Token layering /分層
Token 分層是一種透過精心組合原始 token（詞或短語）來精確表達使用者意圖的技術，就像使用樂高積木搭建結構一樣。AI依賴這些 token 來理解使用者的提示並生成響應。此模式是一種通用的輸入方式，與人類自然交流的方式非常接近。
定義與操作方法 (Definition and Operation)
Token 分層的核心在於，使用者選擇和組合特定詞語，使其攜帶更多關聯意義，從而幫助 AI 精確解讀輸入內容。例如：不同表達方式對語氣和意義的影響：
- "I departed"（我離開了）語氣中性。
- "I slinked away"（我偷偷溜走了）暗示謹慎或害怕。
- "I escaped"（我逃走了）傳遞出緊張或危急。
- 詞語的關聯意義：
- 提示生成器“顯示一隻熊在城市裡”，通常會展示棕熊在一個西方城市場景中。
- 如果改為“顯示一隻熊貓在城市裡”，AI會預設將場景放置在中國。這種變化源於熊貓和中國的文化關聯。
透過有意組合 token，可以強化 AI 對提示的理解，並最佳化生成內容。例如，在影象生成中，使用者常列出加權 token 來控制風格和方向，這種方法在創意頭腦風暴中非常高效。
實踐與變體
Token 分層技術不斷演進，逐步融入更直觀、使用者友好的介面設計中，以下為常見形式：
- 直觀的開放式提示與分層 token 的結合：例如 Adobe Firefly 提供一個開放式輸入框，同時配備易於選擇的風格化、結構化和引用性 token 面板。在音樂生成器（如 Udio）中，使用者可以從視覺化工具中選擇特定音調或風格。
- 後續互動式 token 採集：工具可以在初始提示後生成追問，例如 Jasper 和 Perplexity 會自動生成跟進問題作為新的輸入 token，從而逐步捕獲使用者意圖。這種方法能減輕使用者在初始輸入時的負擔，提升使用者體驗。
- 結果後的 token 調整建議：AI 生成結果後提供修改選項，使用者可選擇預設列表（如 Grammarly 和 Notion）或從當前上下文中自動生成建議。這種遞進式的互動模式降低了使用者的學習成本。
案例與互動模式
- 技術性介面：在技術工具中，如 MidJourney 的 Discord 介面，使用者需手動編寫 token 並結合引數進行調整。相關輔助工具：MidJourney 的 /shorten 命令能顯示 token 的相對權重，幫助使用者理解 token 對結果的影響。
- Web 介面：在類似 Adobe Firefly 的 Web 介面中，token 被設計為視覺化“標籤”（類似 UX 模式中的 chips），標籤清晰且可刪除。無論是哪種介面，都應區分 token 和引數，併為使用者提供理解 token 影響的簡便方式。
優勢 (Positives)
- 簡化 AI 的使用過程：對於新手或專家，token 分層能透過直觀的設計降低學習曲線。例如，讓 AI 提供相關 token 建議，使用者只需選擇即可，減少試錯成本。
- 逐步披露資訊的靈活性：Token 不需要一次性新增，使用者可以從簡單提示開始，逐步增加資訊，從而精準除錯結果。這種方式既能降低初始負擔，又能幫助使用者逐步最佳化輸出。
- 利用 AI 簡化 token 新增：比起預設固定 token 列表或完全開放的輸入，AI 可根據上下文自動生成 token 建議，降低使用者的輸入複雜性，同時建立信任。
風險 (Potential Risks)
- 迭代成本：生成多個結果需要消耗實際資源。如果使用者因多次試錯而浪費時間或額度，可能產生挫敗感或直接放棄。因此，需在結果質量和學習迭代間找到平衡。
- 不必要的複雜性：對某些使用者來說，理解 token 與引數的關係可能具有一定挑戰性。需要設計清晰的指導或示例來降低使用者的使用難度。
