7 天免费试用；无需信用卡
代币化是大型语言模型 (LLM) 处理文本的支柱，直接影响性能、成本和效率。本指南探讨了如何优化代币化策略以改善模型输出、减少开支并确保合规性。关键要点包括：
对于企业而言，诸如此类的平台 prompts.ai 简化代币化管理，提供实时成本跟踪、治理工具和协作功能以简化运营。无论您是微调提示还是跨系统扩展，这些做法都能确保您的代币化策略提高效率和可靠性。
选择代币生成器时，应有几个因素指导您的决定，包括语言复杂性、域名需求、词汇量和应用程序的具体要求。 语言特征 是一个关键的起点。对于德语或芬兰语等具有复杂词语结构的语言，子词或字符级分词化更适合处理复杂的词语结构。另一方面，更简单的语言在单词级标记化中可能会表现良好。
域特异性 是另一个关键考虑因素。根据专门的训练数据量身定制令牌生成器可以提高压缩率，并确保在特定环境中获得更好的性能。令牌生成器和域名之间的这种一致性会显著影响结果质量。
当涉及到 词汇量，在准确性和计算效率之间找到适当的平衡至关重要。对于英语来说，大约 33,000 个代币通常就足够了。但是，多语言模型，尤其是支持五种或更少语言的模型，可能需要大三倍的词汇量才能在不同语言之间保持一致的性能。请记住，较大的词汇量会增加计算需求，因此请权衡这些成本和潜在的好处。
应用程序复杂性 和 型号要求 也起着重要的作用。例如，子词标记化可以在词汇量和语言复杂性之间取得平衡，使其成为需要强大语义理解的应用程序的理想选择。流行的变压器型号，例如 伯特 和 GPT 通常依赖诸如字节对编码 (BPE) 或 WordPiece 之类的子词方法。同时，字符级标记化更适合循环神经网络 (RNN) 和文字转语音任务。
一旦这些因素明确了，下一步就是微调代币化参数以获得最佳性能。
为了最大限度地提高性能，请专注于优化预标记和训练参数。首先进行配置 预代币化方案 使用正则表达式。这些模式允许您根据特定需求自定义文本分段，为定制预处理提供了一种强大的方式。
训练数据选择 同样重要。使用与推理过程中遇到的数据非常相似的数据训练代币生成器可获得最佳结果。例如，代码训练可以改善编程语言的压缩，而多语言数据集可增强多种语言的性能。数据类型的平衡组合可确保跨域获得一致的结果。
还应仔细注意 词汇量和序列长度。较大的词汇表可以减少内存使用量，但会增加解码成本。但是，过度压缩可能会过度缩短序列，从而损害推理能力。在资源有限的环境中，在压缩和保持足够的上下文以进行有效处理之间取得平衡至关重要。
制定策略后，是时候评估代币化算法了，以找到最适合您的性能和可扩展性需求的算法。每种算法都有自己的优势和利弊权衡。
其中， 句子片段 因其高效处理多种语言的能力而脱颖而出，使其成为全球应用程序的首选。对于需要快速处理的任务， BPE 是一个可靠的选择，在速度和性能之间取得了良好的平衡。 文字文章 对于需要强烈语义理解的任务特别有效，这就是为什么它被广泛用于变压器模型的原因。同时， Unigram 为多语言任务提供了出色的支持，但需要更多的计算资源，因此非常适合将精度置于速度之上的情况。
现代代币生成器实现，例如 Hugging Face Tokenizer，表现出惊人的效率，在 CPU 上处理大约 1 GB 的数据，用不到 20 秒。此功能可确保无论选择哪种算法，即使是大型工作负载也能得到有效处理。
对于那些微调现有模型的人，只要训练数据集包含至少 500 亿个代币，通常可以在对下游性能的影响最小的情况下调整代币器。这种灵活性允许持续优化代币化策略，即使在模型开发之后也是如此。
