Inledande tankar

  • Har du hört att AI-tjänster avgörs efter Token?
    • Det kostar många Token att använda detta
    • Datorn har varit på hela natten och förbrukat många Token – känns det som att ha förlorat en lägenhet?
  • Varför används Token för att beräkna kostnader?
    • Jag har hört att Token har avgift på båda sidor
    • Frågor till AI kostar, och svaren kostar också – känns lite överdrivet, eller hur?
    • Skulle det inte vara bättre om AI bara kunde ge korta och koncisa svar!
  • Är en Token enstaka ord eller bokstäver?
    • Hur räknas det för kinesiska tecken?
    • Hur fungerar det för arabiska?
  • Vad betyder Token i företagsinformation?
    • Traditionell informationsteknik handlar oftast om att sätta upp en struktur och hantera databaser
    • Varför uppstår Token-frågan just i samband med AI-applikationer?

I denna artikel försöker vi svara på vad Token egentligen är. Den är lång, men håll ut!

I datorhistorien har vi ofta stött på ord som först låter imponerande men som så småningom blivit en del av den vanliga människans språk. “Prompt” eller “token” är exempel på detta. Just nu verkar det som att de verkligen har kommit ut i det vanliga bruket.
Är det en avgärelse från OpenAI eller är det en gemensam åsikt bland företagen om att det är en bra avgiftsstruktur? Låt oss börja med att titta på hur det hela började.

I företagsmiljöer kan AI-teknologier hjälpa till att sänka kostnader och öka effektiviteten. Att förstå Token kan hjälpa oss att förstå hur AI implementeras i företag. En enkel liknelse är att tänka på Token som LEGO-klossar som vi sätter ihop för att bygga de applikationer vi behöver, vilket ökar vår effektivitet.

Token LEGO-klossar

Grundläggande om Token

Vad är Token?

Låt oss först titta på OpenAI:s officiella beskrivning av Token:

  • 1 token ≈ 4 engelska tecken
  • 1 token ≈ ¾ ord
  • 100 tokens ≈ 75 ord
    eller
  • 1-2 meningar ≈ 30 tokens
  • 1 stycke ≈ 100 tokens
  • 1,500 ord ≈ 2048 tokens

Känns det förvirrat? Vad är skillnaden mellan detta och att begripa hur många olika sätt man kan skriva ett kinesiskt tecken? Låt oss ta en närmare titt:

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

Hur många tokens tror du denna mening innehåller? Det verkar som 6 ord borde bli 6 tokens. Tyvärr, det är inte så!

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

I ChatGPT 4 räknas det som 10 tokens; som vi ser delas skiljetecken upp för sig, och Joyfully splittras till Joy och fully.

Från kod till konversation: Vikten av att införa Token

Datorernas kärnspråk består av binärekod av 0 och 1. Detta är den mest grundläggande formen av alla program och data. Oavsett om vi använder avancerade programmeringsspråk som Python och Java, eller olika multimediafiler som bilder och video, måste det konverteras till maskinspråk. Inom traditionell datavetenskap har experter strävat efter att abstrahera verklighetens komplexitet genom att definiera tydliga datatyper som strängar (en serie tecken) och heltal (nummer) för att hantera information. Denna metod är mycket effektiv för strukturerad data så som matematiska beräkningar eller databassökningar.

Med teknikens framsteg och allt större efterfrågan har vi emellertid börjat vilja att datorer inte bara ska hantera numeriska data och kod utan även förstå och bearbeta naturligt språk, det vill säga vårt dagliga språk. Det handlar om att introducera området för naturlig språkbehandling (NLP, Natural Language Processing), vars syfte är att låta datorer förstå, tolka och generera mänskligt språk.

Med tanke på de egenskaper som det naturliga språket besitter, inklusive dess mångfald, kontextberoende och tvetydighet, ställs vi inför mer komplexa frågor än enkel matematik. Nu måste vi lösa hur vi får datorn att förstå saker som “Idag är det fredag, vart ska vi på helgen? Skall vi stanna hemma och lära oss AI?” och ytterligare analysera dess känslor eller översätta till andra språk. Traditionella datatyper räcker inte längre till i dessa situationer.

Det är här konceptet Token kommer in. Tokenisering är att bryta ner komplex textdata till mindre och mer hanterbara enheter som ord, fraser eller skiljetecken. På så sätt kan datorer effektivare hantera språkbehandling, för att extrahera betydelse från text snarare än bara att räkna tecken.

