大规模语言模型工作负载的令牌高效数据准备指南
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
随着RAG架构和AI系统的扩展，数据序列化效率低下导致40%至70%的令牌浪费，增加API成本并降低模型性能。优化策略包括消除结构冗余、优化数值精度和应用层次扁平化。有效的数据准备和预处理能显著提升令牌效率，降低成本，增强AI部署的经济性。
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关键要点
- RAG架构和AI系统扩展中，数据序列化效率低下导致40%至70%的令牌浪费。
- 令牌浪费增加API成本，降低模型性能，尤其在大规模应用中更为明显。
- 数据序列化的冗余结构、数值精度和层次结构是优化的关键领域。
- 有效的数据准备和预处理可以显著提升令牌效率，降低成本。
- 优化策略包括消除结构冗余、优化数值精度和应用层次扁平化。
- 建立预处理管道以提高数据准备效率，关键组件包括模式检测、压缩规则和去重。
- 实施优化策略后，通常可实现60%至70%的上下文大小减少和每查询令牌成本的比例降低。
- 格式选择对效率影响显著，CSV格式在表格数据中比JSON更高效。
- 监控令牌效率与准确性和延迟同等重要，以应对数据漂移或序列化问题。
- 令牌优化不仅是成本降低，更是能力提升，能提高模型性能并降低成本。
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