Svaka AI aplikacija oslanja se na algoritme koji obrađuju podatke na jedinstvenom jeziku sastavljenom od tokena, što su mali obrtnici izvedeni iz većih skupova informacija. Tokeni su ključni za AI modele, omogućavajući im da uče odnose i unaprijede sposobnosti kao što su predikcija, generacija i rezonovanje. Brzina kojom se tokeni obrađuju direktno utiče na efikasnost i responzivnost AI modela. AI fabrike—specijalizovani data centri—projektovani su da ubrzaju ove procese, pretvarajući tokene iz AI jezika u upotrebljivu inteligenciju. Ova infrastruktura omogućava preduzećima da iskoriste sveobuhvatna računarska rešenja za efikasno procesiranje većeg broja tokena po sniženim troškovima, što na kraju poboljšava vrednost za kupce. Na primjer, optimizacija softvera i korišćenje naprednih NVIDIA GPU-a postigli su smanjenje troškova obrade tokena za 20 puta, dok je u isto vreme generisano 25 puta više prihoda u roku od nekoliko nedelja. Tokenizacija je proces pretvorbe različitih vrsta podataka—teksta, slika, audio i video—u tokene. Učinkovita tokenizacija smanjuje računarsku snagu potrebnu za obuku i inferenciju AI-a. Različite metode tokenizacije mogu minimizovati veličinu rečnika, rezultirajući manjim brojem tokena za upravljanje, olakšavajući brže procesiranje. U kontekstu velikih jezičkih modela (LLM), kraće reči mogu biti predstavljene jednim tokenom, dok se duže mogu deliti na više tokena. Na primjer, "mračnost" bi mogla postati "mrač" i "nost, " pri čemu bi svaki token dobio numeričku vrednost. Ova tehnika pomaže modelima da prepoznaju zajedničke značaje i različite kontekste, kao što su različita značenja reči "ležati, " koja može podrazumevati odmaranje ili obmanu. Tokeni igraju ključnu ulogu tokom faza obuke i inferencije AI-a.

Pretreniranje uključuje tokenizaciju skupova podataka, često rezultirajući milijardama ili trilijanama tokena. Model se usavršava predikcijom sledećeg tokena, proces koji se ponavlja dok se ne postigne željeni nivo tačnosti. Post-obuka se fokusira na prilagođavanje modela specifičnim zadacima ili domenima daljim usavršavanjem uz relevantne tokene. Tokom inferencije, modeli primaju podsticaje—tekst, audio, slike itd. —prevode ih u tokene, obrađuju ih i generišu odgovore u očekivanom formatu. Prozor konteksta diktira koliko tokena se može obraditi odjednom, utičući na kapacitet modela da se nosi sa raznim ulaznim podacima. Napredni modeli rezonovanja generišu dodatne tokene kako bi formulisali preciznije odgovore na složena pitanja, što zahteva značajne računarske resurse. Tokeni takođe utiču na ekonomiju AI-a, predstavljajući kako investiciju u inteligenciju tokom obuke, tako i troškove i prihode tokom inferencije. AI fabrike fokusiraju se na visoku inferenciju, pretvarajući tokene u uvide koji se monetizuju. Modeli cena mogu naplaćivati na osnovu broja korišćenih tokena, omogućavajući fleksibilnu upotrebu, kao što je generisanje dugih izlaza iz minimalnog broja ulaznih tokena. Iskustvo korisnika oblikovano je metrima vezanim za tokene, kao što su vreme do prvog tokena i latencija između tokena, koji utiču na responzivnost i kvalitet AI aplikacija. Balansiranje ovih faktora je od suštinskog značaja za optimizaciju interakcije s korisnicima. Za chatbote, brza vreme odgovora poboljšava angažman, dok druge aplikacije prioritetizuju generisanje visokokvalitetnog izlaza. NVIDIA AI platforma pruža sveobuhvatne alate i infrastrukturu kako bi pomogla organizacijama da optimizuju svoju upotrebu tokena, omogućavajući im da maksimalno povećaju vrednost koju dobijaju iz AI aplikacija i pomeraju granice inteligencije u različitim sektorima.