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AI 为什么说于英文的 Token 占用相对中文较少

回答

英文的 Token 占用相对中文较少，主要有以下原因：

  1. 英文基于空格和标点符号分词，单词之间有明显的分隔，而中文是连续书写，需要通过算法来识别词汇边界，分词处理相对复杂。
  2. GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，例如 GPT3 用的编码是 p50k/r50k，GPT3.5 是 cl100K_base。
  3. 很多中文长 prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出，因为这样可以节省 token 占用，从而把省出来的 token 留给更多次数的对话。在编写 prompt 时，也需要珍惜 token，尽可能精简表达，尤其是在连续多轮对话中。

如果想要直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开：https://platform.openai.com/tokenizer。但请注意，这个网站仅用于 GPT3 对于 token 的计算，方便我们理解概念。目前所使用的 3.5 和 4.0 采用的是另一种编码方式，通过这个工具测算的结果不一定准确。基于这个需求，可以参考官方的开源计算方式：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb ，在本地部署之后可以精确计算目前 4.0 的 token 消耗。

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参考资料

关于 token 你应该了解……

如果我们想要直观的查看GPT是如何切分token的话，我们可以打开：[https://platform.openai.com/tokenizer](https://platform.openai.com/tokenizer)在下图可以看到实时生成的tokens消耗和对应字符数量（基于GPT3）在这里值得注意的是，英文的token占用相对于中文是非常少的，这也是为什么很多中文长prompt会被建议翻译成英文设定，中文输出的原因。请注意，这个网站仅用于gpt3对于token的计算，方便我们理解概念。而目前我们所使用的3.5和4.0采用的已经是另一种编码方式，通过下面这个工具测算的结果不一定准确，所以不能把它当做目前的token计算工具来100%参考。（GPT3用的编码是p50k/r50k，GPT3.5是cl100K_base）基于这个需求，我找到了官方的开源计算方式：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb在本地部署之后可以精确计算目前4.0的token消耗：可以进行准确的计算。

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（三）

请注意，GPT3和GPT3.5/4的token计算方式是不一样的。（GPT3用的编码是p50k/r50k，GPT3.5是cl100K_base）在这里值得注意的是，英文的Token占用相对于中文是少很多的，这也是为什么很多中文长Prompt会被建议翻译成英文设定，然后要求中文输出的原因。四、Token限制对Prompt编写有什么影响当你理解了前面的一、二、三之后，这个问题的答案应该已经在你脑子里有雏形了：1、理解Token限制，形成“当前消耗了多少Token ”的自然体感，显然会有利于你在连续对话的时候把握一次有效记忆的长度。这样你就不会傻乎乎在超过9000 Token的时候还在继续问最初的问题，然后得到一个失忆的回答，自己也很懵。2、编写Prompt的时候你需要珍惜你的Token s，尽可能秉承奥卡姆剃刀原理，能不多说一句废话就不多说一句，句子、措辞，都值得精简。尤其是在连续多轮对话中，精简有效的表达习惯是非常重要的。五、基于上述原理有哪些Tips1、熟练使用中英文切换。Prompt本身太长了的话，建议用英文设定，要求它用中文输出即可，这样一来可以把省出来的Token留给更多次数的对话。

【Token趣闻】AI收费为何要按Token计费？一探究竟！

确定单词的边界：对于英语等使用空格分隔的语言，这相对简单，就像读英文时，我们可以很容易地通过空格知道一个单词结束和另一个开始的地方。对于中文这样的语言，事情就复杂多了，因为中文写作是连续的，没有明显的间隔。这时，我们需要通过其他方法来确定哪些字应该组成一个有意义的词组。使用词典和规则：基于词典的方法：就像查字典一样，我们通过一个大列表（词典）来查找和匹配文本中的词汇。这种方法简单但有局限，因为新词或罕见词可能不在词典中。基于规则的方法：这种方法使用特定的规则来判断字和字之间的关系，比如语法和上下文信息，来确定它们是否应该组成一个词。统计和学习方法：使用统计数据来学习哪些字或字母通常会在一起出现。这种方法通过分析大量的文本数据，学习并预测单词的边界。混合方法：实际应用中，通常会将上述几种方法结合起来，以提高分词的准确性和适用性。简单来说：英文：基于空格和标点符号分词。中文：使用算法识别词汇边界。