在词汇量和序列长度之间取得适当的平衡对于最大限度地提高大型语言模型的性能起着至关重要的作用。较小的词汇表往往会将文本拆分成更多、更小的标记，而较大的词汇表产生的词汇量更少、更大。例如， GPT-4 使用大约 10 万个代币， 美洲驼 可处理大约 128k，而且 寒冷西北风 使用大约 32k 个代币运行，反映了其独特的优化目标和目标应用程序。
与 GPT-2 等早期模型相比，更大的词汇量，例如 GPT-4 的词汇量减少了表示文本所需的标记数量。这实际上使模型在给定上下文窗口内可以处理的信息量增加了一倍。支持有限数量语言的多语言模型可能需要最多三倍的词汇量才能在不同语言之间保持一致的性能。选择正确的词汇量可以最大限度地减少代币碎片化，同时保持模型的效率。子词分词化在压缩和处理新单词之间提供了平衡，使其成为许多应用程序的实用选择。
优化词汇和序列长度后，可以通过缓存和并行处理进一步提高效率。
缓存是通过存储计算以供重复使用来提高代币化效率的有效方法。例如，键值 (KV) 缓存可以节省早期推理步骤中的键和值张量，从而减少冗余计算。例如， 亚马逊基岩 已证明缓存内容的响应时间最多可缩短85％，而缓存令牌仅占常规输入令牌成本的10％左右。同样，在中启用 KV 缓存 抱脸变形金刚 在 T4 GPU 上输出 300 个令牌时，可以将生成速度提高大约 5 倍，从而显著缩短处理时间。
为了最大限度地提高缓存优势，战略性地进行结构提示。首先放置静态内容，然后放置缓存检查点，然后添加动态内容。例如，在基于文档的问答系统中，将文档文本放在开头，插入缓存检查点，然后添加用户的问题可以简化处理。
并行处理还通过在多个处理器之间分配令牌化任务来提高性能。这种方法对于批量代币化特别有效。诸如 Hugging Face Tokenizer 之类的现代代币生成器可以高效地处理大型数据集，在 20 秒内在 CPU 上处理大约 1 GB 的数据。
在实施这些技术之后，使用性能指标来衡量其影响至关重要。
监控性能指标对于确保您的代币化策略既有效又具有成本效益至关重要。需要跟踪的关键指标包括标准化序列长度 (NSL) 和子词生育能力，因为较低的代币数量通常表明碎片化减少和效率的提高。
例如，根据NSL指标，SUTRA 代币生成器在 14 种语言中表现出卓越的性能。此外，与 GPT-4 相比，诸如 GPT-4o 之类的进步表明，可以更好地处理某些印度语言。除了 NSL 和子词生育能力之外，还要密切关注延迟、吞吐量和资源使用情况，以微调代币化方法，以实现最佳速度和节省成本。
定期评估这些指标可以进行数据驱动的调整，确保您的代币化策略与现实需求保持一致，同时在性能和效率方面实现可衡量的改进。
在处理分散在服务器和数据中心的大量文本时，传统的令牌化方法经常会遇到性能瓶颈。为了克服这些挑战，分布式策略在保持效率、控制成本和确保一致性方面起着至关重要的作用。这些方法反映了对优化大规模应用流程的更广泛承诺。
有效扩展代币化从智能地分配工作负载开始。这包括使用负载均衡器、调度器和监控器等工具以及循环、最少连接、加权负载平衡和动态负载平衡等策略。但是，现实世界的场景会带来复杂性，例如工作负载波动、资源容量变化、网络延迟和容错需求。解决这些因素对于确保分布式环境中的平稳运行至关重要。
随着人工智能投资的增长，监控分布式设置中的代币化成本变得越来越重要。预计到2025年，人工智能支出将增长36％，而且只有51％的组织对评估其人工智能投资回报率充满信心，因此成本透明度比以往任何时候都更加重要。诸如此类的工具 朗·史密斯 和 Langfuse 简化代币成本跟踪，而云标记功能（例如Amazon Bedrock提供的功能）有助于精确分配费用。通过实施数据治理框架和自动收集数据，组织可以提高数据质量并减少效率低下现象。
