Token berfungsi sebagai blok dasar kecerdasan buatan, yang memungkinkan model AI menguraikan dan belajar dari sejumlah besar data. Unit data kecil ini sangat penting bagi kemampuan AI untuk memprediksi hasil, menghasilkan konten, dan bernalar tentang masalah yang kompleks. Memecah informasi menjadi token memungkinkan algoritme AI memproses dan memahami hubungan antara titik data ini dengan lebih efisien.

Kehadiran pabrik AI telah meningkatkan pemrosesan token secara signifikan, menerjemahkan bahasa AI menjadi kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti. Pusat data khusus ini dilengkapi dengan solusi komputasi canggih yang dapat memproses token dalam jumlah besar dengan biaya komputasi yang lebih rendah. Efisiensi ini terbukti bermanfaat bagi bisnis, dengan beberapa melihat pengoptimalan perangkat lunak dan adopsi GPU canggih mengurangi biaya per token hingga 20 kali lipat dan meningkatkan pendapatan secara signifikan.

Tokenisasi merupakan langkah penting dalam menyiapkan data untuk model AI. Proses ini mengubah teks, gambar, suara, dan bentuk data lainnya menjadi token yang dapat ditafsirkan oleh AI. Metode tokenisasi yang efisien sangat penting untuk meminimalkan daya komputasi yang diperlukan untuk pelatihan dan inferensi AI. Misalnya, kata "darkness" dibagi menjadi dua token, "dark" dan "ness," masing-masing dengan representasi numerik yang membantu model AI mengenali kesamaan antara kata-kata tersebut.

Pelatihan AI dimulai dengan tokenisasi kumpulan data. Jumlah token dapat mencapai miliaran. Model AI belajar dengan memprediksi token berikutnya dalam urutan dan menyesuaikan algoritme mereka berdasarkan keakuratan prediksi tersebut. Setelah pelatihan, model disempurnakan lebih lanjut dengan token yang relevan dengan domain atau tugas tertentu untuk meningkatkan kemampuannya dalam merespons permintaan pengguna dengan benar.

Selama inferensi, model AI mengubah perintah menjadi token, menghasilkan respons dalam bentuk token, dan menerjemahkannya ke dalam bentuk yang dapat dipahami pengguna. Kemampuan untuk memproses beberapa token secara bersamaan sangat penting, dan model yang berbeda memiliki ukuran jendela konteks yang berbeda untuk mengakomodasi kompleksitas data yang dianalisis.

Ekonomi AI semakin dipengaruhi oleh token, karena token mewakili investasi dalam kecerdasan selama pelatihan dan biaya serta potensi pendapatan selama inferensi. Pabrik AI berfokus pada inferensi volume tinggi dan mengubah token menjadi wawasan yang dapat dimonetisasi. Model penetapan harga berbasis token menjadi hal yang lumrah, yang memungkinkan pengguna membayar berdasarkan jumlah token yang mereka konsumsi dalam kueri.

Untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna, pengembang harus mempertimbangkan metrik seperti waktu untuk token pertama dan latency antar token, yang memengaruhi cara pengguna berinteraksi dengan aplikasi AI. Platform AI NVIDIA menyediakan perangkat lunak dan infrastruktur komputasi yang komprehensif untuk membantu bisnis meningkatkan kemampuan AI mereka dan memaksimalkan nilai yang mereka dapatkan dari penggunaan token. Memahami dan mengoptimalkan penggunaan token adalah kunci untuk membantu pengembang dan bisnis menyadari manfaat penuh dari teknologi AI.