GPT Prompt中英文token对比

最新推荐文章于 2025-04-22 16:44:40 发布
最新推荐文章于 2025-04-22 16:44:40 发布
阅读量1.5k 收藏 2
点赞数 2
文章标签： gpt prompt
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yasinshaw/article/details/130538068
版权

点击↑上方↑蓝色“编了个程”关注我~

3c409d25bbcacc8142eca094dcc6f508.png

这是Yasin的第 93 篇原创文章

84f3a28b6d3ae9820d1c33e5ddc888e4.png

官方的token解释

->

Our models understand and process text by breaking it down into tokens. Tokens can be words or just chunks of characters. For example, the word “hamburger” gets broken up into the tokens “ham”, “bur” and “ger”, while a short and common word like “pear” is a single token. Many tokens start with a whitespace, for example “ hello” and “ bye”. The number of tokens processed in a given API request depends on the length of both your inputs and outputs. As a rough ru

最低0.47元/天 解锁文章
编了个程
关注
『大模型笔记』自用的“科技文章翻译 GPT”和它的 Prompt
AI新视界
03-01 253
自用的“科技文章翻译 GPT”和它的 Prompt
〖ChatGPT实践指南 - 零基础扫盲篇④〗- OpenAI API 相关介绍、提示-Prompt 与 完成-Completion
热门推荐
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
04-25 1万+
这一章节将为各位小伙伴介绍一下 OpenAI 的 API 相关内容，以及在 ChatGPT 中两个经常被用来比较的名词："提示-prompt" 与 "完成-completion"。
AI 提示词（Prompt）进阶一：Token 是什么？
daniellq的博客
10-10 1494
例如，你提问耗费了 100 token（约 100 个汉字），GPT 根据你的输入，生成文本（也就是回答）了 200 token（约 200 个汉字），那么一共消费的 token 数就是 300。当对话的长度超过模型的最大 token 限制时，模型会开始"忘记"之前的对话内容。
GPT-4模型中的token和Tokenization概念介绍
xw555666的博客
02-08 9374
Token从字面意思上看是游戏代币，用在深度学习中的自然语言处理领域中时，代表着输入文字序列的“代币化”。那么海量语料中的文字序列，就可以转化为海量的代币，用来训练我们的模型。这样我们就能够理解“用于GPT-4训练的token数量大约为13万亿个”这句话的意思了。代币越多，训练次数越多，最终模型的质量一般也越好。13万亿个，这个数目是指在模型训练过程中所使用的数据集中的总token数，反映了模型在训练时接触到的数据规模之大。
什么是提示词工程（Prompt）？提示词(prompt)那些事
最新发布
2401_85390073的博客
04-22 855
提示词是一段文字指令，用来引导大模型（如ChatGPT）理解需求。提示词工程是通过设计、优化输入指令（Prompt），引导大语言模型（LLM）生成更符合预期输出的技术。其核心在于：控制输出：通过结构化指令减少模型的随机性。激发能力：解锁模型在特定任务（如推理、创作、分析）中的潜在表现。对齐意图：将人类需求转化为模型可理解的表达。在自然语言处理（NLP）中，token 是模型处理文本的最小单位。
如何计算 ChatGPT 的 Tokens 数量？
明而决之
12-05 1万+
本文主要介绍了 GPT 如何计算 Tokens 的方法，官方提供了两种方式：网页计算和接口计算。 网页计算不需要技术，只需要魔法即可体验，而接口计算，事实上接口计算包含了两种方法，一种使用tiktoken，则需要点 Python 基础，而openai还需要点网络基础和货币基础，需要代理和 plus 账号（20刀/月）等。
如何计算 GPT 的 Tokens 数量？
zhishi0000的博客
06-09 4949
随着人工智能大模型技术的迅速发展，一种创新的计费模式正在逐渐普及，即以“令牌”（Token）作为衡量使用成本的单位。那么，究竟什么是Token呢？Token 是一种将自然语言文本转化为计算机可以理解的形式——词向量的手段。这个转化过程涉及对文本进行分词处理，将每个单词、汉字或字符转换为唯一的词向量表示。通过计算这些词向量在模型中的使用次数，服务提供商就能够量化用户所消耗的计算资源，并据此收取费用。需要注意的是，不同的厂商可能采用不同的方式来定义和计算 Token。
GPT Prompt的探索与应用
Invinner
03-11 1256
在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型已经成为了一个重要的里程碑。它不仅开启了机器理解和生成人类语言的新纪元，而且通过高效的交互方式——Prompting，极大地拓展了AI的应用范围。本文将介绍Token的基础知识，并通过正反两面的例子，展现Prompt在GPT使用中的重要性。
ChatGPT中一个token是多少汉字？通过调用python库计算token数
nigulasimao的博客
12-21 1万+
ChatGPT中一个token是多少汉字？本文通过官方网站了解token与汉字的计算方法，并给出通过python如何统计token数
解密：Prompt、Token、和completions是什么？