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智谱 注册送2000万 tokens
智谱 BigModel 共学营第二期相关信息如下： 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 注册智谱 Tokens：智谱 AI 开放平台的网址为 https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包有三种方式： 新注册用户，注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包，直接充值现金，所有模型可适用的网址为 https://open.bigmodel.cn/finance/pay 。 共学营报名赠送资源包。 语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ 。 多模态资源包： 。 多模态资源包： 。所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 会议 ID：185 655 937 ，会议链接：https://vc.feishu.cn/j/185655937 ，共学营互动群。 BigModel 开放平台是智谱一站式的大模型开发及应用构建平台。基于智谱自研的全模型矩阵，面向企业客户及合作伙伴，支持多样化模型和自定义编排。平台提供即插即用的智能工具箱，包括 API 接口、模型微调及部署功能，同时具备流程编排以适应复杂业务场景。还提供免费、好用、高并发的 GLM4Flash 模型，0 元上手大模型，新用户注册登录即送 2000 万 Tokens，调用智谱全家桶模型。更多应用场景包括： 。
2024-12-05
AI 评估 GPU 大模型的性能指标，包括输入 token 和输出 token 能力的区分。
以下是关于 AI 评估 GPU 大模型性能指标中输入 token 和输出 token 能力区分的相关内容： 大模型是通过输入大量语料进行训练，从而获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。在大模型的训练和使用过程中： 1. 训练需要大量计算，GPU 更合适，只有具备大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 大模型需要大量数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 要用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 完成上述步骤后，大模型就可以进行如翻译、问答等推导（infer）工作。 Token 是大模型语言体系中的最小单元，人类语言发送给大模型时，会先转换为其自身语言，推理生成答案后再翻译输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 token 为单位计量的。 在评估 GPU 大模型性能时，显卡的常规指标很重要。大部分模型默认采用 FP16 的加载方式，因此显卡的性能指标主要关注 FP16 的算力和显存大小。算力影响推理速度，包括输入数据处理和持续吐出数据的速度，会体现在从提示词输入后到第一个输出的 token 的等待时间间隔，以及流式输出下每秒吐字的字数，通常每秒 10 token 以上能获得较好的用户体验。显存大小影响能否装载模型，可通过“参数大小乘 2”简化判断所需显存大小，但实际显存需求还会受其他因素影响。
2024-12-05
目前各大主流模型的 max output token
以下是目前各大主流模型的 max output token 情况： Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 需要注意的是，token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。不是达到上限就停止对话，而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开： 。此外，GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2024-11-24
什么是AI中的Token
Token 在 AI 中，就像人类语言有最小的字词单元，大模型也有自己的语言体系，其中的最小单元被称为 Token。 在将人类发送的文本传递给大模型时，大模型会先把文本转换为自己的语言，推理生成答案后再翻译为人类能看懂的语言输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常情况下，1 Token 约等于 1 2 个汉字。 对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。Token 可以是单词，也可以是字符块，例如单词“hamburger”被分解成“ham”“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个 Token。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 Token 为单位计量的。
2024-11-20
在调用大模型的过程中，将token设置最大值，大模型回答还是会出现中断的情况，应该怎么避免和解决
在调用大模型的过程中，将 token 设置最大值但回答仍出现中断的情况，可以从以下几个方面避免和解决： 1. 调整相关参数： Max_output_tokens：根据具体需求设置合适的值。若需要更短响应，设为较低值；若希望更长回答，设为较高值。但注意设置过低可能导致回答在奇怪位置截断。 Temperature：值越小，模型返回结果越确定；值调高，可能更随机和具创造性。对于质量保障等任务设低，诗歌生成等创造性任务可适当调高。 Top_p：用于控制模型返回结果的真实性，需要准确和事实答案时调低，想要更多样化答案时调高。一般改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length：调整以控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串，模型生成文本遇到时停止，可控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，与 token 在响应和提示中出现次数成比例，减少单词重复。 2. 利用插入文本的最佳实践： 使用 max_tokens > 256，模型插入较长完成时效果更好，且只按实际生成 token 数收费。 优先选择 finish_reason == "stop"，表明模型成功连接后缀且完成质量良好。 重新采样 3 5 次，温度较高以增加多样性。若所有返回示例的 finish_reason 都是“length”，可能 max_tokens 太小，需考虑增加再重试。 尝试给出更多线索，通过提供示例帮助模型确定自然停顿处。
2024-11-18
上下文窗口和 tokens限制
以下是关于上下文窗口和 tokens 限制的详细解释： Token 方面： Token 是大模型语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时，会先被转换为大模型自己的语言，大模型推理生成答案后再翻译为人类能看懂的语言输出。 不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 token 为单位计量的。 上下文方面： 上下文指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口都会影响大模型回答的质量。 上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 目前常见模型的 token 限制： Claude 2 100k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 ChatGPT 16k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 ChatGPT 4 32k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 Token 限制的影响： 对一次性输入和一次对话的总体上下文长度同时生效。 当达到上限时，不是停止对话，而是遗忘最前面的对话，类似于鱼的短暂记忆。 查看 token 使用量： 对于 GPT，可以打开查看实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。 需注意 GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，且英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。 Token 限制对 Prompt 编写的影响：理解前面的内容后，答案应在您的脑海中有雏形。
