在和AI的交互中,Token的计算是基于输入和输出的文本内容。每次你给AI发送消息或者AI给你回复时,都会涉及到Token的计算。比如当你向AI发送一条消息时,这条消息中的所有文字都会被转换成Token。 当AI回复你的消息时,它的回复内容同样会被转换成Token。Token的计算方式取决于使用的AI模型和分词算法。 不同的模型
在大语言模型中,**token** 是一个比单个字母或单个汉字更复杂的概念。它通常是指输入文本被模型处理时的一个基本单位,这个单位可以是一个单词、一个子词(subword)、一个字符,甚至是一个特殊的标记(如换行符、标点符号等)。具体来说,token的划分方式取决于模型使用的分词器(tokenizer)。 ### 分词器的作用 分词...
ai-token-ratelimit插件实现了基于特定键值的token限流,键值来源可以是 URL 参数、HTTP 请求头、客户端 IP 地址、consumer 名称、cookie中 key 名称。 重要 此插件功能生效,需要同时开启AI 可观测插件,实现 token 数的统计。 运行属性 插件执行阶段:默认阶段插件执行优先级:600 ...
Token =AI眼中的"文字乐高块",中文名称可译为“词元”,是AI理解文本的最小单位,就像人类阅读时自动拆分的“信息颗粒”,AI不是按字而是按token处理文本。就像乐高小块能拼出无限可能,大模型把文本拆成Token,再重组出智能回答~ 最近两年,大家都可以看到AI的发展有多快,我国超10亿参数的大模型,在短短一年之内,...
总结 Token 在 AI 对话中就像拼图块,是构成对话的基本单位。理解 Token 的限制,可以帮助我们更好地与 AI 进行有效的交流,确保信息清晰、准确。通过使用简洁明了的表达、重复重要信息和合理分段,我们可以最大化利用 AI 的记忆能力,让对话更顺畅高效。
上下文长度是AI模型处理能力的关键指标，决定其最大处理数据量。增加上下文长度，模型处理能力随之增强，处理数据范围更广。例如，ChatGPT 3.5的上下文长度限制为4096个Token，即它无法处理超出此长度的输入，也无法一次性产出超过4096个Token的内容。这一限制确保了高效稳定的交互体验。Temperature 温度：控制创造性和确定...
但是收到不少非技术背景的小伙伴反馈，相关的算法内容的解释技术性还是太强，很难完全理解。所以这次，题主从最基础的概念“token”着手，跳过了复杂的算法逻辑，这次一定让你建立起对AI大模型工作原理的清晰认知。什么是token？最小的语义单元 你可能会好奇，大规模语言模型是如何工作的呢？它们是如何从数据中学习到...
首先,Token在AI大模型中其实就是输入文本的一小部分。它可以是一个单词、一个字符,或者是一部分单词。不同的语言模型对Token的处理方式可能有点差异,但基本原理都是一样的:模型会把文本分割成更小的单元来处理和理解。 具体来说,Token有几种常见的形式: 单词:有些模型会把每个单词当成一个Token。这种方法虽然直...
在AI训练过程中，token代表的是数据或文本的最小单元。这一概念在自然语言处理（NLP）领域尤为重要，其中token可以是单词、标点符号、数字，甚至是单个字符。例如，在句子“我喜欢吃苹果”中，“我”、“喜欢”、“吃”、“苹果”等词以及逗号等标点符号都是单独的token。在NLP任务中，如文本分类或机器...
在与AI进行对话时,你输入的每个单词、词组或标点符号都可能被转化为Token,然后由模型进行处理和响应。所以,Token在AI领域的作用可谓是举足轻重。 总结📝Token是AI模型处理文本或其他类型数据时的基本单位。它是模型进行文本处理和分析的基础,对于模型的性能和能力有着重要影响。通过合理的Token划分和处理方式,可以提高...