Från determinism till tvetydighet: Traditionell programmering sysslar med tydliga och förutsägbara data, medan NLP handlar om att tolka flertydiga och kontextrelaterade språk.

Från strukturerat till ostrukturerat: Jämfört med strukturerade databaser eller algoritmer hanterar NLP flytande och fritt formulerat naturligt språk.

Vad är Token? Varför behöver vi konvertera text till Token?

Tänk dig att i den nuvarande AI-generationen är en typisk användning snabb sammanfattning av information. Vi behöver inte läsa varje ord, utan kan snabbt få fram nyckelinformation. Token är avgörande för denna process och hjälper datorer att “förstå” och hantera stora mängder text.

Vad är Token?

Inom naturlig språkbehandling syftar Token vanligtvis på meningsfulla segment av text. Dessa segment kan vara ord, fraser eller skiljetecken, precis som i de ovanstående exemplen.

Varför omvandla till Token?

Att omvandla text till Token är som att bryta ner en komplicerad affärsrapport till dess kärnpunkter eller att dela upp e-postinnehåll i punkter. Denna nedbrytning gör det möjligt för datorer att effektivare hantera och analysera språket, för att utföra uppgifter som att söka nyckelinformation, översätta automatiskt eller genomföra känsloanalys.

Till exempel, om någon driver en kedja av restauranger på Meituan och vill analysera kundrecensioner för att förbättra produkten, kan tokeniseringen av recensionerna hjälpa till att identifiera vanliga problem eller negativa omdömen.

Är Token bara ord? Vad är verkligheten?

Skillnader och sambandet mellan Token, tecken och ord.

Definition Egenskaper Exempel
Tecken Grundläggande enheter som utgör text Inte alltid ett fullständigt uttryck, kan bilda ord med andra tecken. glad
Ord Består av tecken, har betydelse Grundläggande enhet för att kommunicera, rikare än enskilda tecken. Jag är glad
Token Vanligtvis motsvarar ord men är mer flexibla och kan inkludera fraser, skiljetecken, rotord, prefix, etc. Definitionen av Token beror på användningsområdet, t.ex. textanalys, maskinöversättning. I, 'm, happy

Vid det här laget har vi kanske börjat få en känsla för att mycket beror på hur vi människor förstår språk.

Även om tecken, ord och Token är tekniskt olika, är de nära relaterade i textbehandling. Tecken är grunden för att bilda ord, som sedan utgör komponenterna i Token. I praktiken beror igenkänning och användning av Token på förståelsen av tecken och ord.

Till exempel, om vi ska analysera en rapport om marknadstrender kan vi genom tokenisering snabbt identifiera nyckelord (som “tillväxt”, “risk”, “möjligheter”, etc.), vilket hjälper ledningen att snabbt greppa rapportens kärninnehåll.

Generellt sett är Token ett sätt att hjälpa datorer att bearbeta och “förstå” text, vilket möjliggör automatiserad textbehandling och därigenom stöder företag i deras data-drivna beslutsprocesser.

Så hur genereras och hanteras Token? Det kräver ett steg bortom traditionellt programmeringsföreställning.

Token-generering och -hantering

Hur genereras Token? Den specifika processen för att konvertera text till Token.

Olika modeller har olika steg i bearbetningsprocessen, och för enkelhetens skull ger vi dessa grundläggande steg. Vid värdeskapande av data, särskilt i företagsinformation, behöver vi beakta värdet av data, kopplat till kostnaden för databehandling, och göra lämpliga bedömningar.

Som exempel visas nedan processen att generera Tokens:

Token-generering

Segmentering

Segmentering handlar om att dela upp ord i meningar för att underlätta vidare hantering. Tänk att vi har en sträng av pärlor och behöver skära av den på rätt ställen.

Så hur segmenterar vi? Den vanligaste metoden är att använda en ordbok för att konsultera. Detta har historiskt sett varit en vanlig metod. Efter segmenteringen kan det se ut som följande:

1
I / 2024 / kommer / AI / teknik / att / utvecklas / snabbt / . / exempelvis / kommer / OpenAI / att / lansera / GPT-4o / modellen / , / som / inte bara / har / kraftfull / prestanda / utan / också / gör / banbrytande / framsteg / inom / naturligt / språk / . / Men / vi / behöver / ta bort / vanliga / stoppord / som / ” / , / ” / etc. / För / mer / detaljer / om / dessa / tekniker / , / vänligen / besök vår / webbplats.

