（ID） + 768 * 4 = 3072 字节（Embedding）
• 序列长度为 N
• 模型有 L 层

那么，内存占用约为：

$$
\text{Memory} \approx N \times (4 + 3072) + L \times N \times 3072
$$

2. 代码示例（PyTorch）

import torch

# 假设模型是 BERT-base，每 token embedding 为 768 维
token_num = 512  # 序列长度
embedding_dim = 768
num_layers = 12  # BERT-base 有 12 层

# 每个 token 的 embedding 占用 768 * 4 = 3072 bytes
token_embedding_bytes = token_num * embedding_dim * 4
layer_state_bytes = num_layers * token_num * embedding_dim * 4

total_memory = token_embedding_bytes + layer_state_bytes
print(f"Estimated memory usage: {total_memory / (1024**2):.2f} MB")

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五、优化建议

1. 减少 token 数量

• 使用更高效的编码方式（如 SentencePiece）
• 合并常用短语（如使用 n-gram）
• 控制输入长度（截断或填充）

2. 使用混合精度训练（FP16）

• 将 embedding 和 hidden states 从 FP32 改为 FP16，可节省一半内存。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased").half()

3. 使用量化技术

• 如 INT8 量化，可以显著降低内存占用。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from torch.quantization import quantize_dynamic

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
quantized_model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

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六、总结

项目	说明
Token ID 占用	4 字节（32 位整型）
Token 字符串占用	1~4 字节（UTF-8）
Embedding 占用	768 * 4 = 3072 字节（BERT-base）
总体内存占用	每 token 可能占用 3k~4k 字节
优化建议	减少 token 数量、使用 FP16、量化等

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七、参考文献

• Hugging Face Transformers 官方文档
• GPT-3 Paper
• BERT Paper

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如果你是青少年编程学习者，建议从简单模型入手（如 BERT-base），逐步了解 token 的工作机制，并通过实践加深理解。