Какво е токен в изкуствения интелект? [Видео и тест]

Кратък отговор: Токенът е малък фрагмент от текст или данни, който модел с изкуствен интелект преобразува в числа и обработва. Токените влияят върху разходите, скоростта, паметта и дължината на изхода. Когато дадено подкани надхвърли контекстния прозорец, важно съдържание може да бъде съкратено, обобщено или изключено.

Ключови изводи:

Токенизация: Думите, препинателните знаци, интервалите и кодът могат да бъдат разделени по различни начини.

Контекст: Запазете важната информация в рамките на наличния прозорец за маркери на модела.

Цена: Намалете повтарящите се инструкции и ненужния текст в работни процеси с изкуствен интелект с голям обем.

Яснота: Посочете основната задача рано и организирайте изискванията с ясни етикети.

Ефективност: Разделете прекалено големите документи на логически секции, преди да комбинирате резултатите.

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Какви са видовете ИИ?
Разберете категориите ИИ по възможности, функционалност, стил на обучение и практическо приложение.

🔗 Какво представляват очилата с изкуствен интелект?
Разгледайте функциите на интелигентните очила, употребата им без ръце, поверителността и практическите ограничения.

🔗 Какво е AI TV?
Научете как AI подобрява картината, звука, търсенето, препоръките и достъпността.

🔗 Какво е AI slop?
Разпознавайте нискокачествено AI съдържание и подобрявайте точността, оригиналността и целта.

---

1. Какво е токен в изкуствения интелект? Простият отговор

Токенът в изкуствения интелект е текстова единица, която моделът използва, за да разбира и генерира език.

Например, изречението:

Обичам пица.

Може да се раздели на токени като:

• Аз

• любов

• пица

• .

Достатъчно просто.

Но не винаги е толкова спретнато. По-дълга или необичайна дума може да бъде разделена на по-малки части. Например:

невероятен

Може да се превърне в нещо подобно:

• не

• вярвам

• способен

Различните системи с изкуствен интелект използват различни токенизатори, така че точното разделяне може да варира. Ето защо токените могат да изглеждат малко неясни. Те не са точно думи, не са точно букви и не винаги са срички.

По-добър начин да се помисли за това е следният:

Токените са малки фрагменти от езика, които един модел с изкуствен интелект може да усвои. 🍽️

Когато задавате въпрос на чатбот, системата не абсорбира изречението ви като една гладка човешка мисъл. Тя разделя входните данни на токени, превръща ги в числа, обработва техните връзки и след това предсказва най-вероятния следващ токен, отново и отново, докато не формира отговор.

Така че, когато хората питат: „Какво е токен в изкуствения интелект?“, отговорът не е просто „парче текст“. Това е основната работна единица, която прави езиковия ИИ възможен.

---

2. Защо токените са по-важни, отколкото хората очакват

Токените са важни, защото влияят на почти всичко, свързано с работата на инструментите с изкуствен интелект.

Те влияят на:

• Колко текст може да обработи един изкуствен интелект едновременно

• Колко струва една заявка в много системи с изкуствен интелект

• Колко бързо реагира моделът

• Колко детайли може да запомни моделът

• Колко точно моделът разбира вашата подкана

• Колко дълъг може да бъде отговорът

Тук става изненадващо практично.

Когато даден инструмент с изкуствен интелект каже, че има „контекстен прозорец“, това обикновено означава максималния брой токени, които може да разгледа едновременно. Вашият подкаст, историята на разговорите, каченият текст, системните инструкции и отговорът на модела заемат токени.

Така че, ако поставите огромен документ в AI асистент и след това попитате: „Обобщете това“, моделът трябва да побере този текст в рамките на ограничението си за токени. Ако съдържанието е твърде дълго, части може да бъдат отрязани, компресирани или игнорирани в зависимост от това как е проектиран инструментът.

Токените не са просто технически любопитни факти. Те са пространството на бюрото на изкуствения интелект. Твърде много хартия на бюрото и нещата започват да се изплъзват от ръба 📄.

---

3. Токените не са същите като думите

Това е може би най-голямото недоразумение.

Лексемата не винаги е една дума.

Понякога една дума е равна на един токен. Понякога една дума се превръща в няколко токена. Понякога препинателните знаци или разстоянието се броят за отделен токен. Досадно? Малко. Важно? Много.

