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语言模型文本处理基石:Tokenizer简明概述

编者按:近年来,人工智能技术飞速发展,尤其是大型语言模型的问世,让 AI 写作、聊天等能力有了质的飞跃。如何更好地理解和利用这些生成式 AI,成为许多开发者和用户关心的问题。 今天,我们推出的这篇文章有助于读者深入了解大语言模型的工作原理。作者指出,大语言模型的核心在于将文本转化为数字表征,这就需要介绍 tokenizer 的概念。通过 tokenizer ,文本被分词并映射为 token id,这为模型理解文本提供了坚实的基础。作者还比较了基于统计学的文本自动补全和大语言模型的不同之处,说明了上下文窗口大小的重要性。最后,作者建议读者在使用 OpenAI 等平台时观察定价规则与 token 数量的关系,并思考为什么是这种定价规则。 本文通俗易懂地介绍了 tokenizer 在语言模型中的关键作用,让我们更好理解这类模型的工作方式,对使用生成式AI有很好的启发作用。人工智能技术的发展日新月异,理解其基础原理尤为重要。我们将持续关注该领域新进展,为读者呈现有价值的技术分析。 以下是译文,enjoy! 🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群,追踪前沿热点,共探技术难题~ 作者...

得物App安卓冷启动优化-Application篇

前言 冷启动指标是App体验中相当重要的指标,在电商App中更是对用户的留存意愿有着举足轻重的影响。通常是指App进程启动到首页首帧出现的耗时,但是在用户体验的角度来看,应当是从用户点击App图标,到首页内容完全展示结束。 将启动阶段工作分配为任务并构造出有向无环图的设计已经是现阶段组件化App的启动框架标配,但是受限于移动端的性能瓶颈,高并发度的设计使用不当往往会让锁竞争、磁盘IO阻塞等耗时问题频繁出现。如何百尺竿头更进一步,在启动阶段有限的时间里,将有限的资源最大化利用,在保障业务功能稳定的前提下尽可能压缩主线程耗时,是本文将要探讨的主题。 本文将介绍我们是如何通过对启动阶段的系统资源做统一管控,按需分配和错峰加载等手段将得物App的线上启动指标降低10%,线下指标降低34%,并在同类型的电商App中提升至Top3。 一、指标选择 传统的性能监控指标,通常是以Application的attachBaseContext回调作为起点,首页decorView.postDraw任务执行作为结束时间点,但是这样并不能统计到dex加载以及contentProvider初始化的耗时。 因此为了更...

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