Det är viktigt att notera att det finns flera metoder för segmentering:

  1. Bestämma gränser för ord:

    • För språk som engelska, där ord separeras med mellanslag, är detta relativt enkelt. Vi kan enkelt identifiera var ett ord slutar och ett annat börjar.
    • För språk som kinesiska, där det inte finns tydliga morgnar i form av mellanslag, kräver det komplicerade metoder för att avgöra vad som bör bilda meningsfulla fraser.

  2. Använda ordbok och regler:

    • Metoder baserade på ordböcker: Precis som att slå upp i en ordlista kan vi söka och matcha ord i texten. Denna metod är enkel, men har sina begränsningar eftersom nya eller sällsynta ord kanske inte finns i ordboken.
    • Reglerade metoder: Använder definierade regler för att avgöra förhållandet mellan tecken utifrån grammatik och kontextinformation för att bestämma om de chef att bilda ett ord.

  3. Statistik och inlärning:

    • Använder statistik för att lära sig vilka bokstäver eller tecken som ofta förekommer tillsammans. Denna metod lär sig och förutsäger ordgränser genom att analysera stora mängder texter.

  4. Kombinationsmetoder:

    • I praktiska tillämpningar kombineras ofta ovanstående metoder för att öka segmenteringsnoggrannheten och -användbarheten.

Enkelt uttryckt:

  • Engelska: Segmenteras baserat på mellanslag och skiljetecken.
  • Kinesiska: Använder algoritmer för att identifiera ordgränser.

Jieba-segmentering

Kinas utmärkta komponent för segmentering, Jieba, har dock inte uppdaterats på fyra år.

Traditionell segmenteringslogik tar inte hänsyn till meningsfullheten av ord inom specifika kontexter. Här är ett exempel:

1
2
Varför / alltid / slå ett call
Du / varför / alltid / slå ett call

Vad är en person, varför är ett ord. Denna underbara tvetydighet är verkligen fantastisk!

Efter segmentering börjar vi arbeta med tokenisering.

Tokenisering

Tokenisering är en kritisk process i textdatahantering som ytterligare pådelar och hanterar texten, vilket möjliggör mera effektiva vidare analyser och bearbetningar. Hyftele, använder vi den information du har gett för att illustrera tokeniseringens process.

  1. Sammanfoga egennamn och specifika fraser:

    • Hantera “OpenAI” och “GPT-4o” som autonomiska Tokens eftersom de är egennamn med en oberoende betydelse.
    • “Naturligt språk” är också en term och bör ses som ett enhetligt Token.

  2. Skiljetecken som oberoende Tokens:

    • Skiljetecken som kommatecken (，), punkter (。) och citat (“ ”) ska betraktas som separata Tokens eftersom de spelar en viktig funktion i texts grammatikh och struktur.

  3. Hantera citatmarkeringar:

    • Betydelselösa Tokens bör tas bort.

Resultatet av tokeniseringen

1
I / 2024 / kommer / AI / teknik / att / utvecklas / snabbt / . / exempelvis / kommer / OpenAI / att / lansera / GPT-4o / modellen / , / som / inte bara / har / kraftfull / prestanda / utan / också / gör / banbrytande / framsteg / inom / naturligt / språk / . / Men / vi / behöver / ta bort / vanliga / stoppord / som / , / etc. / . / För / mer / detaljer / om / dessa / tekniker / , / vänligen / besök vår / webbplats.

Denna bearbetning är mer stringent, meningsfull och mer anpassad för ytterligare NLP-uppgifter såsom textanalys och känsloanalys. Med smart tokenisering kan vi effektivt fånga textens semantik och struktur, vilket ger grunden för fördjupad textförståelse och analys.

Det är värt att notera att tokenisering är kopplad men skiljer sig från vektorisering, som omvandlar dessa Tokens till kvantitativa värden, vilket kommer att diskuteras senare.

Ordbokens betydelse i Token-generering

Från tidigare analys vet vi att ordboken har stor betydelse i processen av Token-generering.

Gränsigenkänning, ensartning av resultat, informationskomprimering, ökning av hastighet, bevarande av betydelse:

Genom att upprätthålla och uppdatera ordboken kan vi kontinuerligt optimera Token-genereringsprocessen, anpassa oss till språkets förändringar och nya ord för att öka hela systemets anpassningsförmåga och precision.

