Qu'est-ce qu'un token dans un LLM ?

Les tokens sont des éléments fondamentaux pour comprendre comment les modèles de langage large (LLM, ou "Large Language Models") fonctionnent. Si vous avez déjà utilisé un outil basé sur un LLM, comme un chatbot ou un assistant vocal, il est probable que ces outils traitent vos demandes en les décomposant en "tokens". Mais qu'est-ce qu'un token exactement, et pourquoi sont-ils essentiels ? Plongeons dans ce concept de manière simple et détaillée.

1. Comprendre les tokens : une définition simple

Un token est une unité de texte que les modèles de langage utilisent pour comprendre et générer du contenu. Il peut s'agir :

• D'un mot entier.
• D'une partie de mot.
• D'un caractère individuel.

Prenons un exemple simple :

Phrase : « Bonjour, comment allez-vous ? »
Tokens possibles : ["Bonjour", ",", "comment", "allez", "-", "vous", "?"]

Le modèle découpe la phrase en ces unités pour les analyser et générer des réponses.

2. Pourquoi les tokens sont-ils importants ?

Les LLM, comme GPT ou d'autres modèles, ne lisent pas les phrases comme nous. Ils traitent chaque phrase en fragments ou tokens. Ces tokens permettent au modèle de :

• Analyser le contexte : Comprendre les relations entre les mots.
• Prédire la suite : Anticiper quel mot ou fragment de mot doit venir après.
• Réduire la complexité : Travailler avec des unités uniformes pour une efficacité accrue.

Voici un diagramme simple pour visualiser le processus :

3. Comment les tokens sont-ils créés ?

La création de tokens repose sur un algorithme appelé "tokenisation". Ce processus divise le texte selon des règles précises. Par exemple :

• Les espaces sont souvent des séparateurs de base.
• Les ponctuations, comme « . » ou « , », peuvent être des tokens individuels.
• Certains mots ou parties de mots sont également isolés.

4. Exemple pratique :

Voyons comment une phrase plus complexe est tokenisée :

Phrase : « Les modèles d’IA sont fascinants ! »

Tokens : ["Les", "mod", "èles", "d’", "IA", "sont", "fascinants", "!"]

Ici, certains mots comme « modèles » sont divisés en plusieurs morceaux pour optimiser l'analyse. Ces fragments permettent au modèle de gérer même des mots rares ou complexes.

5. La limite des tokens dans les LLM

Chaque LLM a une capacité maximale de tokens qu’il peut traiter à la fois. Par exemple, si un modèle a une limite de 4 000 tokens, cela inclut :

• Les tokens de la requête utilisateur.
• Les tokens de la réponse générée.

Voici un autre diagramme pour expliquer :

Cela signifie que si votre requête est très longue, la réponse pourrait être tronquée.

6. Tokens et coût : pourquoi c'est important

Dans un contexte commercial, le coût d'utilisation d'un LLM est souvent lié au nombre de tokens traités. Plus il y a de tokens, plus le traitement est long et coûteux. Cela a des implications directes pour les entreprises utilisant des modèles IA :

• Optimisation : Rédiger des requêtes concises pour réduire les coûts.
• Efficacité : Prioriser les informations essentielles.

7. Vulgarisation : une métaphore simple

Imaginez un token comme une brique. Pour construire un mur (une réponse ou une analyse), le modèle assemble ces briques. Plus il y a de briques (tokens), plus le mur peut être complexe, mais cela demande également plus de temps et de ressources.

Conclusion

Les tokens sont au cœur du fonctionnement des modèles de langage. En comprenant ce concept, vous pouvez mieux optimiser vos interactions avec ces outils, qu'il s'agisse de créer des chatbots performants ou de rédiger des requêtes efficaces. En résumé, un token est bien plus qu'un simple fragment de texte : c'est la clé qui permet aux machines de comprendre et de générer du langage humain.