在自然语言处理和机器学习领域，令牌（Token）是序列中的最小单位或组成部分。在文本处理中，令牌可以是一个单词、一个字符，甚至是一个子词，这取决于文本是如何被分割或令牌化的。令牌化是将一段文本分解成单个令牌的过程。例如，句子“我爱自然语言处理”可以被令牌化为以下单词令牌：[“我”，“爱”，“自然”，“语言”，“处理”]。
令牌用于以机器学习模型能够理解的方式表示文本数据。在OpenAI的GPT-3.5模型中，每个令牌对应于文本的特定块，模型处理这些令牌以生成响应。然而，重要的是要注意，令牌的长度可以不同，较长的单词或句子可能会被分割成多个令牌。
在使用像GPT-3.5这样的语言模型时，管理令牌计数至关重要，因为这些模型对单次交互中可使用的最大令牌数有特定限制。遵守这些限制确保了与模型的成功和高效交互。
提示（Prompt）在自然语言处理和与OpenAI的GPT-3.5等语言模型工作的背景下，指的是给予模型的初始输入或指令，以启动特定任务或生成响应。它可以是一个问题、一个陈述或任何形式的文本，为模型的后续输出设置上下文。提示是帮助指导模型生成过程的起点。
例如，如果你想让模型回答一个问题，你会将问题作为提示提供。如果你需要模型继续一个故事，你会将故事的当前上下文作为提示呈现。例如，如果你想使用GPT-3.5起草一封电子邮件，你的提示可能是： 主题：跟进会议 正文：嗨[收件人姓名]，希望这封邮件能找到你。我想跟进我们最近的会议...
提示的质量和具体性至关重要，因为它直接影响生成的响应。一个精心制作的提示是清晰、简洁的，并包含从语言模型获得所需输出的所有必要信息。正确管理提示对于与模型的有效和准确交互至关重要。
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