Hantering av specialtecken (som skiljetecken, mellanslag)

I processen av Token-generering är hanteringen av specialtecken något som kräver särskild uppsyn. Specialtecken som skiljetecken och mellanslag bär ofta på viktig strukturell och semantisk funktion:

  1. Skiljetecken: Dessa används ofta för att representera strukturen i meningar; punkt (。) markerar slutet på en mening, kommatecken (，) separerar listor eller bisatser, och citattecken (” ”) används för att visa direkta citat. I tokeniseringen betraktas skiljetecken som separata Tokens eftersom de påverkar meningsbyggnaden och ibland till och med innebörden av meningen.

  2. Mellanslag: I engelska och andra språk som använder latinska bokstäver är mellanslag huvudsakligen separatorer för ord. Under tokeniseringen bevaras som regel inte mellanslag som Tokens, men de är avgörande för att bestämma var orden placeras. I vissa formaterade texter kan dock mellanslag användas för visuell estetik och hanteringen av dem bör anpassas efter kontext.

  3. Specialformattecken: Tecken som tabbar (Tab), radbrytningar (\n) spelar också en roll kontrollen av formatet. Dessa måste ibland ignoreras eller behandlas särskilt, exempelvis vid hantering av ren text.

Att hantera dessa specialtecken korrekt är en kritisk del av att säkerställa att texten tokeniseras korrekt, och strategierna för hantering av dem påverkar i hög grad efterföljande textanalys och tillämpningar. När man designar NLP-system behöver man noga överväga hur man hanterar dessa tecken utifrån specifika tillämpningsbehov och datakaraktäristika.

Från det som sagts tidigare kan det observeras att olika språk kräver vissa skillnader i hanteringen av Token, och dessa skillnader hjälper oss att bättre förstå.

Token’s mångfald och anpassningsförmåga

Tokenisering i olika språk

Olika språk kräver hög anpassningsförmåga och flexibilitet i sina tokeniseringsmetoder baserat på sina strukturer och grammatiska skillnader. Exempel inkluderar:

  • Engelska och andra västeuropeiska språk: Dessa språk använder ofta mellanslag som separator mellan ord, vilket gör tokeniseringen relativt enkel. Till exempel kan meningen “The quick brown fox” enkelt delas upp till “The”, “quick”, “brown”, “fox”.

  • Kinesiska, japanska och koreanska: Dessa språk har inga uppenbara separatorer mellan ord, vilket gör tokeniseringen mer komplicerad. Kinesiska kan behöva använda ordböcker eller statistiska modeller för att identifiera vilka tecken som sitter ihop för att skapa meningsfulla ord, exempelvis “快速发展” bör identifieras som ett och inte som två olika.

  • Arabiska och hebreiska: Dessa skrivs från höger till vänster och ställer särskilda krav under tokeniseringen, både gällande skrivriktning och sammanbundna bokstäver.

Att förstå dessa skillnader underlättar global verksamhet, effektiviserar flerspråkig databehandling och förbättrar användarinterfaces och innehållsskapande, vilket i sin tur förbättrar användarupplevelsen och utvidgar marknadsnärvaro.

Hur bestäms storleken och granulariteten av Token?

Tokenens storlek och granularitet beror på de specifika behoven av tillämpningen och den förväntade djupet av bearbetningen:

  • Fina token: Används ofta i situationer där djup språkförståelse krävs, som känsloanalys eller semantiskt sökande. Genom att bryta ner sammansatta ord kan modellerna fånga subtila betydelseförändringar.

  • Grova token: Lämpar sig för snabba hantering av stora textdatamängder, såsom dokumentklassificering eller inledande nyckelordsutvinning. Grov granularitet minskar komplexiteten och beräkningskraven.

Att fastställa tokenens granularitet kräver oftast en avvägning mellan hastighet och semantisk precision. Genom att förstå detta kan beslutsfattare göra mer informerade val när de implementerar AI-projekt, välja rätt teknik och verktyg för att möta affärens behov.

Att förstå tokeniseringsmetoderna för olika språk samt principerna bakom skillnader i tokenstorlek och granularitet kan hjälpa dig:

  1. Bedöma AI-projekt bättre: Att förstå komplexiteten och utmaningar med tokenisering kan underlätta mer informerade beslut vid inköp eller utveckling av AI-lösningar.
  2. Optimera globala operationer: Att ha en tokeniseringskapacitet som anpassar sig till flerspråkiga miljöer är avgörande för framgång i internationella affärer då den förbättrar interkulturell kommunikation och kundinteraktion.
  3. Förbättra datahanteringseffektivitet: Valet av rätt token-granularitet kan optimera datahanteringseffektiviteten och kostnaderna samtidigt som affärsbehoven uppfylls.