Ето един груб пример:

Примерен текст	Възможно разделяне на токени	Какво означава това
котка	котка	Една проста дума, вероятно един знак
котки	котки или котка + s	Зависи от токенизатора
интернационализация	международна + изация или по-малки парчета	Дългите думи често се разделят
Задвижвано от изкуствен интелект	AI + - + захранван	Пунктуационните знаци могат да се броят
Хей!!!	Хей + ! + ! + !	Да, препинателните знаци също могат да „ядат“ жетони
суперкалифрагилистичен	няколко парчета, вероятно	Моделът въздъхва вътрешно, предполагам 😅

Няма универсално правило, което да работи перфектно за всеки модел.

Често срещана приблизителна оценка е, че един токен често представлява около няколко знака или част от дума. Но това е само емпирично правило, а не евангелие. Английският текст обикновено се токенизира по-ефективно от някои други езици, а кодът може да се държи различно.

Ето защо едно кратко на пръв поглед изречение може да използва повече лексеми от очакваното. А дълъг параграф с често срещани думи може да се токенизира по-плавно от параграф, пълен с технически термини, символи или необичайно форматиране.

---

4. Как изкуственият интелект използва токени за генериране на текст

Ето я леко магическата част - въпреки че е математика с магьосническа шапка 🧙.

Когато въвеждате подкана, системата с изкуствен интелект прави нещо подобно:

1. Разделя текста ви на токени

2. Преобразува всеки токен в число или числово представяне

3. Анализира модели и взаимовръзки на токени

4. Предсказва следващия вероятен токен

5. Повтаря този процес на прогнозиране

6. Превръща генерираните токени обратно в четлив текст

Така че, ако напишете:

Небето е

Моделът може да предскаже:

синьо

Но може също да предскаже:

облачно
падане,
не е границата,
пълна със звезди

Избраният резултат зависи от модела, подканата, контекста и настройките, контролиращи случайността или креативността.

Ето защо писането с изкуствен интелект понякога изглежда плавно, а понякога се отклонява в затруднено положение. То предсказва токен след токен въз основа на заучени модели, а не вади готови изречения от шкаф за документи.

Това не означава, че моделът е „просто автодопълващ“ в скучния смисъл на думата. Големите модели с изкуствен интелект изучават изключително сложни взаимовръзки между концепции, език, структура, тон, логика и контекст. Но на изходно ниво машината все още произвежда текст, един токен наведнъж.

Малки стъпала. Голяма илюзия. Много изискано стълбище.

---

5. Сравнителна таблица: Видове токени в изкуствения интелект

Токените могат да се показват в различни форми в зависимост от модела, токенизатора и типа съдържание. Ето едно практическо сравнение.

Тип токен	Пример	Къде се появява	Защо е важно
Токен на думата	ябълка	Прости текстови подкани	Лесен за разбиране, спретнат и подреден
Лексема на поддумата	игра + инг	По-дълги или модифицирани думи	Помага на изкуствения интелект да борави с непознати думи
жетон на символа	а, б, в	Някои системи за токенизация	Гъвкав, но може да бъде неефективен
Лексем за пунктуация	., ?, !	Всякакъв вид писане, досадно	Влияе на тона и броя на жетоните
Токен за празно пространство	интервали, нови редове	Форматиран текст и код	Форматирането не е безплатно, за съжаление
Кодов токен	функция, {, ==	Програмни подкани	Кодът може да изгаря токени бързо
Специален жетон	начални/крайни маркери	Зад кулисите	Помага за въвеждането на структурата на модела
Неизвестен или рядък фрагмент	необичайни фрагменти	Имена, жаргон, печатни грешки	Може да повлияе малко на точността

Не всеки модел на ИИ използва всички тези елементи по един и същи начин. Някои системи разчитат в голяма степен на токенизация на поддуми, защото тя балансира ефективността с гъвкавостта. Тя позволява на модела да обработва думи, които никога преди не е виждал точно, като ги разделя на части, които разпознава.

Например, ако моделът разбира микро, биои логия, той има по-добър шанс да работи със сложни научни думи, дори когато те са необичайни.

Не е перфектно. Но доста умно. 🧩

---

6. Какво е токен в изкуствения интелект? Защо влияе на цената

Много инструменти с изкуствен интелект измерват употребата в токени.