像 prompts.ai 这样的平台通过集成实时监控代币使用情况的 FinOps 功能，更进一步。凭借其即用即付的代币信用系统，prompts.ai 可以清晰地洞察多个模型和节点的代币化成本。这使组织能够根据实际使用情况微调其代币化策略，从而确保经济实惠的可扩展性。
随着工作负载的分布，保持节点间的代币一致性成为当务之急。集中式代币管理服务或库可以标准化代币生成，并通过共享代币库确保统一映射。共识算法、ACID 事务、锁管理器、数据分区和复制等技术进一步增强了一致性。对于地理位置分散的系统，地理感知解决方案有助于保持对当地数据法规的合规性，而自动化令牌化策略可降低系统复杂性增加时出现人为错误的可能性。
随着代币化成为企业人工智能运营的基石，它带来的挑战不仅仅是技术效率。组织必须解决潜在的安全漏洞，遵守严格的监管标准，并应对道德方面的考虑。这些因素对于确保在不同的全球市场上以负责任的方式实施人工智能至关重要。
代币化引入了漏洞，这些漏洞可能使人工智能系统面临即时注入、数据重建和模型盗窃等威胁。攻击者利用令牌处理中的漏洞来操纵系统或提取敏感信息。例如，数据重建攻击可以对代币模式中的机密细节进行逆向工程，而模型盗窃则利用代币化漏洞提取专有算法。
这些问题的根源通常在于令牌化算法如何处理输入。令牌化错误可能导致大型语言模型 (LLM) 误解，从而导致攻击者可以利用的不准确输出。这些缺陷中有许多源于子词级词汇的局限性，这些词汇在复杂的语言结构中存在困难。
语言又增加了一层复杂性，因为每种语言都会带来独特的风险。在多语言环境中运营的组织在设计安全措施时必须考虑这些差异。
为了降低这些风险，公司可以通过多样化分段方法和实施严格的访问控制来加强代币化。基于角色的访问控制可以限制对代币化系统的未经授权的访问，而持续监控可以帮助检测发出潜在漏洞信号的异常模式。这些强大的防御措施为满足合规和治理标准奠定了基础。
除了安全性外，组织还必须确保其代币化做法与监管框架保持一致。PCI DSS、HIPAA、GDPR和FedRAMP等标准都建议将代币化作为一项关键的安全措施。这些法规通常要求敏感数据保持在特定的地理边界内，即使令牌用于云处理也是如此。
例如， Netflix公司 成功使用代币化来保护支付卡数据，从而在保持流畅的客户体验的同时遵守严格的法规。
合规性还要求定期进行审计，以验证代币化的完整性。组织必须定期评估其内部系统和外部供应商，以确保遵守标准。外包代币化时，公司应确认服务提供商符合PCI DSS要求，并在审计中包括合规性认证。
随着法规的发展，组织必须更新代币化政策，以保持与新要求保持一致。明确的保留政策至关重要，它可以定义代币化数据的存储时间，并概述不再需要时的安全处置方法。
像 prompts.ai 这样的平台通过提供跟踪分布式系统中代币化使用情况的治理功能来简化这些挑战。通过透明的成本跟踪和审计跟踪，组织可以保持合规性，同时优化各种 AI 模型和地区的运营。
在代币化方面，道德决策与安全性和合规性同样重要。代币化中的选择可能会产生深远的影响，特别是在公平性和代表性方面。一个关键问题是多语言公平。无法充分代表非英语语言的代币化系统有可能通过创建训练不良的代币来延续系统性偏见。这可能会导致讲这些语言的人工智能表现不佳。
代币化还可以放大现有的数据偏见。代表性不足的语言和人口统计属性通常会导致模型表现的偏差，从而引发医疗保健等领域的伦理问题。例如，研究表明，LLM可以使用少至15种人口统计属性来重新识别匿名数据集中的几乎所有个人数据，从而构成严重的隐私风险。在医疗保健应用中，在 ChatGPT-4 等工具中观察到偏见，这些工具有时会在诊断建议中采用陈规定型观念，对某些种族、族裔和性别的影响尤其严重。