Så, vilken inverkan har Token på modellerna?

Token och AI-modellens prestanda

Tokenens strategi påverkar på ett visst sätt den kontextuella kapaciteten hos stora modeller. När vi kommunicerar med AI under flera omgångar, om innehållet blir för mycket, kan AI glömma tidigare information. Detta kan förstås som en övre gräns. Här är informationen om kontextgränserna från föregående år.

image.png
källor: https://s10251.pcdn.co/pdf/2023-Alan-D-Thompson-2023-Context-Windows-Rev-0.pdf

Detta är förra årets data, och här är grafen från Gemini.
image.png
källor: https://beebom.com/gemini-1-5-pro-announced/

Inhemsk kimi kan hantera PDF-filer på 100M. Den kontextuella kapaciteten har blivit en viktig försäljningspunkt. Men vilken påverkan har det?

Utifrån dagens skalningslagar är olika tokenstrategier just nu en del av grundläggande algoritmiska frågor; med det sagt är justeringen av tokenstrategier inte lika mycket värt som att bara köpa fler grafikkort.

Tokenens inverkan på modellens prestanda

Hur påverkar mängden Token modellens beräkningskomplexitet och minnesanvändning?

I generativa AI-modeller, såsom GPT-4 eller andra baserade på Transformer-arkitektur, relaterar antalet Token direkt till modellens beräkningskomplexitet och minnesanvändning. Varje gång en Token läggs till måste modellen hantera fler datapunkter, vilket ökar den belastning som krävs för träning och inferens, samt ökar minnesbehovet. Till exempel, när en språkmodell trainas måste modellen lagra och beräkna relationer mellan varje Token och alla andra Tokens, vilket är särskilt påtagligt i en självuppmärksamhetsmekanism.

Exempel på hur det visar sig: Tänk på ett generativt chattbot-projekt – om användarens dialoghistorik är för lång (dvs. många Tokens), kommer svaret att ta längre tid och konsumera fler beräkningsresurser. Till exempel, om dialoghistoriken innehåller tusentals Tokens kan detta klart sänka hastigheten på bearbetningen, framför allt på enheter med begränsade resurser.

Det är intuitivt att förstå varför dessa stora modellföretag inte utvidgar sina kapaciteter – detta har praktiska skäl. Betyder mer alltid bättre?

Fler Token innebär viktigare modellprestanda?

Det är inte alltid så att fler Token automatiskt innebär bättre prestanda hos modeller. Inom generativ AI kan en lämplig mängd Token hjälpa modeller att noggrannare fånga och förstå kontext, vilket kan förbättra relevansen och noggrannheten hos den genererade texten. Men för många Tokens kan introducera irrelevant information och minska effektiviteten och kvaliteten på utdata.

Exempel på det: I ett AI-system för att generera marknadsrapporter kan en exakt tokenindelning säkerställa att viktig information lyfts fram utan att drunkna i en stor mängd onödig detalj. Om systemet behöver generera en kondenserad sammanfattning från en stor mängd finansnyheter kan för många Tokens leda till oorganiserade rapporter som inte fångar kärninnehållet.

Stora AI-företag kan mycket troligt använda strategier liknande molnlagring för att hantera stora filer. Om A laddar upp en fil och B laddar upp samtidigt kanske de inte ens behöver bearbeta den – istället kan de återanvända A:s bearbetning av filen. Med mer och mer innehåll skapas även produkter med specifika fördelar.

Optimera användningen av Token

Hur hittar vi balansen mellan antalet Token och modellens prestanda?

Här är Tokenstrategierna, främst anpassade för vanliga användare, fokuserade på hur man utformar sina prompts för att optimera resultaten.

Att hitta den bästa balansen mellan antalet Token och modellens prestanda är avgörande för att säkerställa generativa AI-modeller är både effektiva och exakta. Det kräver ofta experimentering och justering, samt tillämpning av avancerade finjusteringstekniker.