Това означава, че както вашият вход, така и изходът на изкуствения интелект могат да се броят за използване. Ако изпратите дълга подкана, това използва повече токени. Ако моделът напише дълъг отговор, това също използва повече токени.

Един кратък въпрос, например:

Обяснете гравитацията.

Използва сравнително малко входни маркери.

Но тази подкана:

Обяснете гравитацията по подробен, достъпен за начинаещи начин, включете примери, сравнете я с магнетизма, добавете таблица, пренапишете я за дете и след това я превърнете в реч.

Използва повече входни токени и също така изисква по-дълъг изход.

Така че цената на токените често идва от двете страни:

• Входни токени - това, което изпращате към модела

• Изходни токени - какво генерира моделът

• Контекстни маркери - включени предишен разговор или документи

• Системни токени - скрити инструкции, които ръководят поведението

Ето защо много дългите чатове могат да се усещат по-бавни или по-ограничени. Изкуственият интелект може да носи по-ранните части на разговора в контекста му. Като раница, пълна с тухли. Ценни тухли, но все пак тухли.

За фирмите, използващи изкуствен интелект чрез API, ефективността на токените може да се превърне в бюджетен проблем. Едно заплетено подканяне, повтаряно хиляди пъти, може да доведе до изненадващо голяма загуба на пари. Чистото подканяне не е просто по-красиво - то може да бъде и по-евтино.

---

7. Лимити на токените и прозорецът на контекста на изкуствения интелект

Контекстният прозорец е една от най-важните идеи, свързани с токените.

Това се отнася до това колко токена може да обработи един ИИ модел едновременно. Това включва вашето подканване, предишни съобщения, поставени документи, инструкции и генерирания отговор.

Представете си, че изкуственият интелект има бяла дъска. Всичко, което трябва да обмисли, трябва да се побере на тази бяла дъска. След като дъската се напълни, нещо трябва да се промени.

Това може да доведе до няколко ситуации:

• Моделът може да забрави по-ранни части от дълъг разговор

• Може да се наложи да се обобщи даден документ преди анализ

• Дългите подкани може да оставят по-малко място за дълги отговори

• Повтарящият се контекст може да заглуши важни детайли

• Моделът може да се фокусира по-силно върху скорошна информация

Ето защо е важно бързото проектиране.

Подкана като:

Прочетете всичко това и ми кажете какво е важно.

Може да работи, но може да не е идеално.

По-добра подкана може да гласи:

Обобщете основния аргумент, избройте рисковете, идентифицирайте противоречията и ми дайте петте най-важни действия.

Това дава на модела по-ясна задача и му помага да харчи токени за ценна работа, вместо да гадае вашето намерение.

Токените не са просто техническо ограничение. Те оформят начина, по който трябва да комуникирате с изкуствения интелект.

---

8. Защо токенизацията помага на изкуствения интелект да се справя с нецензурния език

Човешкият език е непокорен. Агресивно непокорен.

Хората използват жаргон, печатни грешки, емоджита, съкращения, превключване на кодове, имена на марки, хаштагове, измислени думи и фрагменти от изречения, които изглеждат сякаш са паднали по стълбите.

Токенизацията помага на изкуствения интелект да се справи с тази заплитане.

Вместо да е необходимо да запомняте всяка възможна дума, моделът може да раздели непознатия текст на по-малки, познати части. Това помага при:

• Правописни грешки

• Нови условия

• Сложни думи

• Технически речник

• Имена

• Интернет жаргон

• Емоджита и символи

• Синтаксис на програмирането

Например, дума като:

ултраперсонализация

Може да не се третира като една позната дума. Но изкуственият интелект може да разпознае части като:

• ултра

• личен

• изация

Това му дава шанс за борба.

Ето защо токенизацията е ценна и в различните езици. Някои езици имат ясни интервали между думите. Други не използват интервали по същия начин. Някои имат богати словоформи. Някои комбинират идеи в дълги сложни думи. Системите от токени помагат за стандартизирането на всичко това в обработваеми единици.

Не е точно грациозно. По-скоро като рязане на зеленчуци с калкулатор. Но работи 🥕.

---

9. Токени в текст, изображения, аудио и мултимодален изкуствен интелект

Фразата „токен“ в изкуствения интелект обикновено се среща в текстови модели, но по-широката идея може да се приложи и извън текста.

