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English(EN) The Vietnamese Token Tax: Measuring and Cutting LLM Costs for Non-English Text

越南语文本在LLM中的代币数量是英语的1.5-3倍

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

使用大型语言模型处理非英语文本，特别是越南语，由于代币化效率低下，会产生更高的成本。越南语可能需要比英语多1.5到3倍的代币才能表达相同的意思，从而导致API账单增加、延迟增加和上下文窗口使用量增加。这主要是因为代币化器主要在英语数据上进行训练，而越南语中的带音标的字符可能会被拆分成多个代币。开发人员可以使用类似tiktoken（适用于OpenAI兼容模型）或llama-tokenize（适用于本地模型）的工具来衡量这些成本，并应将文本标准化为NFC形式，以避免进一步的代币化问题。 AI

影响 增加了服务于非英语语言的LLM应用程序的运营成本和延迟，促使开发人员优化代币化策略。

排序理由 该项目讨论了非英语语言LLM代币化成本的实际影响和技术原因，并提供了建议和测量技术。

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越南语文本在LLM中的代币数量是英语的1.5-3倍

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该项目讨论了非英语语言LLM代币化成本的实际影响和技术原因，并提供了建议和测量技术。
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · EME GUG ·

    越南代币税：衡量和削减非英语文本的大语言模型成本

    <p>Tuần này trên Hacker News có bài thảo luận khá sôi nổi: generative AI tốn nhiều năng lượng hơn khi xử lý văn bản không phải tiếng Anh. Với dev Việt, chuyện này ảnh hưởng thẳng đến công việc hằng ngày. Cùng một ý, viết bằng tiếng Việt có thể tốn <strong>gấp 1.5–3 lần số token</…

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