Exempel på detta: I ett automatiserat innehållsgenereringssystem är det en typisk utmaning att balansera användningen av Token. Systemet kan behöva extrahera nyckelinformation för att generera sammanfattningar från längre texter. Att välja en lämplig mängd Tokens för att bevara tillräcklig information, samtidigt som man undviker att implementera alltför komplexa modellstrukturer, är avgörande.

Förhållandet mellan Token och kontextfönster samt dess påverkan på textgenereringskvalitet.

I generativa AI-system påverkar inställningarna kring Token och kontextfönstret direkt sammanflätningen och logiken i den genererade texten. Ju större kontextfönster, desto mer historisk information kan modellen ta hänsyn till, vilket ger mer sammanhängande och naturlig text.

Exempel på detta: Anta att ett AI-system används för att generera tekniska blogginlägg. Om kontextfönstret är för litet kan modellen misslyckas med att binda samman olika delar av artikeln, vilket resulterar i logiska brister i texten. Genom att optimera användningen av Token och justera storleken på kontextfönstret kan artikelns kvalitet och läsbarhet avsevärt förbättras.

Nu går vi vidare till ett ämne vi tog upp tidigare; när det gäller applikationssystem önskar vi förstärka användarupplevelsen, men vi måste också överväga kostnader.

Token, kommersiella tillämpningar och avgiftsmodeller

Låt oss titta på en tabell och se nuvarande avgifter för stora AI-modeller.

Tokenavgifter

Generellt sett kan vi kategorisera användningen av stora språkmodeller antingen som konversation online eller via API-anrop. Vid användning av OpenAI:s tjänster på webben handlar det i stort sett om en standardkostnad på 20 USD per månad, men när det handlar om API-anrop är situationen radikalt annorlunda; priserna kan variera.

Det är en katt-och-råtta-lek; även med ChatGPT Plus finns det begränsningar för antal rundor under 3 timmar. Många har försökt använda metoder i stil med webbsurfning för att använda ChatGPT, utan att gå genom API – de flesta av dessa öppna källkod har blivit blockerade!

Tidigare har telekommunikationsföretag använt en avgiftslogik baserad på användningstid, som också var en lukrativ period. Nuförtiden finns en liknande verklighet i Token-avtalsstrukturen.

Tokenavgiftslogik

Varför används Tokenavgift? Dess rimlighet och affärsmodell.

Tokenavgiftsmodellen är mycket vanlig i AI-tjänster, särskilt när det gäller användningen av språkmodeller levererade av företag som OpenAI. Denna avgiftsmodell är baserad på den faktiska användningen av resurser, det vill säga antalet Tokens som bearbetas i varje begäran.

Rimlighet:
Rimligheten i Token-avgiftsmodellen ligger i dess förmåga att precis återge användarens faktiska resursförbrukning. Varje Token representerar en enhet som modellen behöver bearbeta. Fler Tokens innebär mer beräkningskraft. Denna avgiftsstruktur gör det möjligt för användare att betala i proportion till sin användning, samtidigt som det uppmuntrar dem att optimera sina ingångar och undvika onödig slöseri.

Affärsmodell:
Ur ett affärsperspektiv ger Token-avgiftsmodellen AI-tjänsteleverantörer en flexibel och rättvis avgiftsram. Den tillåter leverantörer att skapa olika prissättningsnivåer beroende på systembelastningen och driftkostnaderna. Detta kan hjälpa till att attrahera olika typer av användare, från små utvecklare till stora företag.

Jämförelse mellan Tokenavgift och andra avgiftsmetoder (som ord, tecken, tid)

Jämfört med andra vanliga avgiftsmetoder har Tokenavgift sina unika fördelar och begränsningar:

  • Ords och teckenavgift: Dessa metoder är enkla och lätta att förstå. De är dock ofta inte en faktorisering av faktiska beräkningskrav och resursanvändning. Det är möjligt att hantera en lång mening med enkla ord som kan vara mindre krävande än att hantera en teknisk term, även om den längre meningen faktureras högre baserat på ordantal.

  • Tidsbaserad avgift: Avgiftsmodeller baserade på användning av tid (som minut- eller timavgifter) är lämpliga för genomgående tjänster såsom databehandling eller onlineutbildningar. Men för korta uppgifter av avgiftsbaserat kortare karaktär kan denna modell leda till orättvis eller felaktig prissättning.

Tokenavgift ger en mer detaljerad mätning och ger en mer rättvis reflektion av användarens resursförbrukning.