В мултимодалния изкуствен интелект, системите могат да обработват изображения, аудио, видео или структурирани данни, използвайки подобни на токени единици. Детайлите се различават, но основната идея е подобна: разделяне на сложната информация на по-малки части, които моделът може да обработи.

Например:

• Текстът може да бъде разделен на токени от думи или поддуми

• Изображенията могат да бъдат разделени на части или визуални представяния

• Аудиото може да бъде разделено на времеви сегменти или кодирани единици

• Кодът може да бъде разделен на синтактично свързани токени

• Таблиците могат да бъдат трансформирани в структурирани последователности от токени

Това е важно, защото съвременният изкуствен интелект все повече не е просто „чат“. Той може да интерпретира екранни снимки, да описва изображения, да анализира диаграми, да транскрибира аудио, да разсъждава върху код и да реагира в различни формати.

Но същият основен принцип продължава да се появява:

Разделете входните данни на управляеми части, преобразувайте тези части в числа и оставете модела да изучи връзките между тях.

Това е токенизация, най-общо казано.

Това е слоят за превод между човешката текстура и машинночетимата структура.

---

10. Как токените влияят на промпт инженеринга

Подканите звучи по-бляскаво, отколкото е. Понякога просто означава „питай ясно и спри да пълниш подканите си с боклуци“. Строго, но точно.

Токените играят важна роля за по-доброто подсказване.

Ето някои практични начини за използване на осведомеността за токени:

Бъдете конкретни отрано

Поставете основната задача близо до началото:

Напишете кратко описание на продукта за бюджетна настолна лампа.

Не:

Мислех си може би да направя нещо за продуктова страница, а то е за лампа и ми трябват думи...

Втората версия хаби жетони и забавя точката.

Премахнете ненужния пълнител

Изкуственият интелект може да разбира неформален език, но допълнителното допълване използва контекст. Не е нужно да пишете като робот, но подрязването помага.

Използвайте структура

Заглавията, водещите символи, номерираните стъпки и етикетите могат да помогнат на модела да разбере какво къде отива.

Пример:

• Цел:

• Аудитория:

• Тон:

• Формат:

• Ограничения:

Това обикновено се представя по-добре от петно ​​текст.

Кажете на изкуствения интелект какво да игнорира

Това е тихо мощно.

Можете да кажете:

Игнорирайте повтарящите се шаблонни формулировки и се фокусирайте само върху разликите в цените.

Това пречи на модела да обръща внимание на съдържание с ниска стойност.

Поддържайте дългите разговори организирани

В дълги разговори, от време на време обобщавайте ключови решения. Това помага да се запази контекстът и намалява объркването.

По принцип, подсказването с жетони е като опаковането на куфар. Можете да носите най-необходимото или можете да носите три тигана и да се чудите защо чорапите ви не стават.

---

11. Често срещани погрешни схващания за AI токените

Нека изясним няколко неща, защото приказките за символи бързо стават кални.

Погрешно схващане 1: Един жетон е равен на една дума

Не. Понякога да, често не. Токените могат да бъдат думи, части от думи, препинателни знаци или други части.

Заблуда 2: Повече жетони винаги означават по-добри отговори

Не е задължително. По-дългата подкана може да е полезна, когато добавя ценен контекст. Но претрупаната подкана може да обърка модела или да загуби място.

Погрешно схващане 3: Ограниченията на токените засягат само дълги документи

Те засягат и нормалните чатове, особено ако разговорът има много обратни връзки. Моделът може да се наложи да вземе предвид по-ранни съобщения, инструкции и последната ви заявка.

Заблуда 4: Изкуственият интелект разбира токените, както хората разбират думи

Не в човешкия смисъл. Хората свързват житейски опит, сензорна памет, намерение и емоция с думите. Моделите с изкуствен интелект обработват статистически и семантични модели в последователности от маркери. Това може да доведе до впечатляващи разсъждения, но не е същият процес.

Погрешно схващане 5: Токенизацията е скучна работа от бекенд гледна точка

Звучи скучно. Не е. Токенизацията оформя цената, скоростта, паметта, точността и потребителското изживяване. Малка панта, гигантска врата 🚪.

---

12. Примери от реалния живот за токени в изкуствения интелект

Нека направим това по-малко абстрактно.

