Ang bawat aplikasyon ng AI ay umaasa sa mga algorithm na nagpoproseso ng datos sa isang natatanging wika na binubuo ng mga token, na mga maliit na yunit na nakuha mula sa mas malalaking hanay ng impormasyon. Mahalaga ang mga token para sa mga modelo ng AI, na nagbibigay-daan sa kanila upang matutunan ang mga relasyon at pahusayin ang mga kakayahan tulad ng prediksyon, henerasyon, at pangangatwiran. Ang bilis ng pagproseso ng mga token ay may direktang epekto sa pagiging epektibo at responsiveness ng mga modelo ng AI. Ang mga pabrika ng AI—mga espesyalisadong sentro ng datos—ay dinisenyo upang pabilisin ang mga prosesong ito, na nagko-convert ng mga token mula sa wika ng AI patungo sa actionable intelligence. Ang imprastrukturang ito ay nagbibigay-daan sa mga negosyo na gamitin ang komprehensibong solusyon sa computing upang mahusay na maproseso ang mas maraming mga token sa mababang gastos, na sa huli ay nagpapahusay ng halaga para sa mga customer. Halimbawa, ang pag-optimize ng software at paggamit ng advanced na NVIDIA GPUs ay nagkamit ng 20-beses na pagbawas sa mga gastos sa pagproseso ng token habang nag-generate ng 25 beses na mas maraming kita sa loob ng ilang linggo. Ang tokenization ay ang proseso ng pag-convert ng iba't ibang uri ng datos—text, mga imahe, audio, at video—into tokens. Ang epektibong tokenization ay nagpapababa ng computational power na kinakailangan para sa training at inference ng AI. Ang iba't ibang pamamaraan ng tokenization ay maaaring magpababa ng laki ng bokabularyo, na nagreresulta sa mas kaunting token na dapat pangasiwaan, na nagpapadali sa mas mabilis na pagproseso. Sa konteksto ng malalaking modelo ng wika (LLMs), ang mas maiikli na salita ay maaaring kumakatawan sa isang token habang ang mga mas mahahabang salita ay maaaring hatiin sa maramihang token. Halimbawa, ang "darkness" ay maaaring maging "dark" at "ness, " na bawat isa ay may nakatalagang numerikal na halaga. Ang teknik na ito ay tumutulong sa mga modelo na makilala ang mga ibinabahaging kahulugan at natatanging konteksto, tulad ng iba't ibang kahulugan ng salitang "lie, " na maaaring mangahulugan ng pagpapahinga o panlilinlang. Ang mga token ay may mahalagang papel sa buong mga yugto ng training at inference ng AI.

Ang pretraining ay kasangkot ang pag-tokenize ng mga datasets, kadalasang nagreresulta sa bilyun-bilyong o trilyun-trilyong token. Ang modelo ay pinapahinog sa pamamagitan ng prediksyon ng susunod na token, isang proseso na inuulit hanggang sa makamit nito ang nais na antas ng katumpakan. Ang post-training ay nakatuon sa pag-aangkop ng mga modelo sa mga tiyak na gawain o domain sa pamamagitan ng karagdagang pagpapinong gamit ang mga kaugnay na token. Sa panahon ng inference, tumanggap ang mga modelo ng mga prompt—text, audio, mga imahe, atbp. —na isinasalin sa mga token, pinoproseso ang mga ito, at bumubuo ng mga tugon sa inaasahang format. Ang context window ay nagdidikta kung gaano karaming mga token ang maaaring iproseso nang sabay, na nakakaapekto sa kakayahan ng modelo na hawakan ang iba't ibang input ng datos. Ang mga advanced reasoning model ay bumubuo ng karagdagang mga token upang makabuo ng mas tumpak na mga tugon sa kumplikadong mga query, na nangangailangan ng makabuluhang computational resources. Ang mga token ay may impluwensya rin sa ekonomiya ng AI, na kumakatawan sa parehong pamumuhunan sa katalinuhan habang nagte-training at nagpapatakbo ng mga gastos at kita habang nag-iinference. Ang mga pabrika ng AI ay nakatuon sa mataas na dami ng inference, na ginagawang insights ang mga token na nagiging monetized. Ang mga pricing model ay maaaring maningil batay sa bilang ng mga token na ginamit, na nagbibigay-daan para sa flexible na paggamit, tulad ng pagbuo ng mahahabang output mula sa minimal na input tokens. Ang karanasan ng gumagamit ay hinuhubog ng mga metric na may kaugnayan sa token tulad ng oras hanggang sa unang token at inter-token latency, na nakakaapekto sa responsiveness at kalidad ng mga aplikasyon ng AI. Ang balanse sa mga salik na ito ay mahalaga para sa pag-optimize ng interaksyon ng gumagamit. Para sa mga chatbot, ang mabilis na oras ng tugon ay nagpapalakas ng pakikipag-ugnayan, habang ang ibang mga aplikasyon ay nagbibigay-prioridad sa paggawa ng mataas na kalidad na output. Ang NVIDIA AI platform ay nagbibigay ng komprehensibong mga tool at imprastruktura upang matulungan ang mga organisasyon na i-optimize ang kanilang paggamit ng token, na nagpapahintulot sa kanila na makuha ang pinakamataas na halaga mula sa mga aplikasyon ng AI at itulak ang mga hangganan ng katalinuhan sa iba't ibang sektor.