När man ser på kostnader för stora modeller inkluderar dessa grovt sett:

  1. Utvecklingskostnader (personal och experiment)
  2. Träningskostnader (beräkningsresurser och databehandling)
  3. Distributionskostnader (infrastruktur och lagringskostnader)
  4. Underhåll och uppdateringskostnader
  5. Etiska och regulatoriska kostnader (datasäkerhet, datalagar)
    Det verkar orealistiskt att bara förlita sig på Token för att täcka alla dessa kostnader; det är kanske det mest passande sättet att bedöma i dagsläget.

Effekten av Tokenavgift

Olika avgiftsmetoder och deras påverkan på användare och utvecklare.

Tokenavgiftsmodellen medför att användare behöver hantera effektiviteten i sina API-förfrågningar för att kontrollera kostnaderna. Utvecklare måste utforma effektiva frågor och reducera överflödiga Tokens för att maximera varje begärans värde. Denna avgiftsmetod uppmuntrar utvecklare att optimera sina dataingångar och processflöden, men kan också öka komplexiteten och den initiala optimering som krävs i utvecklingsarbetet.

För tjänsteleverantörer kan Tokenavgift hjälpa till att balansera serverbelastningen, förutsäga intäkter och optimera resursallokering. Den kan även fungera som en feedbackmekanism i produktutveckling och prissättningsstrategier, vilket hjälper leverantörer att bättre möta marknadens krav.

Hur optimera användningen av Token för att sänka kostnader?

Optimera användningen av Token är nyckeln till att kontrollera kostnader. Detta kan uppnås genom följande metoder:

  • Förenkla dataingångarna: Ta bort irrelevant text och överflödig information innan frågor skickas, för att behålla endast det väsentliga.
  • Använda effektiva förfrågningsdesign: Skapa medvetet utformade frågor som undviker allt för komplicerade eller djupt liggande kedjefrågor.
  • Utnyttja cache-strategier: Använda cachaddata för frekventa eller återkommande förfrågningar för att minska antalet raster mot backend.
  • Övervaka och analysera: Regelbundet analysera Token-förbruksdata för att identifiera potentiella optimeringspunkter och justera strategier för att minimera slöseri.

Genom dessa metodstrategier kan kostnaderna inte bara reduceras, utan också systemets responshastighet och användarnöjdhet ökas, vilket ger den konkurrensfördel i en hektisk marknad.

Token’s kommersiella värde och tillämpning exempel

Token i företagets praktiska användning

I företagsverksamhet kan tokenisering signifikant öka effektiviteten av datahantering och beslutsfattande kvalitet. För icke-tekniska företagsledare kan förståelsen av Token hjälpa dem att bättre bedöma tekniska investeringar och driva affärsinnovation.

Teknikperspektiv: Token i naturlig språkbehandling

Tokenisering är den tekniska processen att bryta ner komplexa textdata till hanterbara enheter, så AI-system kan utföra effektiv datanalys och hantering. Denna process är särskilt kritisk inom naturlig språkbehandling (NLP), vilket gör att maskiner kan “förstå” mänskligt språk och utföra uppgifter som:

  • Informationsextraktion: Tokenisering hjälper till att snabbt extrahera nyckelinformation från volymer av text, som relevanta bestämmelser från juridiska dokument.
  • Känsloanalys: Genom att analysera Token i kundrespons kan företag identifiera känslomässiga trender och justera sina produkter eller tjänster.
  • Automatiska sammanfattningar: Tokeniseringstekniker kan automatiskt generera sammandrag, vilket ökar effektiviteten hos kunskapsarbetare.

Affärsperspektiv: Token i att förbättra företagsvärde

Ur ett affärsperspektiv bidrar Token inte endast till ökad operationell effektivitet utan även kan öppna för nya affärsmodeller och intäktsströmmar:

  • Förbättra kundinteraktion: Tokeniserade chatbots kan tillhandahålla 24 X 7-kundservice, vilket förbättrar kundnöjdheten och sänker servicekostnader.
  • Marknadsanalys: Token-baserad bearbetning kan snabbt hämta trendinformation från marknadsrapporter för att informera strategiska beslut.
  • Personlig anpassning: Inom e-handelsplattformar kan tokeniseringstekniker analysera användarnas köpbeteenden och surfvanor för att ge individualiserade produktrekommendationer, vilket ökar försäljningen.

