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什么是AI标记？它们在大型语言模型中如何运作？
在人工智能快速发展的领域，理解 Tokens 对于任何想要掌握大型语言模型（LLM）的人来说，这都至关重要。正如原始指南中所强调的那样。 “人工智能中的令牌是什么？”Tokens是 数据的基本单位 人工智能模型用于处理、解释和生成类人类语言。
把Tokens想象成…… 原子构建单元 无论是单个单词、单词片段、标点符号，甚至是图像中的一个像素，人工智能系统都无法像人类那样“阅读”句子。相反，它们会执行…… 分词—将原始输入分解成离散的数学向量，以便模型能够高效地进行分析的过程。
💡 专业提示：1000 个词元约等于 750 个单词。
例如，像“apple”这样的常见英语单词可能是一个词元，但像“tokenization”这样的复杂或罕见的单词可能会被拆分成几个词元（例如，“token”、“iz”、“ation”）。
人工智能Tokens的关键作用
在现代人工智能系统中，令牌主要发挥三种功能：
1. 上下文窗口
这决定了模型的“记忆”大小。一个上下文窗口为 128k 的模型可以一次性处理大约 300 页文本，而较小的模型可能会忘记对话的前面部分。
2. 内部推理
高级模型会生成“思维令牌”或推理令牌。这些令牌使人工智能能够在提供最终可见输出之前，完成多步骤逻辑运算。
超越文本：多模态分词
虽然大多数人将标记与文本联系起来，但现代 多模态模型 将不同类型的数据视为标记，以实现跨媒体理解：
| 令牌类型 | 描述 |
|---|---|
| 文本标记 | 子词和字符；LLM 的标准。 |
| 视觉标记 | DALL-E 或 Midjourney 中使用的图像片段或图像块。 |
| 声学Tokens | 用于实时语音翻译和生成的声音片段。 |
为什么Tokens决定人工智能经济
理解Tokens的使用不仅仅是技术问题，它还涉及财务问题。在人工智能API领域， Tokens就是货币以下是它们对您的业务运营至关重要的原因：
- ✔ 成本优化： 每次 API 调用均按 1000 或 100 万个令牌计费。缩短提示符长度可直接降低运营开销。
- ✔ 性能速度： 更多的令牌需要更多的计算时间。策略性令牌化可以加快聊天机器人和实时代理的响应速度。
- ✔ 语言敏感性： 不同语言的词法分析方式不同。英语的词法分析效率很高，而像日语或阿拉伯语这样的语言，处理相同信息量往往需要更多的词元。
面向开发人员的实用基准
为了帮助您估算使用量和成本，请参考以下典型的Tokens数量：
Tokens化的广泛应用
除了简单的文本生成之外，Tokens还为特定行业提供支持：
- 数字出版： 结构化标记（H1、H2 标签）帮助人工智能为搜索引擎摘要总结新闻文章。
- 用户体验和客户旅程： 电子商务机器人使用令牌将用户查询与结构化产品目录进行匹配。
- 科学研究： 化学结构或蛋白质序列的标记化使人工智能能够发现新药。
掌握Tokens就意味着掌握现代人工智能的基本经济学原理。
通过了解输入数据的分割和处理方式，开发者可以构建更高效、更具上下文感知能力且更经济的 AI 解决方案。无论您是管理 API 费用还是设计复杂的提示信息，战略性的令牌感知都是您最强大的工具。
常见问题解答 (FAQ)
问题1：一个词元是否总是等于一个单词？
不。短词通常是一个词元，而长词或不常用词则会被拆分成子词。平均而言，1000 个词元在英语中大约代表 750 个单词。
Q2：Tokens如何影响我的AI成本？
大多数人工智能提供商按处理的令牌数量（输入+输出）收费。结构高效的提示信息会使用更少的令牌，从而直接降低您的 API 费用。
Q3：当我超出令牌限制（上下文窗口）时会发生什么？
当对话超出模型的上下文窗口时，人工智能会“忘记”线程中最旧的信息，以便为新标记腾出空间，这可能会导致上下文丢失。
Q4：令牌可以表示代码或图像之类的东西吗？
是的。程序代码的标记化方式与文本类似，视觉模型会将图像像素转换为专门的视觉标记，以便人工智能能够“看到”数据中的模式。