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Tokens, contexto e representação
Tokens, contexto e representação
8- ComparaçãoJanela de contexto vs. limite de conhecimento↗Uma janela de contexto limita a quantidade de informação que um modelo de IA pode usar em uma solicitação, enquanto um limite de conhecimento descreve o quão recentes são seus conhecimentos incorporados. Um é uma capacidade medida em tokens; o outro é uma data associada ao treinamento.
- ConceitoO que são tokens de entrada?↗Tokens de entrada são os tokens que um modelo recebe e processa antes de começar a gerar a próxima resposta. Eles vêm da solicitação completa voltada ao modelo, não apenas das últimas palavras que você digitou.
- ConceitoO que são tokens de raciocínio?↗Tokens de raciocínio são tokens que um modelo de IA gera enquanto trabalha para chegar a uma resposta, separados do texto da resposta que você vê. Eles representam etapas geradas adicionais, como planejar, verificar ou tentar uma abordagem, e podem ser contabilizados no uso e nos limites mesmo quando o serviço os oculta.
- ConceitoO que são tokens de saída?↗Tokens de saída são as unidades que um modelo gera ao produzir uma resposta. Eles geralmente compõem o texto, o código, os dados estruturados ou as instruções de ferramentas que você recebe, embora um provedor também possa contabilizar o raciocínio oculto como uso de saída.
- ConceitoO que é o limite de conhecimento de uma IA?↗O limite de conhecimento de uma IA é a data até a qual se espera que o conhecimento integrado de um modelo reflita seus dados de treinamento. É uma fronteira aproximada, não uma garantia de que o modelo conheça todos os fatos anteriores ou de que um produto de IA não possa buscar informações posteriores.
- ConceitoO que é um token em IA?↗Um token em IA é um item do vocabulário que um LLM usa para representar e gerar texto. Dependendo do tokenizador do modelo, um token pode corresponder a uma palavra, parte de uma palavra, pontuação, espaço em branco ou até parte de um caractere codificado.
- ConceitoO que é uma janela de contexto?↗Uma janela de contexto é a quantidade máxima de material tokenizado que um modelo de IA pode usar ao produzir uma resposta. Em muitas APIs de modelos de linguagem, esse orçamento abrange a entrada e a saída gerada, embora os provedores também possam impor limites separados para entrada ou saída.
- ComparaçãoTokens de entrada vs. tokens de saída vs. tokens de raciocínio↗Tokens de entrada são o que um modelo recebe; tokens de saída são o que ele gera; e tokens de raciocínio são tokens gerados internamente usados para chegar a uma resposta. O detalhe importante é que os tokens de raciocínio geralmente fazem parte do uso de saída, mesmo quando uma API os exibe como uma informação separada.