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近期研究发现，用户所使用的语言对于大型语言模型（LLM）的费用有显著影响，可能导致英语使用者和其他语言使用者之间的人工智能鸿沟。研究显示，由于某些服务采用的服务器成本衡量和计费方式，英语输入和输出的费用远低于其他语言。其中，简体中文的费用约为英语的两倍，西班牙语是英语的1.5倍，而缅甸的掸语则是英语的15倍。 一位名为Dylan Patel的网友分享了一张照片，展示了一项由牛津大学进行的研究。该研究发现，让一个LLM处理一句缅甸语句子需要198个词元，而同样的句子用英语写只需要17个词元。词元代表了通过API访问LLM所需的计算力成本，这意味着缅甸语句子使用这种服务的成本比英语句子高出11倍。 词元化模型（即人工智能公司将用户输入转换为计算成本的方式）意味着，除了英语之外的其他语言使用和训练模型要贵得多。这是因为像中文这样的语言有着不同、更复杂的结构（无论是从语法还是字符数量上），导致它们需要更高的词元化率。例如，“你的爱意”在英语中只需要两个词元，但在简体中文中需要八个词元，尽管简体中文文本只有4个字符，而英文有14个字符。