为了应对这些挑战，各组织应实施明确的问责框架。透明度措施可以帮助追踪人工智能决策的责任，而不同的人工智能团队可以发现同类群体中可能不会被注意的偏见。持续评估系统对于监控LLM产出和解决意想不到的后果也至关重要。
“我们需要借鉴现有的规范性文书和类似的相关辩论，例如关于人类进步的辩论，关于著作权、披露要求、教育用途和知识产权的指导方针。” — Julian Savulescu，资深作者
代币化还引发了内容生成中的伦理问题。虽然它支持大规模内容创作，但它也为包括错误信息和虚假信息在内的有害结果打开了大门。组织必须实施强有力的内容审核政策，并优先考虑用户教育，以最大限度地降低这些风险。平衡创新与责任是确保代币化战略造福社会的关键。
在医疗保健领域，道德风险尤其高。代币化必须考虑到患者的隐私、公平性、安全性、透明度和临床整合。需要专门的方法来保护敏感的健康数据，同时确保诊断工具在不同人群中保持有效。
微调大型语言模型的代币化涉及一种深思熟虑的方法，该方法优先考虑性能、成本管理和道德责任。通过遵循此处概述的策略，企业团队可以削减开支，同时确保在各种系统上提供一致、高质量的人工智能输出。以下是将这些做法付诸行动的简化指南。
以下方法与先前关于提高绩效、确保安全和解决道德问题的讨论一致：
要推出有效的代币化策略，请将该过程分为三个关键阶段：
专为大规模 AI 管理而设计的平台，例如 prompts.ai，可以简化和加速优化分布式系统的代币化过程。凭借其统一的接口，prompts.ai 支持多种大型语言模型，从而简化了安全环境中的模型管理。
该平台的内置FinOps层提供实时代币跟踪和成本优化，帮助组织避免在按代币付费定价模式中超额收费。其治理功能可确保遵守透明的审计记录和成本问责制。此外，协作工具使团队可以更轻松地完善即时工程，减少代币的使用，同时保持甚至提高输出质量。对于扩展代币化策略的企业而言，prompts.ai 消除了管理多供应商环境的复杂性，使团队能够专注于推动创新和实现目标。
为语言模型选择正确的词汇量取决于数据集的性质和项目的目标。首先检查数据集中的代币频率分布，在两者之间取得平衡 捕捉各种各样的单词 和 保持流程高效 通过避免不必要的复杂性。
对于较小的数据集，选择较小的词汇量通常更实用。这种方法最大限度地减少了计算需求，同时仍能提供稳定的性能。另一方面，较大的数据集通常受益于更广泛的词汇表，因为它可以更好地表示代币并提高准确性。最佳结果通常是通过试验、错误和微调的过程得出的。
使用诸如此类的工具 prompts.ai 可以使这项任务更简单。借助代币化跟踪和优化的内置功能，您可以节省时间并更有效地扩展工作量。
为了保护代币化数据并保持多语言环境中的合规性，实现适应不同语言和字符集的工具至关重要。这样可以最大限度地降低诸如数据误解或意外泄露之类的风险。雇用 严格的访问控制，进行 定期审计，遵守 PCI DSS 等标准是保护敏感信息的关键步骤。
此外，应将令牌设计为仅在特定的应用程序上下文中具有相关性。持续使用加密和去识别政策进一步确保了令牌化数据无论使用何种语言或地区，都保持安全和合规性。
缓存，尤其是 键值缓存，在提高代币化效率方面起着至关重要的作用。通过存储已经计算过的代币表示，它无需重复计算。这不仅加快了代币化过程，还加快了大型语言模型 (LLM) 的推理。
此外， 并行处理 允许同时进行多个操作，从而提高性能。这种方法有助于更快地填充缓存并最大限度地减少延迟，包括第一个令牌的关键时间 (TTFT)。结合使用时，这些策略可增强可扩展性，提高吞吐量，并显著降低与部署 LLM 相关的运营成本。
