Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Token đóng vai trò là khối xây dựng cơ bản của trí tuệ nhân tạo, cho phép các mô hình AI giải mã và học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ. Các đơn vị dữ liệu nhỏ này rất quan trọng đối với khả năng dự đoán kết quả, tạo nội dung và lý giải các vấn đề phức tạp của AI. Việc chia nhỏ thông tin thành các token cho phép các thuật toán AI xử lý và hiểu mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu này hiệu quả hơn.

Sự ra đời của các nhà máy AI đã cải thiện đáng kể quá trình xử lý token, chuyển ngôn ngữ AI thành trí thông minh có thể hành động. Các trung tâm dữ liệu chuyên biệt này được trang bị các giải pháp điện toán tiên tiến có thể xử lý lượng lớn token với chi phí tính toán thấp hơn. Hiệu quả này đã được chứng minh là có lợi cho các doanh nghiệp, với một số doanh nghiệp thấy việc tối ưu hóa phần mềm và áp dụng GPU tiên tiến giúp giảm chi phí cho mỗi token xuống 20 lần và tăng đáng kể doanh thu.

Token hóa là một bước quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình AI. Quá trình này chuyển đổi văn bản, hình ảnh, giọng nói và các dạng dữ liệu khác thành các token mà AI có thể diễn giải. Các phương pháp token hóa hiệu quả là điều cần thiết để giảm thiểu sức mạnh tính toán cần thiết cho quá trình đào tạo và suy luận AI. Ví dụ, từ "darkness" được chia thành hai token, "dark" và "ness", mỗi token có một biểu diễn số giúp mô hình AI nhận ra sự giống nhau giữa các từ.

Đào tạo AI bắt đầu bằng việc mã hóa một tập dữ liệu. Số lượng mã thông báo có thể lên tới hàng tỷ. Các mô hình AI học bằng cách dự đoán mã thông báo tiếp theo trong một chuỗi và điều chỉnh các thuật toán của chúng dựa trên độ chính xác của dự đoán đó. Sau khi đào tạo, mô hình được tinh chỉnh thêm bằng các mã thông báo có liên quan đến một miền hoặc tác vụ cụ thể để tăng cường khả năng phản hồi chính xác các truy vấn của người dùng.

Trong quá trình suy luận, các mô hình AI chuyển đổi lời nhắc thành mã thông báo, tạo phản hồi dưới dạng mã thông báo và dịch chúng thành dạng mà người dùng có thể hiểu được. Khả năng xử lý nhiều mã thông báo cùng lúc là rất quan trọng và các mô hình khác nhau có kích thước cửa sổ ngữ cảnh khác nhau để phù hợp với độ phức tạp của dữ liệu mà chúng phân tích.

Nền kinh tế của AI ngày càng chịu ảnh hưởng của token, vì token đại diện cho cả khoản đầu tư vào trí thông minh trong quá trình đào tạo và chi phí cũng như doanh thu tiềm năng trong quá trình suy luận. Các nhà máy AI tập trung vào suy luận khối lượng lớn và chuyển đổi token thành thông tin chi tiết có thể kiếm tiền. Các mô hình định giá dựa trên token đang trở nên phổ biến, cho phép người dùng trả tiền dựa trên số lượng token họ sử dụng trong một truy vấn.

Để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, các nhà phát triển phải xem xét các số liệu như thời gian đến mã thông báo đầu tiên và latency giữa các mã thông báo, ảnh hưởng đến cách người dùng tương tác với các ứng dụng AI. Nền tảng AI của NVIDIA cung cấp phần mềm toàn diện và cơ sở hạ tầng điện toán để giúp các doanh nghiệp mở rộng khả năng AI của họ và tối đa hóa giá trị họ nhận được từ việc sử dụng mã thông báo. Hiểu và tối ưu hóa việc sử dụng mã thông báo là chìa khóa để giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp nhận ra đầy đủ lợi ích của công nghệ AI.