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商城网站制作明细,软件外包服务内容,重庆企业网站建设联系电话,郑州云帆网站设计很多人每天都在用一些 AI 工具#xff0c;但是也经常听到 token。 那么 token 到底是什么#xff1f;它有什么用#xff1f; 今天我们不聊枯燥的概念#xff0c;只用相对通俗易懂的方式帮助大家理解这个概念#xff0c;并且提供工具#xff0c;能够让大家上手体验。 Toke…很多人每天都在用一些 AI 工具但是也经常听到 token。那么 token 到底是什么它有什么用今天我们不聊枯燥的概念只用相对通俗易懂的方式帮助大家理解这个概念并且提供工具能够让大家上手体验。Token 是什么一句话总结Token词元是大语言模型LLM理解和处理文本的最小基本单位。Token 不一定是一个单词也不一定是一个汉字。它的切分方式取决于模型使用的“分词器”Tokenizer。不仅是单词在英文中一个 Token 可以是一个完整的单词如 “Apple”也可以是单词的一部分如 “ing”甚至是一个标点符号或字符。不仅是文字对于计算机来说它最终看到的并不是这些文字而是每个 Token 对应的唯一数字编号ID。例如模型可能会把“我”标记为 ID1“喜欢”标记为 ID2然后将这些数字转化为高维向量进行数学运算。举个例子如果我们要处理英文单词 “inexplicable”无法解释的• 人类看到的是一个完整的词。• AI通过子词分词技术可能会把它拆解为三个 Token“in-”不、“explic”解释的词根、“able”能够。• 这样做的好处是即使 AI 没见过 “inexplicable” 这个整词它也能通过认识这三个零件来理解它的意思。如何看多少 Token?前面我们讲到了可以用分词器将文本转化为 Tokens。OpenAI 分词器https://platform.openai.com/tokenizer这里不同的颜色代表不同的 token我们可以一目了然地看到切分后的 token。我们不仅可以看到它分词的文本还可以看到每个 token 的 ID。火山引擎也提供了 tokens 计算器可以在上面选择模型然后可以看到对应的每字符数和 tokens 数量。传送门https://console.volcengine.com/ark/region:arkcn-beijing/tokenCalculator?DeepSpeed 的官方文档里面也给出了大概的换算标准还给出了换算的工具包。不同模型的分词不同一般情况下一个英文字符大概 0.3 个 token一个中文字符大概 0.6 个 token。为什么需要 Token?让机器听懂人类语言计算机本质上只能处理数字和数学运算无法直接理解人类的文本。Token 是连接人类语言文本流和机器计算数字流的桥梁。通过将文本切分为 Token 并转换为向量AI 才能在神经网络中进行矩阵运算从而捕捉词语之间的语义关系寻找效率的“黄金平衡点”在设计 AI 时科学家面临两难选择Token 机制是目前最优的解决方案•如果按“字符”切分a, b, c…词表很小但句子会变得极长例如 “Deep Learning” 只有两个单词但有十几个字符。这会让计算量呈指数级爆炸且单个字符很难承载完整的语义。•如果按“单词”切分Word-level词表会大得离谱包含所有变形如 look, looks, looked且一旦遇到没见过的生僻词Out-Of-Vocabulary模型就会“傻眼”。•Token子词分词的优势它保留了常见词的完整性同时将生僻词拆解为常见的词根。这既控制了词表大小通常几万到十几万又保证了模型能处理几乎所有的文本兼顾了效率和能力。理论照进现实接下来让我们理论照进现实。那我们在一些大模型平台上可以看到某个模型它支持的上下文窗口数然后输入 tokens 和输出 tokens 的价格。那上下文窗口数指的就是大模型一次最多可以处理的 tokens 数量。$21/M input tokens 是指每 100 万个输入 Token收费 21 美元。$168/M output tokens 是指每 100 万个输出 Token收费 168 美元。细心的你会发现输出的价格通常是输入的几倍甚至十几倍。这是为什么呢输入便宜是因为当你把一段很长的话发给模型时模型可以同时看到所有的文字。GPU 可以利用并行计算能力一次性把这些文字转化并处理完。大模型生成回复时是一个字一个字往外蹦的Autoregressive自回归生成。 为了生成第 5 个字它必须先算完前 4 个字为了生成第 6 个字必须算完前 5 个字。这意味着 GPU 无法通过并行加速来“一次性写完”必须跑很多轮循环。这大大增加了推理的时间成本和算力占用。比如我们在使用 Cherry Studio 的时候就可以清楚地看到「预计」消耗多少 tokens以及输入和输出分别是多少。我们在大模型服务商的后台可以清晰地看到每次请求的输入和输出 tokens 数量以及价格、时间等等。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】