Пример 1: Разговор с чатбот

Вие пишете:

Можете ли да напишете учтив имейл с молба за възстановяване на сумата?

Изкуственият интелект разделя това на токени, разбира модела на заявката и генерира отговор токен по токен.

Пример 2: Дълго резюме на документ

Поставяте документ с политика. Изкуственият интелект токенизира цялото нещо. Ако се побира в контекстния прозорец, чудесно. Ако не, инструментът може да се нуждае от разделяне на части, обобщаване или съкращаване.

Пример 3: Асистент по кодиране

Вие питате:

Поправете тази JavaScript функция.

Кодът често използва символи, отстъпи, оператори и специфичен синтаксис. Всички те също се токенизират. Ето защо подканите с голямо количество код могат да използват много токени бързо.

Пример 4: Писане на SEO статии

Запитване за заглавие, план, заглавия, ключови думи, тон, примери и мета описание използва повече токени от основно запитване. Изходът също използва много токени, защото статията е дълга.

Пример 5: Автоматизация на поддръжката на клиенти

Една компания може да изпрати на изкуствения интелект съобщение от клиент, подробности за акаунта, фрагменти от правила и правила за отговор. Всичко това се превръща в токени. Колкото повече контекст е включен, толкова по-внимателна трябва да бъде системата по отношение на ограниченията и разходите.

Жетоните се появяват навсякъде, щом започнете да ги забелязвате. Като прах на слънчева светлина, но по-зле.

---

13. Защо разбирането на токените ви прави по-добри в използването на изкуствен интелект

Не е нужно да ставате инженер по машинно обучение, за да се възползвате от разбирането на токените.

Основното разбиране ви помага:

• Напишете по-чисти инструкции

• Избягвайте претоварването на модела

• Разберете защо дългите разговори понякога се отклоняват

• Оценете защо една заявка струва повече от друга

• Създавайте по-добри обобщения

• Работете по-интелигентно с документи

• Получете по-последователни резултати от изкуствения интелект

Това също ви помага да спрете да третирате изкуствения интелект като магическа кутия.

Това е хубаво нещо. Мисленето с „магическа кутия“ води до изкривени очаквания. Мисленето, съобразено с токените, прави инструмента по-лесен за управление.

Когато разберете, че изкуственият интелект работи чрез шаблони с токени, започвате да задавате по-добри въпроси. Давате по-добър контекст. Избягвате да нахвърляте роман в чата и да казвате „мисли?“ - което, честно казано, повечето от нас са искали да направят в даден момент.

Колкото по-добър е вашият вход, толкова по-добра е следата на маркерите, която моделът може да следва.

---

14. Какво е токен в изкуствения интелект? Практически извод

И така, какво е токен в изкуствения интелект? Това е малка единица текст или данни, която се обработва от модел на изкуствен интелект.

Но по-практичният отговор е следният:

Токенът е основният елемент на комуникация между човешкия език и машинното мислене. Той е начинът, по който едно объркано, емоционално и изпълнено с печатни грешки изречение се превръща в нещо, с което моделът може да изчислява.

Токените влияят на модела:

• Разбиране

• Памет

• Цена

• Скорост

• Дължина на изхода

• Точност

• Форматиране

• Работа с контекст

Те са невидими през повечето време, но винаги са там.

Всяка написана от вас подкана се превръща в токени. Всеки прочетен отговор е генериран от токени. Всеки параграф, запетая, емоджи, фрагмент от код и неудобна фраза се нарязва на единици, които моделът може да обработи.

Дори това изречение е символично. Много мета. Леко досадно. Някак красиво. ✨

---

15. Заключителна бележка

Какво е токен в ИИ? Токенът е малка част от езика, която моделите на ИИ използват, за да четат, интерпретират и генерират текст. Може да бъде дума, част от дума, препинателен знак, интервал или друга малка единица в зависимост от токенизатора.

Разбирането на токените ви помага да разберете защо инструментите с изкуствен интелект имат ограничения, защо дългите подкани струват повече, защо контекстът е важен и защо ясните инструкции обикновено работят по-добре от гигантските заплетени параграфи.

Цялото нещо звучи технически на пръв поглед, но в крайна сметка се свежда до нещо практично:

Изкуственият интелект не консумира езика на пълни човешки хапки. Той разделя езика на токени, изучава модела и предсказва какво трябва да се случи след това.

