ప్రతి AI అనువర్తనం, కొద్ది భాగాలుగా విడదీసిన సమాచార సమాహారాల నుండి వచ్చిన చిన్న ఘటకాలను (టోకెన్లను) కలిగిన ప్రత్యేక భాషలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేసే ఆల్గోరిథమ్స్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. టోకెన్లు AI మోడళ్లకు అవిష్కరణ మరియు ఆలోచన వంటి సామర్థ్యాలను నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగు చేయడానికి అవసరమవుతాయి. టోకెన్లు ప్రాసెస్ చేయబడే వేగం مستقیمంగా AI మోడళ్ల యొక్క సామర్ధ్యాన్ని మరియు సమాధాన సమయాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. AI ఫ్యాక్టరీలు—ప్రత్యేకించబడిన డేటా సెంటర్లు—ఈ ప్రక్రియలను వేగవంతం చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి, AI భాషలోని టోకెన్లను చర్య తీసుకునే intel లిజెన్స్కు మార్చడం కోసం. ఈ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్, వ్యాపారాలను సమర్థవంతమైన కంప్యూటింగ్ పరిష్కారాలను ఉపయోగించడానికి అనుమతించడంతో, తక్కువ ఖర్చుతో ఎక్కువ సంఖ్యలో టోకెన్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది, ఫలితంగా కస్టమర్ విలువను పెంచుతుంది. ఉదాహరణకు, సాఫ్ట్‌వేర్‌ను మెరుగుపరుస్తు మరియు ఆధునిక NVIDIA GPUs ఉపయోగించడం 20 రెట్లు టోకెన్ ప్రాసెసింగ్ ఖర్చులను తగ్గించడంలో సహాయపడింది, శ్రేణిలో 25 రెట్లు అధిక ఆదాయం ఉత్పత్తి చేసింది. టోకెనైజేషన్ అనేది పలు డేటా రకాలను—పాఠ్యం, చిత్రాలు, ఆడియో, మరియు వీడియో—టోకెన్లకు మార్చే ప్రక్రియ. సమర్థవంతమైన టోకెనైజేషన్ AI శిక్షణ మరియు సూచన కోసం అవసరమైన కంప్యూటేషనల్ శక్తిని తగ్గిస్తుంది. వివిధ టోకెనైజేషన్ విధానాలు నిఘంటువు పరిమాణాన్ని తగ్గించగలవు, తద్వారా అన్ని టోకెన్లను నిర్వహించడం సులభం అయి, వేగంగా ప్రాసెస్ చేయడం సాధ్యం అవుతుంది. పెద్ద భాషా మోడళ్ల (LLMs) దృష్టిలో, చిన్న పదాలు ఒకే టోకన్ ద్వారా ప్రతినిధీకృతం చేయబడవచ్చు, ఆది బాగా పొడవుగా ఉన్న పదాలు అనేక టోకెన్లుగా విభజించబడవచ్చు. ఉదాహరణకు, "నిశ్శబ్దం" అనేది "నిశ్శబ్దం" మరియు "తనిష్ఠ" గా విడగొట్టి, ప్రతి ఒక్కటి సామాన్య విలువను పొందవచ్చు. ఈ సాంకేతికత మోడళ్లకు పంచిపోదు అర్థాలను గుర్తించడానికి మరియు భిన్న సందర్భాలను అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, ఉదాహరణకు "మోసం" అనే పదానికి అనేక అర్థాలు ఉండవచ్చు, అది విశ్రాంతి లేదా మోసం ను సూచించవచ్చు. టోకెన్లు AI యొక్క శిక్షణ మరియు సూచన దశలో కీలక ప్రమాణం పోషిస్తాయి.

ప్రీట్రెయినింగ్ అనేది డేటాసెట్‌ను టోకెనైజ్ చేయడం, సాధారణంగా బిలియన్ల లేదా ట్రిలియన్ల టోకెన్లను కలిగిస్తుంది. వచ్చే టోకెన్‌ను అంచనా వేయడం ద్వారా మోడల్ మార్చబడుతుంది, ఇది కావలసిన ఖచ్చితత్వ స్థాయిని సాధించిన వరకు పునరావృతమవుతుంది. పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ప్రత్యేక పనులు లేదా డొమైన్‌లకు మోడళ్లను అనుకూలీకరించడానికి ప్రాసెస్‌ను ఇన్‌నాండ్ చేస్తుంది. సూచన సమయంలో, మోడళ్లు ప్రాంప్ట్‌లను స్వీకరిస్తాయి—పాఠ్యం, ఆడియో, చిత్రాలు, మొదలైనవి—అవి టోకెన్లకు అనువదించబడ్డాయి, వాటిని ప్రాసెస్ చేస్తాయి మరియు అంచనా వేయబడిన స్ ఫార్మాట్‌లో సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. సందర్భ కాలం ఒకసారి ప్రాసెస్ చేయబోయే టోకెన్ల సంఖ్యను నిర్ణయిస్తుంది, ఇది మోడల్ వివిధ డేటా ఇన్‌పుట్‌లను నిర్వహించే సామర్థ్యాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. ఆధునిక అర్థవంతమైన మోడళ్లు సంక్లిష్ట ప్రశ్నల యొక్క ఖచ్చితమైన సమాధానాలను తయారు చేయడానికి అదనపు టోకెన్లను ఉత్పత్తి చేసి, ముఖ్యమైన కంప్యూటేషనల్ వనరులను అవసరం పడతాయి. టోకెన్లు AI ఆర్ధికాన్ని ప్రభావితం చేస్తాయి, శిక్షణ సమయంలో ఆర్థికానికి పెట్టుబడి మాత్రమే కాకుండా, సూచన ద్వారా వ్యయం మరియు ఆదాయాన్ని కూడా ఇంధనం చేస్తాయి. AI ఫ్యాక్షన్లు అధిక-ప్రవాహ సూచనపై దృష్టి పెట్టి, టోకెన్లను అంతర్జ్ఞానం గా మార్చడం జరుగుతుంది మరియు వాటిని మనోధనం చేయడం జరుగుతుంది. ధర మోడళ్లు ఉపయోగించిన టోకెన్లపై ఆధారపడి ఉండవచ్చు, తద్వారా తక్కువ టోకెన్ల నుండి పొడవైన అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. వినియోగదారు అనుభవం టోకెన్ సంబంధిత కొలమానాల ద్వారా రూపుదిద్దుకుపోతుంది, అందులో మొదటి టోకెన్‌కు సమయం మరియు అంతర టోకెన్ ఆలస్యము, ఇది AI అప్లికేషన్లకు స్పందన మరియు నాణ్యతను ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ అంశాలను సమతుల్యం చేయడం వినియోగదారుల పరస్పర చర్యను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి చాలా ముఖ్యమైనది. చాట్‌ బాట్‌లకు, వేగమంత సమాధాన సమయంలో నిమిషాలు మెరుగుపరుస్తాయి, మిగతా అనువర్తనలు వ్యావహారికలో ఉన్న కచ్చితమైన నాణ్యమైన అవుట్‌పుట్‌ను రూపొందించడంలో ప్రాధాన్యత పెంచుతాయి. NVIDIA AI వేదిక సమాగ్రం సాధనాలు మరియు ఆర్కిటెక్చర్స్ అందిస్తున్నాయి, ఇది సంస్థలను తామింకు టోకెను ఉపయోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది, AI అనువర్తనాల నుండి పొందుతోన్న విలువను గరిష్టం చేయడం మరియు వివిధ రంగాలలో మేధస్సు యొక్క పరిధులను ప్రేరేపించడం.