建设俄语2p2网站,公司自有网站工信备案,100件智能创意产品设计,wordpress wp()在计算机领域中#xff0c;token 通常是指一串字符或符号#xff0c;比如微信公众平台的密钥#xff0c;就被称作一个 token#xff0c;其实就是一长串的字符。
而在人工智能领域#xff0c;尤其是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中#xff0c; t…在计算机领域中token 通常是指一串字符或符号比如微信公众平台的密钥就被称作一个 token其实就是一长串的字符。
而在人工智能领域尤其是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中 token 指的是处理文本的最小单元或基本元素。
它可以是一个单词、一个词组、一个标点符号、一个子词或者一个字符。
在 tokenization 阶段可能会把 New York City 这三个单词当做一个 token因为这三个单词合在一起具有特定的意思叫做纽约市。
还可能把 “debug” 这个单词看作两个 token分别为de 和 bug这样模型可能知道 “de” 前缀代表“减少”的意思。
如果再遇到诸如 “devalue ”时就会把它直接分为两个token分别是 “de”和 “value”并且可以知道 devalue 代表减少价值的意思。
为什么要分词
1.将复杂问题转化为数学问题
在 机器学习的文章 中讲过机器学习之所以看上去可以解决很多复杂的问题是因为它把这些问题都转化为了数学问题。
2.词是一个比较合适的粒度
词是表达完整含义的最小单位。
字的粒度太小无法表达完整含义比如”鼠“可以是”老鼠“也可以是”鼠标“。
而句子的粒度太大承载的信息量多很难复用。
3. 深度学习时代部分任务中也可以「分字」
深度学习时代随着数据量和算力的爆炸式增长很多传统的方法被颠覆。
英文单词存在丰富的变形变换。为了应对这些复杂的变换英文NLP相比中文存在一些独特的处理步骤我们称为词形还原Lemmatization和词干提取Stemming。中文则不需要
词性还原doesdonedoingdid 需要通过词性还原恢复成 do。
词干提取citieschildrenteeth 这些词需要转换为 citychildtooth”这些基本形态
在实际中我们可用的场景下大多数大语言模型的推理速度都非常有限。慢的有每秒30个tokens快的一般也不会超过每秒100个tokens。 最快的推理芯片LPU
Groq公司首创了业界所谓的Language Processing UnitLPU目的时用来加速大语言模型的推理。从前面的测试看Groq的LPU的确是目前最快的大语言模型推理处理器了。
而Groq的这三个模型最大的特点是速度非常快其中Mixtral 8×7B - 32K作为一个有450多亿参数推理时有120亿参数被使用的模型其生成tokens的速度最高达到每秒500个tokens左右正常也有400多个tokens这意味着它每秒可以生成400个单词左右可以说是飞速生成。
模型名称当前推理速度每100万tokens价格 (输入/输出)每100万tokens总价Llama 2 70B (4096 Context Length)~300 tokens/s$0.70/$0.801.5美元Llama 2 7B (2048 Context Length)~750 tokens/s$0.10/$0.100.2美元Mixtral 8x7B SMoE (32K Context Length)~480 tokens/s$0.27/$0.270.54美元
