Definicja, token w przetwarzaniu języka naturalnego
W kontekście przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP) i modeli językowych, token to najmniejsza jednostka tekstu, której maszyny używają do rozumienia i generowania języka. Tokenami mogą być słowa, części słów, znaki lub znaki interpunkcyjne, w zależności od sposobu tokenizacji tekstu.
Proces tokenizacja
Tokenizacja to proces dzielenia tekstu na sekwencję tokenów. Jest to krytyczny krok dla modeli językowych, takich jak modele GPT, aby efektywnie obsługiwać tekst. Różne strategie tokenizacji obejmują:
- Tokenizacja słów: Dzielenie tekstu na pojedyncze słowa. Na przykład zdanie „Mały, zielony ptak” staje się tokenami [„Mały”, „zielony”, „ptak”].
- Tokenizacja pod-słów: To podejście dzieli tekst na mniejsze części, często używane do obsługi rzadkich lub trudno wymawialnych słów. Na przykład „nieszczęśliwy” może być tokenizowane na [„nie”, „szczęśliwy”].
- Tokenizacja znaków: Traktowanie każdego pojedynczego znaku jako tokena, co może być szczególnie przydatne w językach, które nie używają spacji między słowami lub w przypadku bardzo elastycznych języków opartych na znakach, takich jak chiński lub japoński.
Przykłady tokenów w przetwarzaniu języka naturalnego
Dla zdania „Mały, zielony ptak”:
- Tokenizacja słów: [„Mały”, „zielony” „ptak”].
- Tokenizacja pod-słów: [„Ma”, „ły”, „zie”, „lo”, „ny”, „pt”, „ak].
- Tokenizacja znaków: [„M”, „a”, „ł”, „y”,” », «z”, „i”, „e”, „l”, „o”, „n”, „y” » «p”, „t”, „a”, „k”].
Tokeny są integralną częścią szerokiej gamy aplikacji AI, w tym:
- Generowanie tekstu: Modele językowe, przewidują i generują język na podstawie tokenów, tworząc spójne i kontekstowo istotne wyniki.
- Tłumaczenie językowe: Tokeny umożliwiają dzielenie zdań na zarządzalne jednostki w celu tłumaczenia tekstu na różne języki. Na przykład tokenizacja pod-słów pomaga w tłumaczeniu nietypowych lub złożonych słów, które mogą nie istnieć w języku docelowym.
Znaczenie tokenów
Tokeny odgrywają kluczową rolę w umożliwianiu modelom językowym wydajnego przetwarzania dużych ilości tekstu. Przekształcając złożone zdania w łatwe do zarządzania jednostki danych, tokeny pomagają modelom normalizować, analizować i syntetyzować tekst podobny do ludzkiego. Proces tokenizacji wpływa również na koszt obliczeniowy korzystania z modeli sztucznej inteligencji, ponieważ modele są zazwyczaj oceniane i wyceniane na podstawie liczby przetworzonych tokenów. Zrozumienie sposobu działania tokenizacji ma fundamentalne znaczenie dla projektowania wydajnych i skalowalnych systemów sztucznej inteligencji, które mogą obsługiwać wszystko, od podsumowywania tekstu po złożonych konwersacyjnych agentów AI.
Rozmiar i rodzaj tokenów używanych w danych treningowych modelu również wpływa na jego wydajność i alokację zasobów.
Źródła:
- OpenAI: openai.com
- AI Now Institute: ainowinstitute.org
- MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL): csail.mit.edu
- Google AI: ai.google
- Stanford AI Lab: ai.stanford.edu
- DeepMind (Google): deepmind.com
- AI Hub – NVIDIA: developer.nvidia.com/ai
- Machine Learning Mastery: machinelearningmastery.com
- Wikipedia: wikipedia.org/wiki/
