例如,你提问耗费了100Token,GPT根据你的输入,生成文本(也就是回答)了200Token,那么一共消费的 Token数就是300 。 总的来说,在GPT中,Tokens是用于将输入文本切分成一个个可处理的单元。它与输入文本的长度有关,并且需要根据具体的输入文本来计算。对于不同的自然语言处理任务,可能会采用不同的Tokens切分方法和计算...
例如,你提问耗费了100Token,GPT根据你的输入,生成文本(也就是回答)了200Token,那么一共消费的 Token数就是300 。 总的来说,在GPT中,Tokens是用于将输入文本切分成一个个可处理的单元。它与输入文本的长度有关,并且需要根据具体的输入文本来计算。对于不同的自然语言处理任务,可能会采用不同的Tokens切分方法和计算...
例如,你提问耗费了100Token,GPT根据你的输入,生成文本(也就是回答)了200Token,那么一共消费的 Token数就是300 。 总的来说,在GPT中,Tokens是用于将输入文本切分成一个个可处理的单元。它与输入文本的长度有关,并且需要根据具体的输入文本来计算。对于不同的自然语言处理任务,可能会采用不同的Tokens切分方法和计算...
1 token ~= 英文中的4个字符 1 token ~= ¾个单词 100 tokens ~= 75个单词 或者 1-2个句子 ...
“故障token”（glitch tokens）是一类令人着迷的token子集。其中一个有趣的例子是token 23282，即“david...
某智能客服系统通过设置max_tokens=250的参数控制对话长度,单月节省19.3%运算资源。原始请求参数的logprobs设置会额外增加5-7%的计价权重 三、 法律文档处理时采用格式标准化预处理可减少27%token占用,医疗领域需注意专业术语的特殊分词规则。某跨国企业采用双轮询缓存机制,将高频问题的回复内容保留在内存中,Q2季度降低...
大语言模型(如GPT)中的"tokens"是指模型用来处理和理解文本的基本单位。令牌是语言模型处理文本时的基本单位,可以是单词、子词(subwords)、字符或者其他更小的文本单元。所以我们在计算令牌时不能简单的将单词按照空格分隔,而将一段文本分解成令牌的过程称为"tokenization",这是预处理文本的重要步骤。
使用英文对话比较划算,其他语言包括中文计算Token时比较昂贵 英文字母大概四个字母平均下来等于一个token 中文汉字,大概一个汉字平均下来两个token 我昨天用GPT写了7篇高考作文,总字数为10397,Tokens 为21,008个。 计算了一下:如果使用GPT3.5的API访问的话,整个输入和输出总共:21,008 个token,GPT3.5 的单价为$0.002...
大语言模型(如GPT)中的"tokens"是指模型用来处理和理解文本的基本单位。令牌是语言模型处理文本时的基本单位,可以是单词、子词(subwords)、字符或者其他更小的文本单元。所以我们在计算令牌时不能简单的将单词按照空格分隔,而将一段文本分解成令牌的过程称为"tokenization",这是预处理文本的重要步骤。