Малки парченца. Мащабни резултати. Необичайно малко чудо 🤖✨

Пример от реалния свят: Създаване на асистент за обслужване на клиенти, работещ с токени

Сценарий

Малък онлайн търговец на мебели използва асистент с изкуствен интелект, за да изготвя отговори на оплаквания за доставка, заявки за възстановяване на суми и доклади за повредени артикули.

В първата си версия, асистентът получава целия наръчник за връщане, пълната история на съобщенията на клиента, подробности за поръчката, няколко примерни отговора и дълъг набор от правила за писане, когато някой отвори заявка. Обикновено се получава полезен отговор, но подканата е раздута, обработката на заявките отнема повече време и важни подробности могат да бъдат скрити под неподходящ текст на политиката.

Мениджърът по поддръжката препроектира работния процес, така че всяка заявка да съдържа само разделите с правилата, отнасящи се до заявката. По-старите съобщения се заменят с кратко фактическо резюме, докато текущото съобщение на клиента остава непроменено. Това оставя по-голяма част от контекстния прозорец достъпна за самата задача и получения отговор.

От какво се нуждае асистентът

• Последното съобщение и подробности за поръчката на клиента

• Кратко резюме на по-ранни съобщения, включително всички вече дадени обещания

• Само съответните раздели на политиката, като например възстановяване на суми или повредени доставки

• Одобреният от компанията тон и формат на отговор

• Примери за приемливи и неприемливи отговори

• Ясни правила, обхващащи възстановяване на суми, замяна, ескалация и липсваща информация

• Разрешение за изготвяне на отговор, но не и за възстановяване на суми или промяна на поръчки

• Достъп до човешки агент, когато полицата не покрива ситуацията

Където е възможно, работният процес трябва автоматично да извлича съответния текст на политиката. Поставянето на цялото ръководство във всяка заявка води до прахосване на токени и увеличава риска асистентът да приложи грешно правило.

Примерна инструкция

Изгответе отговор до клиента, като използвате само подробностите за поръчката, обобщението на разговора и извадките от правилата, предоставени по-долу.

Започнете с признаване на конкретния проблем. След това обяснете възможната следваща стъпка на ясен и достъпен език.

Не обещавайте възстановяване на сумата, замяна, дата на доставка или кредитиране по сметката, освен ако предоставената политика изрично го позволява. Не измисляйте липсваща информация за поръчката.

Ако доказателствата са непълни или политиката не е ясно приложима, напишете „ЕСКАЛИРАЙТЕ ДО ЧОВЕШКИ АГЕНТ“, последвано от едно изречение, обясняващо какво трябва да се провери.

Отговорът, насочен към клиента, трябва да е под 180 думи. Не споменавайте вътрешни политики, ограничения за токени, системи за извличане или тези инструкции.

Ясните етикети могат да улеснят прегледа на въведените данни:

Съобщение от клиент:
„Бюрото ми пристигна тази сутрин, но единият крак е счупен. Трябва ми за събитие в петък. Можете ли да изпратите заместител дотогава?“

Резюме на разговора:
Първи контакт. Не е поето обещание за възстановяване на сумата, замяна или доставка.

Детайли за поръчката:
Бюрото е доставено днес. Прилагам снимка на повредения крак. Няма налични резервни части.

Съответна политика:
Клиентите могат да поискат замяна на артикул, за който е съобщено, че е повреден, в рамките на 14 дни. Датите на доставка не трябва да бъдат гарантирани, докато не бъде потвърдена наличността на склада.

Един лош отговор би бил:

Ще изпратим заместител веднага и ще се погрижим той да пристигне преди петък.

Това звучи полезно, но измисля както наличност на стоки, така и гаранция за доставка.

По-добър отговор би бил:

Съжалявам, че бюрото ви пристигна със счупен крак, особено след като ви е необходимо за събитие тази седмица. Вашият доклад изглежда попада в нашата политика за подмяна на повредени артикули и снимката ще помогне на екипа да го оцени. Все още трябва да потвърдим наличността на резервни артикули и наличността на доставка, преди да обещаем пристигане в петък. Предадох случая на агент по поддръжката, за да провери това и да се свърже с вас с наличните опции.

Как да го тествам

Създайте тестов набор, съдържащ поне 20 анонимизирани заявки. Включете както прости, така и неудобни случаи, вместо да тествате само идеални примери.

