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トークンは人工知能の基本的な構成要素として機能し、AI モデルが膨大な量のデータを解読して学習できるようにします。これらの小さなデータ ユニットは、AI が結果を予測し、コンテンツを生成し、複雑な問題を推論する能力にとって非常に重要です。情報をトークンに分解することで、AI アルゴリズムはこれらのデータ ポイント間の関係をより効率的に処理して理解できます。

AI ファクトリーの登場により、トークンの処理が大幅に強化され、AI の言語が実用的なインテリジェンスに変換されました。これらの専門データ センターには、より少ない計算コストで大量のトークンを処理できる高度なコンピューティング ソリューションが備わっています。この効率性は企業にとって有益であることが証明されており、ソフトウェアの最適化と最先端の GPU の採用によってトークンあたりのコストが 20 分の 1 に削減され、収益が大幅に増加した例もあります。

トークン化は、AI モデル用のデータを準備する上で重要なステップです。このプロセスでは、テキスト、画像、音声、その他の形式のデータを AI が解釈できるトークンに変換します。効率的なトークン化方法は、AI のトレーニングと推論に必要な計算能力を最小限に抑えるために不可欠です。たとえば、「darkness」という単語は、「dark」と「ness」という 2 つのトークンに分割され、それぞれに AI モデルが単語間の類似性を認識するのに役立つ数値表現が付けられます。

AI トレーニングはデータセットのトークン化から始まります。トークンの数は数十億に達する可能性があります。AI モデルは、シーケンス内の次のトークンを予測し、その予測の精度に基づいてアルゴリズムを調整することで学習します。トレーニング後は、特定のドメインまたはタスクに関連するトークンを使用してモデルをさらに改良し、ユーザーのクエリに正しく応答する能力を強化します。

推論中、AI モデルはプロンプトをトークンに変換し、トークン形式で応答を生成し、それをユーザーが理解できる形式に変換します。複数のトークンを同時に処理する機能は重要であり、分析するデータの複雑さに対応するために、モデルごとにコンテキスト ウィンドウのサイズが異なります。

AI の経済はトークンの影響をますます受けています。トークンはトレーニング中のインテリジェンスへの投資と推論中のコストおよび潜在的な収益の両方を表すためです。AI ファクトリーは大量の推論に重点を置き、トークンを収益化可能な洞察に変換します。トークンベースの価格設定モデルが一般的になりつつあり、ユーザーはクエリで消費するトークンの数に基づいて支払うことができます。

ユーザー エクスペリエンスを最適化するには、開発者は最初のトークンまでの時間やトークン間のレーテンシーなどの指標を考慮する必要があります。これらは、ユーザーが AI アプリケーションとやり取りする方法に影響します。NVIDIA AI プラットフォームは、企業が AI 機能を拡張し、トークンの使用から得られる価値を最大化できるように、包括的なソフトウェアとコンピューティング インフラストラクチャを提供します。トークンの使用を理解して最適化することは、開発者と企業が AI テクノロジのメリットを最大限に活用するための鍵となります。