Токен — это единица текста, которая намеренно сегментирована для эффективной обработки большой языковой моделью. Этими единицами могут быть слова или любой другой подмножество языка — части слов, сочетания слов или знаки пунктуации.
Токенизация — это процесс преобразования частей языка в биты данных, которые можно использовать в программе, а токенизатор — это алгоритм или функция, которая выполняет этот процесс, т. е. берет язык и преобразует его в эти пригодные для использования биты данных.
Упрощая: токенизация – это конвертирование слов в цифры, с которыми компьютер уже может работать как с цифрами, производя любые заданные математические операции.
LLM работают с числовыми представлениями объектов. Слова и текст преобразуются в векторы (см. word2vec). Для этого модели должны сопоставить слова с числами. Gрисваивать каждому слову собственный номер неэффективно, поэтому нужно уменьшить количество этих объектов, взяв части слов (или другие последовательности) и преобразовав их в токены.
Чем слова преобразуются в токены
Существует множество различных токенизаторов, каждый со своими задачами и особенностями. Наиболее известны NLTK (Natural Language Toolkit), Spacy, токенизатор BERT и Keras. Выбор одного из этих или другого токенизатора зависит от вашего конкретного варианта использования.
В среднем на один токен приходится примерно 0,75 слов, но между токенизаторами могут быть существенные различия.
Разбивая слова на более мелкие части (токены), LLM может лучше обрабатывать новые или необычные слова, понимая их строительные блоки. Это также помогает модели уловить нюансы языка, такие как различные формы слов и контекстуальные значения. По сути, использование токенов похоже на предоставление модели более подробной карты языка, позволяющей ей более эффективно ориентироваться и понимать сложности человеческого общения, даже с ограниченными данными или на разных языках.
Как ещё LLM используют токены
Токены также являются полезной формой измерения. Размер текста, который LLM может обрабатывать и генерировать, измеряется в токенах. Кроме того, операционные расходы LLM прямо пропорциональны количеству обрабатываемых токенов — чем меньше токенов, тем ниже стоимость, и наоборот.
В постоянных усилиях по улучшению и оптимизации методов токенизации в разных моделях больших языков используются разные методы токенизации. Некоторые токенизаторы зависят от контекста и поэтому различаются в зависимости от использования текста. LLM от Google, BERT, полагается на такую токенизацию.
Использование токенов — важный шаг в рабочем процессе LLM и часто включает в себя нечто большее, чем просто сегментирование текста. Скорее, используются различные методы токенизации (по крайней мере частично), чтобы помочь различить и выделить основные лингвистические структуры.
