一篇新的研究论文分析了“Tokenizers税”，即由于单词被分解成token的方式而导致的非英语自然语言处理的隐藏成本。该研究衡量了十个基础模型在25种欧洲语言中的token肥沃度，揭示了显著的差异。希腊语和马耳他语的肥沃度最高，每个单词需要三个以上的token，而英语仅使用一个多一点。 AI
影响 突出了当前非英语语言NLP模型的低效率，可能推动更公平的token化策略的发展。
排序理由 学术论文，详细介绍了对NLP token化成本的新分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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