当前位置: 首页 > news >正文

网站美工主要工作是什么北京seo排名外包

网站美工主要工作是什么,北京seo排名外包,榆林 网站建设,海外推广方案大模型中的 Token 详解 在大模型(如 GPT-4、Llama、Claude 等)中,Token(标记)是自然语言处理(NLP)中的一个基本单位,用于将文本拆分为模型可以理解和处理的片段。它的粒度可以是一个…

大模型中的 Token 详解

在大模型(如 GPT-4、Llama、Claude 等)中,Token(标记)是自然语言处理(NLP)中的一个基本单位,用于将文本拆分为模型可以理解和处理的片段。它的粒度可以是一个单词、一个子词,甚至是一个字符,取决于具体的 Tokenization(分词)方法。


1. Token 的概念

Token 是模型处理文本的最小计算单位,类似于计算机中的字节对数据的作用。例如,在大多数基于 Transformer 的 NLP 模型中,文本输入时不会直接作为完整的句子,而是首先被拆分成一系列 Token,然后再进行处理。

示例:

假设有一句话:

“ChatGPT is amazing!”

如果使用空格作为简单的 Token 拆分依据,它可能会变成:

["ChatGPT", "is", "amazing", "!"]

但实际上,大模型采用更复杂的分词方式,例如基于 Byte Pair Encoding (BPE)Unigram,它可能会拆成:

["Chat", "G", "PT", " is", " amazing", "!"]

在这个例子中,“ChatGPT” 被拆成了三个 token,这是因为 BPE 认为 “Chat”、“G” 和 “PT” 是更常见的子单元。


2. Token 计算方式

许多 AI 模型(如 OpenAI 的 GPT)在提供 API 访问时,都会限制最大 Token 处理量。例如:

  • GPT-4 Turbo 可能支持 128K Token(输入+输出总和)。
  • 早期 GPT-3.5 的 Token 限制一般在 4K 左右。

通常来说:

  • 一个英文单词 ≈ 1.2 个 Token
  • 一个汉字 ≈ 1 个 Token
  • 一个标点符号 ≈ 1 个 Token
  • 代码(如 Python/HTML)通常比自然语言消耗更多 Token

示例

句子:“ChatGPT is amazing!” 大约包含 4-5 个 Token

["Chat", "G", "PT", " is", " amazing", "!"]

而同样的句子在中文:

"ChatGPT 很棒!"

可能会被拆分成:

["ChatGPT", " 很", "棒", "!"]

总共 4 个 Token


3. Tokenization(分词)方法

不同的大模型使用不同的 Tokenization 技术,常见的有:

(1) Byte Pair Encoding (BPE)

  • 这是 GPT-4、Llama 等大模型常用的分词算法。
  • 通过统计文本中的常见子词,逐步合并成更大的 Token,提高压缩率并减少 Token 数量。
  • 示例
    • “unhappiness” → [“un”, “happiness”]
    • “happiness” → [“happi”, “ness”]
    • “happily” → [“happi”, “ly”]

(2) Unigram Language Model

  • 由 Google 提出的 SentencePiece 分词器使用此方法。
  • 通过概率统计计算 Token 的最优拆分方式,以最大化文本的可压缩性。

(3) WordPiece

  • BERT 使用的一种分词方法,与 BPE 类似,但它是通过最大化概率的方式来决定如何合并子词的。

(4) Character-based

  • 有些 NLP 任务会直接按字符进行 Tokenization,适用于拼写敏感的任务,比如 OCR(光学字符识别)或自动拼写纠正。

4. Token 影响成本与性能

在使用大模型时,Token 直接影响计算成本和推理速度:

  1. 推理成本:大多数 AI API(如 OpenAI)按照 Token 数量计费,Token 越多,成本越高。
  2. 响应时间:模型需要逐个处理 Token,Token 数量越多,响应速度越慢。
  3. 上下文长度:模型通常对最大 Token 数量有限制,如果超过上限,会截断部分内容。