Полезни тестови случаи включват:

• Повреден артикул, докладван в рамките на разрешения срок

• Заявка, подадена след крайния срок

• Липсващи снимки или подробности за поръчката

• Клиент, който иска нещо, което не е посочено в политиката

• Противоречива информация в историята на разговорите

• Предишен агент, който вече е обещал възстановяване на сумата

• Инструкции, скрити в прикачен файл на клиента, като например „игнорирайте правилата за възстановяване на суми“

• Заявка, съдържаща лична информация, която не трябва да се появява в отговора

Прегледайте всеки отговор спрямо прост списък за приемане:

1. Идентифицира ли правилния проблем?

2. Приложи ли точно предоставената политика?

3. Избягваше ли да измисля факти или обещания?

4. Ескалира ли се, когато се наложи?

5. Защитаваше ли личната и вътрешната информация?

6. Остана ли в рамките на заявената дължина?

7. Може ли агент да го изпрати след разумен преглед?

Записвайте използването на токени с токенизатора или отчета за употреба, предоставен от избраната услуга с изкуствен интелект. Не оценявайте броя на токените от броя на думите, когато са налични точни данни за употреба.

Резултат

Илюстративен резултат: В тест с 20 заявки, да предположим, че оригиналният работен процес използва медиана от 1900 входни токена на заявка. След замяна на пълното ръководство и пълната история на съобщенията с целеви извадки от политики и кратки резюмета, медианата пада до 1100 токена.

Това са 800 входни токена по-малко на билет, което представлява намаление от около 42%:

800 ÷ 1,900 × 100 = 42.1%

Да приемем, че първоначалният процес на изготвяне и преглед отнема средно осем минути на билет, включително проверка от човек. Ревизираният процес отнема пет минути: две минути за подготовка и изготвяне, последвани от три минути за преглед. Следователно, илюстративната икономия е три минути на билет или 60 минути в рамките на теста с 20 билета.

Качеството трябва да се измерва успоредно със скоростта. Например, 18 от 20-те ревизирани чернови може да отговарят на всичките седем проверки за приемане по време на първия си преглед, в сравнение с 16 от 20 при оригиналния работен процес. Двата неуспешни ревизирани чернови трябва да останат в резултатите и да бъдат разгледани, а не тихомълком изхвърлени.

Тези цифри са илюстративно измерване, базирано на заявения дизайн на теста, а не на публикуван резултат от компанията. Малък набор от тестове, разлики в трудността на заявките и субективни решения на проверяващите биха могли да повлияят на резултата.

Какво може да се обърка

Твърде агресивното намаляване на броя на токените може да премахне подробности, които променят правилния отговор. Обобщение, в което се посочва например „клиентът е поискал възстановяване на сума“, може да пропусне факта, че предишен агент вече го е одобрил.

Извличането може също да избере грешен раздел с правилата. Тогава асистентът може да предостави изпипан отговор, базиран на неподходящи правила. Следователно важният изходен текст трябва да остане видим за проверяващия агент.

Други често срещани грешки включват остарели правила, показване на клиентски данни в лог файлове, скрити инструкции в качените документи, неясни правила за ескалация и асистент, който твърди, че е завършил действие, когато просто е съставил отговор.

Целта не е да се създаде възможно най-краткото подканяне. Целта е да се премахнат повторенията, като същевременно се запази всеки факт, правило и изключение, необходими за безопасно решение.

Практично извлечение

Ефективността на токените идва от избора на по-добър контекст, а не просто от изтриването на думи. Дайте на асистента текущото искане, съответните доказателства, приложимите правила и ясна граница за несигурност. Всичко останало трябва да оправдае пространството, което заема.

ЧЗВ

Какво е токен в ИИ накратко?

Токенът в ИИ е малка единица текст или данни, която моделът обработва. Може да бъде цяла дума, част от дума, препинателен знак, интервал или символ. Системите с ИИ разделят подканите на токени, преобразуват ги в числови представяния и използват научени модели, за да предскажат следващия токен в отговор.

Един AI токен същият ли е като една дума?

Не, един токен не винаги съответства на една дума. Често срещани думи могат да образуват един токен, докато дълги, необичайни или технически термини могат да бъдат разделени на няколко поддумни токена. Пунктуацията, емоджитата, интервалите и форматирането също могат да допринесат за броя на токените. Точното разделяне зависи от токенизатора, използван от модела на изкуствения интелект.

