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建设搜索引擎网站,网站icp备案 去哪,大连app开发多少钱,代理网点随着大模型的兴起#xff0c;大模型的其中一个核心概念#xff0c;同时也是Deepseek、豆包、Chatgpt等大模型的计费单位——“Token”#xff0c;本文将以通俗易懂的语言讲解Token的具体含义及重要性。 1. 什么是 Token 我在[3分钟学习大模型#xff08;LLM#xff09;基…随着大模型的兴起大模型的其中一个核心概念同时也是Deepseek、豆包、Chatgpt等大模型的计费单位——“Token”本文将以通俗易懂的语言讲解Token的具体含义及重要性。1. 什么是 Token我在[3分钟学习大模型LLM基础 - 1 | 大语言模型是什么]文中提到“大模型LLM的本质是一个庞大数学公式”。而数学公式只认数字其本身无法处理中文、英文、图像视频等输入信息。大模型之所以能够理解和响应人类语言是因为将文字、图像等信息传入数学公式前的一个特殊步骤——拆分Tokenization又称“Token化”。以文本为例当文本传给大模型时大模型会先拿一把“剪刀”把输入的文字切成一个个小碎片然后给每个碎片编上一个数字号码。最终进入大模型数学公式的其实是这些数字号码。而这些数字号码代表的碎片即大模型处理人类输入的数据单元就是Token。如图所示输入文本“Artificial Intelligence”时大模型将文本拆分和编号。2. Token能与中文或英文换算吗前面提到Token常作为大模型的计费单位使用。事实上目前市面上几乎所有的大模型国内的Deepseek、豆包国外的Chatgpt、Gemini等都是以Token为单位收费而不是以使用次数或者输入的中文/英文字数。因此有一个很多关注费用的人很想知道的问题1个中文汉字/英文单词/图像/视频需要多少Token呢很遗憾答案是不确定。由于“拆分”过程的策略是由大模型的开发者指定不同大模型的拆分策略往往存在差异。此外不同的使用情境也会导致Token对应人类文本的大小变化。这里只能提供一个粗略参考数值具体Token花费以大模型结算结果为准英文文本平均而言1 个 Token 约等于 0.75 个英文单词。中文文本1个Token近似于一个中文汉字中文字符。图片/视频受分辨率、视频时长等因素影响较大难以估算。3. Token的重要性了解Token 的定义和原理对我们日常使用大模型有重大的指导和优化效果。 第一Token的使用经济学由于大量的大模型使用Token作为计费单位输入大模型的废话越多Token消耗的越多用户花费的钱也会增加。因此对任务清晰的认知可以减少与大模型的讨论和互动简明扼要的表达提示词可以减少输入字数。这些都是让大模型使用节省Token同时节省用户钱包的方式。 第二Token的数量限制每个大模型都有一个“上下文窗口”Context Window也就是单次请求能够处理的最大Token数量。一旦对话长度超出限制大模型会自动丢弃较早的Token导致上下文的缺失。可以通过适当对长文档进行总结、及时新建对话窗口等方式确保大模型能保留关键信息保证大模型的效能。第三AI开发者的Token拆分选择对大模型的开发者而言Token拆分策略的选择对大模型的准确率、成本、可扩展性等影响巨大。如何结合使用情境在性能与成本间作出取舍和兼顾选择最合适的Token拆分策略是创造大模型的一大关键。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】