青玉白露的博客
06-29 2629
本文是科普向，大家放心阅读在ChatGPT越来越火的时候，很多开发者都想大展拳脚，但在这之前，我们需要了解一些基础知识，比如你知道什么是token、什么是prompt、什么是Complemention。
什么是 prompts, completions, tokens and meta-learning /in-context-learning
Harry的博客
04-02 7780
从字面上看，任何文本都可以用作提示——发送一些文本并取回一些文本。然而，尽管了解 GPT-3 对随机字符串的处理方式很有趣，但真正的力量来自于理解如何编写有效的提示。
掌握AI文本生成的关键：深入解析Prompt、Token和Completions
m0_62110645的博客
03-03 1916
Completions是指AI模型根据给定的Prompt生成的文本输出结果。这是一个连。
GPT+时代来临：OpenAI开放GPT3.5模型，1000token仅1毛钱
DreamsArchitects的博客
03-02 1万+
今天OpenAI公司开放了最新的GPT3.5模型：gpt-3.5-turbo，也就是目前网页版的ChatGPT使用的模型。而此前OpenAI开放的最新的模型text-davinci-003则是基于GPT3模型构建的。并且价格十分便宜：1000 token/0.002美元，换算成RMB约1分钱。
搞懂LLM中的Token，看这一篇就够了
2301_81940605的博客
04-08 5743
搞懂LLM中的Token，看这一篇就够了
2021-08-25Prompt
强化学习曾小健
08-25 687
简介 常规NLP做文本分类时常用Transfer Learning的方式，在预训练bert上加一个分类层，哪个输出节点概率最大则划分到哪一类别。而基于Prompt的MLM文本分类是将文本分类任务转化为MLM（ Masked Language Modeling）任务，通过[MASK]位置的输出来判断类别。 例如通过文本描述判定天气好坏，类别【好、坏】： 常规方式：今天阳光明媚！ 【好】 基于Prompt的MLM： 天气[MASK]，今天阳光明媚！【天气好，今天阳光明媚！】 Prompt的设定可以有多种方式
自然语言处理中文本的token和tokenization
IT之一小佬的博客
03-20 7903
自然语言处理中文本的token和tokenization 1.1 概念和工具的介绍 tokenization就是通常所说的分词，分出的每一个词语我们把它称为token。 常见的分词工具很多，比如： jieba分词：https://github.com/fxsjy/jieba 清华大学的分词工具THULAC：https://github.com/thunlp/THULAC-Python 1.2 中英文分词的方法 把句子转化为词语 比如：我爱深度学习 可以分为[我，爱，
ChatGPT token访问和API访问的区别，哪个更适合企业级应用？
AI全栈 和 IT 编程相关分享
04-25 6925
ChatGPT是基于OpenAI的GPT-4模型开发的一款聊天式人工智能，它可以理解和生成自然语言，与用户进行多轮对话。ChatGPT旨在为用户提供智能、有趣的对话体验，可用于回答问题、进行讨论等。ChatGPT Plus是针对ChatGPT的一项增值服务，通过订阅此服务，用户可以获得更多功能和优先支持。.这个服务主要面向那些希望在使用ChatGPT时获得更高质量、更个性化体验的用户。ChatGPT Plus更适合企业级应用、专业人士和教育领域等场景。
大模型应用中一个 Token 占多少汉字？答案超乎想象！
强化学习曾小健
07-17 5566
原创 Soyoger AI技术研习社 2024年07月14日 09:00 美国先说答案：不同模型可能采用各自的切分方法，因此，一个 Token 所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字，通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字，对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母， 不同的模型对相同的输入分词， 分词结果是不一样的。同样可以说，一个汉字占约0.5个Token。‌Token 是大模型中最基础、最常见的概念，它既可以是一个完整的单词，也可以是一个单词的一部分，甚至是标点
可以把代码中英文全换成中文吗
05-25
当然可以，以下是中文版本的代码注释： ``` # 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel # 加载预训练模型和分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall') # 设置模型为评估状态 model.eval() # 定义生成文本的函数 def generate_text(prompt, length=50, temperature=0.7): # 将输入的提示文本编码为token input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt') # 利用模型生成文本 output = model.generate(input_ids, max_length=length, temperature=temperature, repetition_penalty=1.0, do_sample=True) # 将生成的token解码为文本 generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) return generated_text # 与用户进行对话 while True: prompt = input("用户: ") if prompt == '退出': break reply = generate_text(prompt) print("机器人:", reply) ``` 希望这样更容易理解和阅读了！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值