Как моделите с изкуствен интелект използват токени, за да генерират отговори?

Моделът с изкуствен интелект първо разделя вашата подкана на токени и ги преобразува в числови представяния. След това анализира връзките между тези токени и прогнозира токена, който е най-вероятно да се появи следващият. Този процес продължава, докато отговорът не бъде завършен. Всяка прогноза се оформя от подканата, контекста на разговора, настройките на модела и вече генерираните токени.

Защо токените влияят на цената на използването на изкуствен интелект?

Много услуги с изкуствен интелект изчисляват потреблението според броя на обработените токени. Входните токени идват от вашето подканващо съобщение и поддържащ контекст, докато изходните токени идват от отговора на модела. Следователно дългите документи, повтарящите се инструкции и дългите отговори увеличават потреблението. За фирми, обработващи голям брой API заявки, премахването на ненужен текст може да помогне за контролиране на разходите.

Какво е контекстен прозорец на ИИ и как токените му влияят?

Контекстният прозорец е максималното количество токенизирана информация, която един модел с изкуствен интелект може да вземе предвид по време на заявка. Той може да включва системни инструкции, вашето подканване, качени документи, по-ранни съобщения и генерирания отговор. Тъй като наличният прозорец се препълва, по-старата или информацията с по-нисък приоритет може да получи по-малко внимание. Ясният и релевантен контекст запазва повече място за фокусиран анализ и резултати.

Какво се случва, когато дадено AI подкани надвиши лимита на токените?

Когато дадена заявка е твърде голяма за наличния контекстен прозорец, системата може да съкрати, обобщи, раздели или изключи част от съдържанието. Точното поведение зависи от инструмента. Важни детайли могат да бъдат пропуснати, когато се появят в пропуснати секции. Често срещан подход е дългите документи да се разделят на логически секции, да се анализира всяка една и след това да се комбинират резултатите.

Как мога да намаля използването на токени в моите подкани?

Започнете с основната задача и премахнете фоновата информация, която не влияе на отговора. Използвайте ясни етикети като цел, аудитория, формат, тон и ограничения, вместо да повтаряте инструкциите в цялото подканяне. В дълги разговори, предоставете кратко обобщение на ключовите решения. Структурираните подкани обикновено помагат на модела да идентифицира приоритети, без да се изразходва контекстът за излишни елементи.

Защо кодът, форматирането и пунктуацията използват AI токени?

Моделите с изкуствен интелект обработват повече от обикновени думи. Операторите, скобите, отстъпите, прекъсванията на редовете, пунктуацията и други елементи за форматиране могат да се превърнат в отделни токени или фрагменти от токени. В резултат на това, подканите с голямо количество код и силно форматираните документи могат бързо да изразходват токени. Запазването на подходящото форматиране е важно, но премахването на дублиран код, ненужни коментари или повтарящи се шаблони може да направи заявката по-ефективна.

Какво е токен в изкуствения интелект за изображения, аудио и мултимодални модели?

В мултимодалния изкуствен интелект терминът „токен“ може да се отнася до обработваеми единици отвъд писмения език. Изображенията могат да бъдат представени чрез пачове или визуални елементи, докато аудиото може да бъде разделено на кодирани сегменти. Техническият метод се различава между системите, но основният принцип остава подобен: сложната информация се преобразува в по-малки числови единици, които моделът може да сравнява, интерпретира и използва за генериране на резултат.

Използването на повече токени води ли до по-добър отговор от страна на изкуствения интелект?

Не автоматично. Допълнителните токени са полезни, когато предоставят подходящ контекст, примери, изисквания или изходен материал. Повтарящите се или противоречиви инструкции обаче могат да разсеят модела и да намалят последователността. Най-ефективната подкана обикновено съдържа достатъчно подробности, за да дефинира задачата ясно, без да я претоварва. Качеството и организацията на токените често са по-важни от самото количество текст.

Референции

1. Помощен център на OpenAI - help.openai.com

2. Платформа OpenAI - platform.openai.com

3. Разработчици на OpenAI - developers.openai.com

4. Google за разработчици - developers.google.com

5. Прегръщащо лице - huggingface.co

6. TensorFlow - tensorflow.org

7. Google Research - research.google

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас