prompt长度是否占用token？

小七姐写的 prompt 包括以下内容： 1. Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（二）： 自动优化排版的 Prompt，例如将输入的自我介绍进行自动排版。 让 AI 阅读文档时更靠谱的 Prompt。 结合生活或工作场景的自动化场景，如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营小文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等。 选择好上手的提示词框架来开启第一次有效编写。 2. 基于联网验证科学新闻的科普作者：创作动机来源于韩国室温常压超导新闻事件，基于严谨和科学态度梳理新闻事件并给出分析结果（必须在 4.0 的 webpilot 插件下使用）。 3. 3 月 5 日直播：prompts 书写的 6 个基础方法： 带大家学习基础知识和概念。 学习社群分享官方文档最佳实践。 学习地图官方文档的 6 个方法总结。 编写清晰的说明，提供更多信息和细节。 大模型提示词使用技巧及注意事项。 角色扮演策略提升模型问答质量。

以下是关于 Runway 官方镜头提示词的相关内容： Prompt Structures 提示结构： 使用这种结构，提示一个女人站在热带雨林可能是这样的。 在提示的不同部分重复或强调关键思想可提高输出一致性。例如在超高速拍摄中，相机会快速飞过场景。应将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。 协助镜头画面描述的提示词： 样品说明： 1. Seamless Transitions 无缝转换 1. Camera Movement 相机移动 1. Text Title Cards 文本标题卡 1. Prompt Keywords 提示关键词 关键字有助于在输出中实现特定样式。确保关键字与整个提示符保持一致，会使其在输出中更明显。例如，包括关于皮肤纹理的关键字对于相机未紧密聚焦在面部的广角拍摄没有好处，广角镜头可能受益于环境的其他细节。在保持这种凝聚力的同时，可尝试不同的关键字。

Prompts 是在不同的 AI 应用场景中的一种指令或语言模板。 在 Midjourney Bot 中，它用于启动新任务或创建一组图像，可以是简单的单词或短语，也可以是更详细的指令和参数，Midjourney Bot 会根据提供的 Prompt 生成图像网格，用户可选择并进行修改和操作。您可以通过进一步了解。 从原理层面看，简单来说，它是一套与大模型交互的语言模板。通过这个模板，可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务，并最终获得期望的结果。虽然大模型能理解大部分输入的话，但为了获得更好的回答效果，需要使用 Prompt 来提升模型返回的准确性。可以认为在大模型时代，人机交互的主要方式是 Prompt，而非过去通过代码。 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。

Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。 在大模型时代，它类似于过去人机交互中的代码，成为主要的交互语言。通过 Prompt，能提升模型返回的准确性，比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量，您可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。 这里的玩法很多，比如可以在 Prompt 的设定中，要求模型按照一定的思路逻辑去回答，像最近比较火的思维链（cot），就是在 Prompt 环节对模型的输出进行指导，还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型变成一个输出器来使用。甚至一度还出现过 Prompt 优化师这样的角色。

Prompt 是一套与大模型交互的语言模板。简单来说，它是您向大模型输出的用于指示其响应的指令，明确大模型应做什么、完成何种任务、如何处理具体任务，并最终输出您期望的结果。尽管大模型具备基础的文字理解能力，能理解您的大部分表述，但为获得更好的回答效果，需要借助 Prompt 来提高模型返回的准确性。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 在 AI 领域，Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求，并按照特定模式或规则进行响应。例如，可以设定“假设您是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续与大模型的对话将基于此原始设定展开。此外，还有很多有趣的玩法，如在 Prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就是在这个环节对模型的输出进行指导。还可以让模型按照特定格式（如 json）输出，使模型成为一个输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，会影响视频的内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以将 Prompt 理解为：把您输入的文字变成对应的画面和运动形式。

