Question 1

O que é um token no contexto de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)?

Accepted Answer

Em LLMs, um token é uma unidade fundamental de texto, como uma palavra, parte de uma palavra (subpalavra) ou pontuação. Os modelos processam e geram texto dividindo-o nesses tokens.

Question 2

Por que contar tokens é importante ao trabalhar com LLMs?

Accepted Answer

A contagem de tokens é crucial para gerenciar custos de API (já que muitos serviços cobram por token), permanecer dentro dos limites de contexto do modelo (o número máximo de tokens que um modelo pode processar) e otimizar a eficácia dos prompts.

Question 3

O que é tokenização em LLMs?

Accepted Answer

Tokenização é o processo de converter uma sequência de texto em uma sequência de tokens. Diferentes LLMs podem usar diferentes algoritmos de tokenização, afetando como o texto é dividido.

Question 4

Como posso reduzir o número de tokens no meu texto para um LLM?

Accepted Answer

Você pode reduzir tokens usando linguagem concisa, removendo palavras redundantes ou frases de preenchimento, resumindo informações e, às vezes, usando abreviações ou sinônimos mais curtos quando apropriado.

Question 5

Todos os LLMs contam tokens da mesma maneira?

Accepted Answer

Não, diferentes famílias de LLMs (por exemplo, a série GPT da OpenAI, Gemini do Google, Claude da Anthropic) geralmente usam seus próprios tokenizadores exclusivos. Isso significa que o mesmo trecho de texto pode resultar em uma contagem de tokens diferente dependendo do modelo.

Question 6

O que é uma 'janela de contexto' em LLMs e como ela se relaciona com tokens?

Accepted Answer

A janela de contexto é o número máximo de tokens que um LLM pode considerar de uma vez. Isso inclui tanto o seu prompt de entrada quanto a resposta gerada pelo modelo. Exceder esse limite pode levar a erros ou saída truncada.

Contador de Tokens LLM

Lista de Tokens

Perguntas Frequentes