Przejdź do głównej zawartości

Czym jest token w LLM?

· 3 min aby przeczytać

Tokeny są podstawowymi elementami, które pozwalają zrozumieć, jak działają duże modele językowe (LLM). Jeśli kiedykolwiek korzystałeś z narzędzia opartego na LLM, takiego jak chatbot lub asystent głosowy, prawdopodobnie te narzędzia przetwarzają Twoje zapytania, dzieląc je na "tokeny". Ale czym dokładnie jest token i dlaczego jest to istotne? Przyjrzyjmy się temu pojęciu w prosty i szczegółowy sposób.

1. Zrozumienie Tokenów: Prosta Definicja​

Token to jednostka tekstu, którą modele językowe wykorzystują do rozumienia i generowania treści. Może to być:

  • Całe słowo.
  • Część słowa.
  • Pojedynczy znak.

Oto prosty przykład:

Zdanie: "Cześć, jak się masz?"
Możliwe Tokeny: ["Cześć", ",", "jak", "się", "masz", "?"]

Model dzieli zdanie na te jednostki, aby analizować i generować odpowiedzi.

2. Dlaczego tokeny są ważne?​

LLM-y, takie jak GPT lub inne modele, nie odczytują zdań tak jak my. Przetwarzają każde zdanie w fragmentach lub tokenach. Te tokeny umożliwiają modelowi:

  • Analizowanie kontekstu: Zrozumienie relacji między słowami.
  • Przewidywanie następnego kroku: Antycypowanie, które słowo lub fragment powinien pojawić się następnie.
  • Redukcję złożoności: Pracę z jednolitymi jednostkami dla zwiększonej wydajności.

Oto prosty diagram ilustrujący proces:

3. Jak są tworzone tokeny?​

Tworzenie tokenów opiera się na algorytmie zwanym "tokenizacją." Proces ten dzieli tekst na podstawie określonych reguł. Na przykład:

  • Spacje są często podstawowymi separatorami.
  • Znaki interpunkcyjne, takie jak "." lub ",", mogą być pojedynczymi tokenami.
  • Niektóre słowa lub części słów są również izolowane.

4. Przykład praktyczny:​

Zobaczmy, jak bardziej złożone zdanie jest tokenizowane:

Zdanie: "Modele AI są fascynujące!"

Tokeny: ["Modele", "AI", "są", "fascynujące", "!"]

Tutaj niektóre słowa, takie jak "modele", pozostają całe, podczas gdy interpunkcja traktowana jest jako oddzielny token. Umożliwia to modelowi efektywne radzenie sobie nawet z rzadkimi lub złożonymi słowami.

5. Limity tokenów w LLM​

Każdy LLM ma maksymalną pojemność tokenów, które może przetwarzać jednocześnie. Na przykład, jeśli model ma limit 4,000 tokenów, obejmuje to:

  • Tokeny z żądania użytkownika.
  • Tokeny w wygenerowanej odpowiedzi.

Oto kolejny diagram, aby to wyjaśnić:

Oznacza to, że jeśli Twoje żądanie jest zbyt długie, odpowiedź może być skrócona.

6. Tokeny i Koszt: Dlaczego To Ma Znaczenie​

W kontekście komercyjnym koszt korzystania z LLM często jest związany z liczbą przetwarzanych tokenów. Więcej tokenów oznacza dłuższe czasy przetwarzania i wyższe koszty. Ma to bezpośrednie konsekwencje dla firm korzystających z modeli AI:

  • Optymalizacja: Pisanie zwięzłych zapytań w celu obniżenia kosztów.
  • Efektywność: Priorytetowanie istotnych informacji.

7. Uproszczenie: Prosta Metafora​

Wyobraź sobie token jako cegłę. Aby zbudować mur (odpowiedź lub analizę), model łączy te cegły. Im więcej cegieł (tokenów) masz, tym bardziej skomplikowany może być mur, ale wymaga to również więcej czasu i zasobów.

Wnioski​

Tokeny są kluczowym elementem działania modeli językowych. Rozumiejąc tę koncepcję, możesz lepiej optymalizować swoje interakcje z tymi narzędziami, niezależnie od tego, czy tworzysz wydajne chatboty, czy formułujesz skuteczne zapytania. Podsumowując, token to znacznie więcej niż prosty fragment tekstu: to klucz, który umożliwia maszynom rozumienie i generowanie ludzkiego języka.