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vllm内部怎么根据max_model_len自动计算max_num_batched_tokens？
4 内存使用效率：模型需要在保证性能的同时，尽量减少内存的使用。 max_num_batched_tokens 的计算可能不是简单的数学公式，而是模型内部通过一系列测试和评估来确定的最佳值。 这个值可能会根据模型的版本、硬件配置和使用场景有所不同。
ChatGPT如何计算token数？ - 知乎
终于有人意识到这个问题了。 首先 OpenAI token 的计算包含两部分。输入给 GPT 模型的 token 数和 GPT 模型生成文本的 token 数。 例如，你提问耗费了 100 token，GPT 根据你的输入，生成文本（也就是回答）了 200 token，那么一共消费的 token 数就是 300 。 那么 token 和字符是如何映射的呢，是什么关系呢？这里
阿里云通义千问击穿大模型底价，两百万tokens只需一元，有哪些信息值得关注？ - 知乎
两百万tokens只要一元，我都怀疑电费够不够… 但上次DeepSeekV2发布后，他们作者说V2那价格还有得赚，那说明模型token的成本最近的确降得很厉害。 一方面是英伟达等基础硬件厂商给力，另一方面是大模型的算法工程师的确在模型结构和工程侧做了很多优化。
cosyVoice为啥不需要预训练音色模型就可以直接模仿人说话? - 知乎
CosyVoice的核心创新是从语音识别模型中提取 监督语义Tokens （SL3 Tokens）。 如图EA所示，通过在ASR模型编码器中插入特定层，使Tokens直接关联文本语义。 这些Tokens类似于带字幕的语音片段，每个Token都对应明确的文字含义，有效解决了语音模糊问题。
NLP领域中的token和tokenization到底指的是什么？ - 知乎
Tokenizer是将文本切分成多个tokens的工具或算法。 它负责将原始文本分割成tokens 序列。 在NLP中，有多种不同类型的tokenizer，每种tokenizer都有其特定的应用场景和适用范围。 基于字符的Tokenizer：将文本按照字符分割成token，适用于处理中文等没有空格分隔的语言。
CVPR #39;25：PDrop层次化裁剪加速 | 【视觉tokens裁剪】是一近期非常流行的一类MLLM加速手段，虽然它们…
CVPR'25：PDrop层次化裁剪加速 | 【视觉tokens裁剪】是一近期非常流行的一类MLLM加速手段，虽然它们在加速的同时不可避免地带来性能损失😭💡最近中科大等机构的同行们分析了MLLM各层对不同位置视觉tokens…
使用deepseek v3 的api接口，除了在cline用来写代码外，还能用在哪些有意思的地方？ - 知乎
刘琦：小红书英文评论太多看不懂了？ 推荐你试试沉浸式翻译 12 赞同 · 4 评论 文章 然后，既然用ai写代码可以，用ai调用api当然也可以。 有了足够的tokens，跟分析或者聊天相关的小应用都可以玩了。
deepseek开始会员收费了吗？ - 知乎
deepseek-chat 模型已经升级为 DeepSeek-V3；deepseek-reasoner 模型为新模型 DeepSeek-R1。 思维链为deepseek-reasoner模型在给出正式回答之前的思考过程，其原理详见 推理模型。 如未指定 max_tokens，默认最大输出长度为 4K。请调整 max_tokens 以支持更长的输出。 关于上下文缓存的细节，请参考 DeepSeek 硬盘缓存
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