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- vllm内部怎么根据max_model_len自动计算max_num_batched_tokens？
4 内存使用效率：模型需要在保证性能的同时，尽量减少内存的使用。 max_num_batched_tokens 的计算可能不是简单的数学公式，而是模型内部通过一系列测试和评估来确定的最佳值。 这个值可能会根据模型的版本、硬件配置和使用场景有所不同。
- 阿里云通义千问击穿大模型底价，两百万tokens只需一元，有哪些信息值得关注？ - 知乎
两百万tokens只要一元，我都怀疑电费够不够… 但上次DeepSeekV2发布后，他们作者说V2那价格还有得赚，那说明模型token的成本最近的确降得很厉害。 一方面是英伟达等基础硬件厂商给力，另一方面是大模型的算法工程师的确在模型结构和工程侧做了很多优化。
- 使用Deepseek需要付费的吗？ - 知乎
使用Deepseek如何收费官方赠送10元使用量 如果用完了也不用担心，因为是开源大模型，各大厂商都自行部署了大模型，并提供API调用服务，同样新用户注册，赠送很多tokens可用。 例如： 1、硅基流动注册赠送2000w Tokens： https: cloud siliconflow cn 2、阿里云百炼新人可领取百万token3： bailian console aliyun com
- ChatGPT如何计算token数？ - 知乎
终于有人意识到这个问题了。 首先 OpenAI token 的计算包含两部分。输入给 GPT 模型的 token 数和 GPT 模型生成文本的 token 数。 例如，你提问耗费了 100 token，GPT 根据你的输入，生成文本（也就是回答）了 200 token，那么一共消费的 token 数就是 300 。 那么 token 和字符是如何映射的呢，是什么关系呢？这里
- 关于知识库是否计入tokens? - 知乎
当你上传了十部三百万字的小说并创建了向量知识库后，在提问时勾选该知识库，输入tokens的计算方式如下： 输入 tokens 只会计算你当前提问的问题字数，不会将整个知识库的内容都算作输入tokens。系统会根据你的问题，从知识库中检索相关内容，只有那些实际被检索出来并用于生成回答的知识库
- 大模型训练的性能指标：吞吐率 Throughput 是指什么？ - 知乎
每秒处理的Token数： Throughput_ {tokens} = Throughput_ {samples} * seq\_len \\ 假设GLM10B网络模型使用DGX A100（8x 80GB）训练的吞吐量为25 samples s，max seq_len为1024，那么按照tokens来计算吞吐量为 25 * 1024 = 25600 tokens s，也就是每秒能处理2万多个tokens。 单卡吞吐量为 3200 token s p
- 大模型的token究竟是什么？ - 知乎
1 什么是 Token（词元）？ Token 是 LLM 处理文本时的最小单元，也被称为 “词元”。 但 token 并不总是等同于一个词。根据不同的分词方式，一个 token 可以是： 一个字符 一个子词（subword，指单词的一部分） 一个完整单词 标点符号 特殊符号 空白字符 举例来说，根据不同不同的分词方法，句子 “I
- NLP领域中的token和tokenization到底指的是什么？ - 知乎
Tokenizer是将文本切分成多个tokens的工具或算法。 它负责将原始文本分割成tokens 序列。 在NLP中，有多种不同类型的tokenizer，每种tokenizer都有其特定的应用场景和适用范围。 基于字符的Tokenizer：将文本按照字符分割成token，适用于处理中文等没有空格分隔的语言。
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