2024-11-15
在国内可以免费用的图生视频的ai工具
以下是在国内可以免费用的图生视频的 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。Etna 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，文生视频，支持中文，时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频，视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、3:4、4:3 尺寸，图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸，图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 5s 的视频。 此外，还有一些国内外提供文生视频功能的产品推荐： 1. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-20
如何系统学习AI知识
以下是系统学习 AI 知识的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。
2024-12-20
图生视频的ai工具
以下是一些图生视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成对应素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 关于清影的图生视频： 输入一张图片加相应提示词，清影大模型会根据提示将图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，清影大模型将自行发挥想象力把图片扩展为有故事的视频。有两个小技巧： 1. 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。若原图不够清晰，可采用分辨率提升工具。 2. 提示词要简单清晰。可以选择不写 prompt，直接让模型操控图片动起来；或者明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词（一定要有主体，不然可能会出现 AI 狂乱景象）。若不明确大模型如何理解图片，推荐将照片发送到清言对话框进行识图，明确主体的描述。
2024-12-20
让照片变清晰的AI
以下是关于让照片变清晰的 AI 相关内容： 可以将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。具体可参考文章。但此步骤无法将照片中的头发、衣服等元素变清晰。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免干扰原图。 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 常见的 AI 画质增强工具有 Magnific（https://magnific.ai/）、ClipDrop（https://clipdrop.co/imageupscaler）、Image Upscaler（https://imageupscaler.com/）、Krea（https://www.krea.ai/）等。更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 。这些工具具有不同特点和功能，可根据具体需求选择。
2024-12-20
公文写作ai
以下是关于公文写作 AI 的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术应用广泛，提供了多方面的辅助，常用的工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 中文的内容仿写 AI 工具推荐： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，心得体会、公文写作等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，提升写作效率和创作体验。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章： AI 生产文章关键在于提供清晰且具指导性的提示词（prompt）。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章语气、风格和重点。例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”最终产出的内容可能需微调以符合预期和公众号风格。
2024-12-20
我应该用的最好的AI是哪个？
目前很难确切地说哪个 AI 是最好的，这取决于您的具体需求。 如果您需要获取信息和学习东西，免费选项中，必应（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）是不错的选择；付费选项中，通常必应也是较好的。对于儿童，来自可汗学院的 Khanmigo（https://www.khanacademy.org/khanlabs）提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 如果您打算使用人工智能作为搜索引擎，需要注意幻觉的风险很高，大多数人工智能都没有连接到互联网。在某些情况下，如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议，必应通常比谷歌更好。 在文字理解方面，目前 OpenAI 的 GPT4 模型表现出色。因为图像生成的核心质量实际上是由文本控制的，而文字表达要求的模型复杂度相对较小。 需要注意的是，这是一个正在迅速发展的领域，不同的 AI 在不同方面各有优势。
2024-12-20
用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。
这种说法是不准确的。用邻接矩阵法存储图时，占用的存储空间数不仅与图中结点个数有关，也与边数有关。在邻接矩阵中，如果图有 n 个结点，那么矩阵的大小就是 n×n。如果边数较多，矩阵中表示边存在的元素就会较多，从而占用更多的存储空间；反之，如果边数较少，占用的存储空间相对较少。
2024-11-21
autodl如何解决时常出现的，实例GPU被占用导致需要更改实例时，数据的转移复制问题，怎样提高效率
很抱歉，目前知识库中没有关于 autodl 在实例 GPU 被占用导致需要更改实例时数据转移复制问题及提高效率的相关内容。但一般来说，您可以考虑以下几种可能的解决方法： 1. 提前规划和备份：在可能出现 GPU 占用需要更改实例的情况前，提前对重要数据进行备份，以便在需要时快速恢复。 2. 优化数据存储结构：采用更高效的数据存储方式，减少数据转移复制的时间和工作量。 3. 利用数据同步工具：寻找适合的专业数据同步工具，提高数据转移的效率和准确性。 4. 监控和预警：建立有效的监控机制，及时发现 GPU 占用情况，并提前做好数据转移的准备工作。 以上建议仅供参考，您可以根据实际情况进行尝试和调整。
2024-08-15
prompt长度是否占用token？
是的，prompt 的长度会占用 token 数量。 在大型语言模型中，输入的文本会被分词器（tokenizer）拆分成一串 token 序列输入给模型。每个 token 通常对应一个单词或字符串片段。token 的数量就决定了输入序列的长度。 所以，prompt 中包含的每个单词、标点符号等都会被视为一个 token，从而占用 token 数量。 不同的分词器有不同的分词策略和词表，对于同一个 prompt，可能得到不同的 token 数。但总的来说，prompt 越长，占用的 token 数就越多。 很多大模型对输入长度有限制，比如 GPT3 接受的最大 token 数是 2048。这就要求控制好 prompt 的长度，否则会被截断或产生不准确的结果。 一些技巧可以用来节省 prompt 的 token 数： 1. 使用简洁的词语，避免冗余 2. 缩写/代词替代复杂词组 3. 去除不必要的标点和空格 4. 小写替代部分大写单词 总之，prompt 长度对应的 token 数需要根据具体任务合理控制，以在保证效果和节省计算的间权衡取舍。对于特别复杂的输入，可以考虑分步骤输入以规避长度限制。
2024-04-23