Faktiska fallstudier

Kundservicebot

En typisk tillämpning är kundservice-boten. Exempelvis kan ett större telekomföretag ha en bot med bas i tokenisering för att hantera användarfrågor kring faktura eller serviceavbrott. Boten analyserar användarens frågor (tokeniserade) för att snabbt ge riktiga svar eller hänvisa ärenden till relevant serviceavdelning.

Innehållsrekommendationssystem

Inom medie- och underhållningsbranschen används innehållsrekommendationssystem för att analysera användares tittande- eller läsvanor baserat på tokeniseringstekniker, vilket rekommenderar nya filmer, böcker eller artiklar för användare. Exempelvis analyserar Netflix sitt användarbaserade beteende genom tokens av tidigare visade program för att förutse andra visningar.

Token’s kommersiella värde och framtidsutsikter

I företagsanvändning är förståelsen och effektiv användning av Token nyckeln till framgång inom AI-projekt. Det är avgörande att bedöma det kommersiella värdet och utmaningarna med Token för att kunna formulera strategier och leda teknikinnovation.

Token’s kommersiella tillämpning

Teknikperspektiv: Funktioner av Token

Token’s funktion i naturlig språkbehandling (NLP) är att säkerställa att textinformationen kan hanteras effektivt av AI-system. I korthet innebär tokenisering att stora mängder text bryts ner i mindre enheter, vilket ger AI-modeller en grund för operationer.

  • Datahantering: Vid hantering av kundförfrågningar, marknadsresponsanalys eller handhavande av stora dokument gör tokenisering komplexa textdata mer hanterbara och analyserbara.
  • Effektivitetsökning: Genom att använda tokenisering kan AI-modeller snabbt identifiera nyckelinformation, vilket accelererar beslutsprocessen och ökar affärens responstider.

Affärsperspektiv: Token’s ekonomiska värde

Ur affärsperspektiv är Token inte bara en teknisk komponent utan den underliggande faktorn för att öka operationell effektivitet, förbättra kundupplevelsen och öppna för nya affärsmodeller.

  • Kundserviceeffektivisering: Tokenisering möjliggör automatisering av kundservice genom snabbsvarssystem som hanterar kundförfrågningar snabbt och korrekt, vilket signifikant ökar kundnöjdheten och varumärkets lojalitet.
  • Personlig marknadsföring: Genom att använda tokeniseringstekniker för att analysera användarbeteenden och preferenser kan företag erbjuda skräddarsydda marknadsföringsbudskap, vilket ökar konverteringsgraden.

Framtidsutsikter och utmaningar för Token

Framtida utvecklingsriktningar

Med AI-teknikens framsteg förväntas tokeniseringens användning bli ännu mer intelligent och mångsidig:

  • Övergripande tillämpningar: Token-teknik kommer inte endast att begränsa sig till textbehandling, utan den kommer även att sprida sig till bilder, ljud och mer omfattande multimedia-innehåll för att stödja en rad olika tillämpningar.
  • Intelligent optimering: Metoder för token-generering och bearbetning planeras att bli smartare, såsom att justera token-granularitet och antal automatiskt via AI för att möta olika affärsbehov.

Affärsutmaningar och möjligheter

  • Datasäkerhet och integritet: Att säkerställa datasäkerhet och skydd av användarens integritet vid processer av tokenisering är en central utmaning, speciellt när känslig information hanteras.
  • Teknisk integration: Hur man sömlöst integrerar token-teknik med existerande IT-system och affärsprocesser är nyckeln för att praktiskt genomföra tekniktransformationen.
  • Rättvisa och transparens: För att säkerställa att AI-beslut som baseras på tokenisering är rättvisa och transparenta, förstärker det förtroendet mellan alla parter inblandade.

Avslutning

När jag skrev denna artikel fick jag nya insikter från Lin Miao (tack!) och en inspirationskälla från https://arxiv.org/abs/2104.12369. Från praktiken av Huwaei:s Pangu-modell kan vi se att utvecklingen av Token i den kinesiska sfären kommer att bli mer inriktad på ingenjörsvägar och kommer att behöva följas noggrant.

Innan jag skrev denna text var min förståelse av Token strikt kopplad till tanken om att ett kinesiskt tecken motsvarade en Token. Jag hade också sammanblandat tokenisering med vektorisering. Det som föregår vektoriseringen är tokenarbetet. För att bättre omfamna förändringar i AI och ansluta till det moderna affärslivet: hur kan den data som finns i existerande affärssystem användas mer effektivt? Här kan vi börja!

Referenslänkar