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AI模型中token效率与自然语言扩展的权衡

首次出现 8月10日 00:32·最近更新 8月10日 00:32

在AI模型开发中，token效率对成本、延迟和上下文窗口至关重要。证据显示，将13个短片段扩展为更自然的语言后，token数从259个增加67个，增幅25.9%。开源模型往往语言冗余，效率损失可能高达30-50%，更多tokens导致性能下降。这强调了平衡自然语言表达与token效率的重要性，属于讨论性观察而非已确认事实。

多来源证据

Twitter/X AI List·twitter·8月9日 22:01

这是他们分享的13个短片段，总共259个tokens。如果我扩展它，相当保守地使其听起来更自然，会增加67个额外的tokens

这是他们分享的13个短片段，总共259个tokens。如果我扩展它，相当保守地使其听起来更自然，会增加67个额外的tokens，即增加25.9%。从观察一些开源模型的痕迹来看，它们相当啰嗦，因此我可以看出在实践中，仅仅语言使用的效率可能远超于此，也许占思考tokens的30-50%。顺便说一句，这影响巨大：成本、延迟、上下文窗口——所有这些都随着tokens的增加而变差。 1. 原始：'那强烈暗示没有可能的剥削。我们被困住了。也许在线回答？' 15 tokens 1. 自然：'那强烈暗示剥削是不可能的。我们被困住了。也许我们可以在线查找答案？' 21 tokens --- 2. 原

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8月9日 22:01
Twitter/X AI List
这是他们分享的13个短片段，总共259个tokens。如果我扩展它，相当保守地使其听起来更自然，会增加67个额外的tokens