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如今的大型語言模型（LLM）可以理解世界上很多語言，甚至是一些記載較少的語言。不過，大模型處理不同語言之間時(shí)，其性能上存在很大的差異，這是由于模型成本與其所訓(xùn)練的語言緊密掛鉤。
牛津大學(xué)最近進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明，從諸多語言模型的計(jì)費(fèi)方式看，英語的輸入和輸出比其他語言的輸入和輸出要便宜得多。例如，西班牙語的成本約為英語的1.5倍，簡體中文的價(jià)格約為2倍以上，緬甸撣語在15倍以上。
成本的差異也間接導(dǎo)致英語使用者和世界其他語言使用者之間形成AI鴻溝。
成本差異主要是因數(shù)據(jù)標(biāo)記化所帶來的。標(biāo)記化就是將訓(xùn)練文本分解成更小的單元，這個(gè)更小的單元就是標(biāo)記（Token）。這是一個(gè)人工智能（AI）公司將用戶輸入轉(zhuǎn)換為計(jì)算成本的過程。
研究顯示，使用英語以外的語言訪問和訓(xùn)練模型的成本都更高。例如中文，無論是在語法上還是在字符數(shù)量上，都有更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，從而導(dǎo)致更高的標(biāo)記化（Token）率。
舉例來看，基于OpenAI公司的GPT2模型，對于“國家不同，所得稅的結(jié)構(gòu)是不同的，稅率和稅率等級也有很大的差異”這句話的處理來看，在簡體中文處理中運(yùn)用到了66個(gè)Token，在英語處理中僅用到了24個(gè)Token，而在禪語處理中使用到了468個(gè)Token。
就每次輸出所需的費(fèi)用而言，漢語的成本是英語的兩倍。所以在AI相關(guān)的費(fèi)用中，英語的成本效益是最高的。
當(dāng)涉及到語言模型時(shí)，設(shè)計(jì)者的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)低成本和高效功能之間的平衡。隨著AI領(lǐng)域的不斷發(fā)展，科技公司必須仔細(xì)考慮語言選擇對成本和可訪問性的影響。
這種成本差異促使中國、印度等國家紛紛開發(fā)自己的母語LLM項(xiàng)目。
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