Prompt 简单来说是一套与大模型交互的语言模板。它能输出对大模型响应的指令，明确大模型应做的具体事项、完成的任务、处理任务的方式，并最终获得期望的结果。大模型虽有基础文字能力能理解大部分话语，但为提升回答准确性，需要借助 Prompt。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 Prompt 是给大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好理解用户需求并按特定模式或规则响应。例如，可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开。还有很多有趣玩法，如要求模型按一定思路逻辑回答，像最近较火的思维链（cot）就在此环节指导模型输出，还能让模型按特定格式（如 json）输出，使模型成为输出器。 在 AI 视频生成中，Prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容，作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果觉得抽象，可以理解为将输入的文字变成对应的画面和运动形式。

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：。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/openaicookbook/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。

在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同的语境下，一个 Token 可能代表一个字、一个词，或者是一个句子。在英文中，一个 Token 通常是一个词或者是标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Token 可能是一个字，也可能是一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。 在深度学习的语言模型中，如 Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的 Tokens。这些 Tokens 被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，Token 可以被理解为语言模型接收和处理的最小的信息单元。在训练过程中，每个 Token 会关联一个预测，这个预测可以是下一个 Token 的预测，也可以是该 Token 的属性预测，如词性、情感等。训练 Token 的数量会影响模型的性能和准确性。更多的训练 Token 通常意味着更多的训练数据，这可能会提升模型的准确性和泛化能力。然而，处理更多的 Token 也会增加计算的复杂性和计算资源的需求。 Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。例如中文中的“你”字对应如下 Unicode 编码：\\u 表示后面是一个 Unicode 编码，它用 16 进制数表示。4F60 转换成 10 进制对应 20320，20320 表示在 Unicode 编码中，第 20320 个编码对应的字是“你”。最后将 20320 转换为 2 进制。有意思的是，Unicode 不仅有自然语言，实际上也包含 emoji 等自然语言之外的符号。这也是为什么 ChatGPT 能理解和回复 emoji 的原因。所以，GPT 实际是将我们输入的文字转换成 Token，然后通过 GPT 模型预测 Token，再将 Token 转换成文字，最后再输出给我们。通过 Token 的学习，我们能感觉到 ChatGPT 理解文本的方式和人类并不相同，它在以自己的方式理解这个世界。 基于上述解释，很多同学把 Token 理解为中文语义里的“字节”，对于这种理解，只能说从类比关系上有一定的相似度，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“Token”则是语言模型处理文本信息的基本单元。但这种理解不够准确的地方在于：“Token”在语言模型中的作用比“字节”在计算机中的作用更加复杂和多元。在大语言模型中，“Token”不仅代表文本数据中的一个单位，而且每个“Token”都可能携带了丰富的语义信息。比如，在处理一句话时，“Token”可能表示一个字，一个词，甚至一个短语，这些都可以被认为是语言的基本单元。同时，每个“Token”在模型中都有一个对应的向量表示，这个向量包含了该“Token”的语义信息、句法信息等。另外，如果现在正在浏览这篇帖子的你曾经“机翻”过一些文档的话，你会经常看到“token”被自动翻译工具翻译为“令牌”。

Token 是 AI 中的一个重要概念，它可以理解为文本的基本单位。在 AI 中，文本通常被分解为 Token 进行处理和分析。Token 可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”可能被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”。 Token 的数量和长度会影响 AI 模型的处理效率和成本。一般来说，Token 的数量越多，处理时间和成本就越高。因此，在实际应用中，需要合理控制 Token 的数量和长度。 不同的 AI 模型和应用可能对 Token 的定义和处理方式有所不同。例如，在某些模型中，标点符号可能被单独视为一个 Token，而在其他模型中，标点符号可能与单词一起计算。 此外，Token 在 AI 收费中也扮演着重要的角色。一些 AI 服务提供商可能会按照 Token 的数量来计费，因为 Token 的数量可以反映出模型处理的工作量和资源消耗。 总之，Token 是 AI 中一个重要的概念，它对于理解和应用 AI 技术具有重要意义。在实际应用中，需要根据具体情况合理使用和管理 Token。

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