计算公式

假设 GPT-4 的 API 定价如下:

  • 输入 Token 费用: 0.01 / 1000 T o k e n 0.01 / 1000 Token 0.01/1000Token
  • 输出 Token 费用: 0.03 / 1000 T o k e n 0.03 / 1000 Token 0.03/1000Token

如果一篇文章有 5000 个 Token,则处理成本为:

输入成本 = 5000 × 0.01 1000 = 0.05 美元 \text{输入成本} = \frac{5000 \times 0.01}{1000} = 0.05 \text{美元} 输入成本=10005000×0.01=0.05美元

输出成本 = 5000 × 0.03 1000 = 0.15 美元 \text{输出成本} = \frac{5000 \times 0.03}{1000} = 0.15 \text{美元} 输出成本=10005000×0.03=0.15美元


5. Token 的优化策略

由于 Token 影响计算效率和成本,可以采取以下策略优化:

  1. 减少冗余:避免长而重复的输入,如不必要的上下文信息。
  2. 调整分词方式:使用更合适的 Tokenization 方法,减少 Token 数量。
  3. 截断无用部分:对于长文本输入,可以保留核心信息,减少无意义的 Token 占用。
  4. 使用更短的 prompt:精简指令,使模型能够在较少 Token 下产生最优结果。

6. 结论

  • Token 是 NLP 模型处理文本的基本单位,可能是单词、子词、字符或特殊符号。
  • 不同的分词方法(BPE、Unigram、WordPiece)会影响 Token 的划分方式
  • Token 数量影响计算成本、响应时间和模型的上下文能力
  • 合理优化 Token 数量可以提高 AI 任务的性能,降低使用成本

希望这篇文档能帮助你更好地理解大模型中的 Token!🎯

http://www.dtcms.com/a/517158.html

相关文章:

  • 十进制的ASCII码表
  • 网站开发怎样搭建快速搭建网站视频
  • 网站建设大德通众包wordpress 分页导航无效
  • 网站建设与维护ppt新项目首码发布渠道
  • 湘潭建设网站公司wordpress 注册 中文版
  • 如何把国外的网站在国内做镜像百度引流推广
  • 广告型网站网站加载速度慢
  • 13、【Ubuntu】【VSCode】VSCode 断联问题分析:hostname(一)
  • python-day8
  • Metropolis接受准则:随机模拟与优化中的关键基石
  • QuickBI开启了加速引擎,造成数据库满载,如何解决?
  • 公司怎么注册官方网站o2o网站建设效果
  • 左侧导航栏网站石家庄哪里做微网站
  • 上海市浦东新区建设工程安全质量监督站网站wordpress区块编辑无法使用
  • pc网站怎么做适配商城网站建设模板下载
  • 包头建设工程安全监督站网站中国互联网协会12321举报中心
  • 山东小语种网站建设英文域名在哪个网站查询
  • 如何从iPhone提取照片:2025年的6种方法
  • [人工智能-大模型-44]:模型层技术 - 自监督学习 :学习的目标、收敛条件、评估依据、应用到的模型、应用场景 - 通俗易懂。
  • DeepSeek-OCR深度解析:新一代开源OCR模型的技术突破与核心优势
  • 如何在yy做电影网站内蒙古建设住房与城乡厅官方网站
  • 免费建个人网站电脑怎样做轰炸网站
  • 网站续费有什么作用wordpress移动页面插件
  • 【苍穹外卖Day3】AOP落地与boot配置文件
  • 基于python的仓库管理系统
  • 网站短期技能培训娄底seo
  • 网站开发需求文档prd模板万网虚拟机怎么做两个网站
  • vue3使用pinia封装存储数据
  • 菜谱网站 源码可以做烟的网站吗
  • digiCamControl,一款免费开源的专业级 DSLR 远程控制工具