Модели крупных языков преобразовали то, как машины понимают и генерируют человеческий язык, питая все, от чат -ботов до генераторов контента. За их впечатляющими возможностями лежит фундаментальная концепция, которую должен понять каждый разработчик: токены. Эти строительные блоки напрямую влияют на производительность модели и затраты при работе с LLMS. Это руководство исследует то, что такое токены, как они функционируют в LLMS, и почему понимание токенизации имеет решающее значение для эффективной реализации ИИ.
Понимание токенов с большими языками
В обработке ИИ и естественного языка токен — это основная единица текста, которую обрабатывает модель. В отличие от людей, которые читают текст как непрерывный поток символов, LLM разбивают ввод текста на небольшие сегменты, называемые токенами. Токен может быть целым словом, частью слова, единственным символом или даже знаком или пространством пунктуации.
Набор уникальных токенов, которые LLM распознает его словарный запас. Преобразуя текст в токены, LLMS может обрабатывать язык в форме, которую легче анализировать и генерировать, служа основой для понимания и производства текста.
Как LLM используют токены?
LLMS используйте токены в качестве основы как для обучения из текста, так и для генерации нового контента:
Этот подход, основанный на токене, позволяет LLMS улавливать статистические отношения между словами и фразами, что позволяет им создавать последовательный и контекстуально релевантный текст.
Токенизация: как текст преобразуется в токены
Токенизация — это процесс преобразования необработанного текста в токены — важный первый шаг для LLMS, поскольку они не могут напрямую понимать человеческий язык. Метод токенизации значительно влияет на то, насколько эффективно модель обрабатывает текст и насколько хорошо он обрабатывает различные языки и стили письма.
Основанная на словах, на основе символов и токенизации подвода
Есть три основных подхода к токенизации, каждый с различными преимуществами и недостатками:
Токенизация на основе слов: Рассматривает каждое слово (разделенное пространствами или пунктуацией) как один токен. Например, «LLMS потрясающие!» становится [“LLMs”, “are”, “amazing”, “!”]Полем Этот подход интуитивно понятен, но борется с незнакомыми словами (из-за вокабуляционных предметов) и требует чрезвычайно больших словарей.
Токенизация на основе характера: Этот метод разбивает текст на отдельные символы или байты. Используя тот же пример, он становится [“L”, “L”, “M”, “s”, ” “, “a”, “r”, “e”, etc.]Полем Этот подход может представлять любую возможную строку, но значительно увеличивает длину последовательности, что делает обработку менее эффективной.
Токенизация подвода: Побавляет баланс, разбивая слова на значимые части, которые могут быть короче, чем слова, но дольше, чем символы. Редкое слово, как «несчастье», может стать [“un”, “happiness”]Полем Этот подход эффективно обрабатывает новые или редкие слова, сохраняя при этом словами управляемыми словами — что делает его предпочтительным методом для современных LLMS.
Слова против токенов
Токен — это базовая единица, которую обрабатывает LLM, а слово — это лингвистическая единица. Токены могут быть целыми словами, частями слов, символов или пунктуации. На английском языке одно слово в среднем равна примерно 1,3 токенам, но это варьируется в зависимости от языка и метода токенизации.
Примеры различных подходов к токенизации
Подумайте, как различные токенизаторы будут обрабатывать слово «интернационализация»:
- Токенизатор на основе слов может рассматривать его как один токен (если известен) или пометить его как [UNK] (неизвестный).
- Токенизатор, основанный на персонажах, разбил бы его на 20 отдельных персонажей.
- Токенизатор подножки может разделить его на [“inter”, “national”, “ization”]распознавая общие морфологические единицы.
Эти различия иллюстрируют, почему токенизация имеет значение — выбор влияет на то, как эффективно модели могут обрабатывать текст и как они обрабатывают незнакомые слова или выражения.
Общие инструменты токенизации
Несколько инструментов и библиотек помогают разработчикам внедрить токенизацию:
- Nltk и Spacy: Популярные библиотеки NLP с основными токенизаторами на основе слов.
- Предложение: Библиотека Google поддерживает методы BPE и токенизации Unigram.
- Обнимая токенизаторы лица: Эффективные реализации различных алгоритмов токенизации.
- Open’s Tiktotom: Fast Tokenizer оптимизирован для моделей Openai, таких как GPT-3 и GPT-4.
- Языковые токенизаторы: Как Mecab для японских или специализированных инструментов для других языков.
Пределы токенов и ограничения модели
Каждая языковая модель имеет предопределенные ограничения токена, которые устанавливают границы для входов и выходов. Эти ограничения определяют «длину контекста» — количество токенов, которые модель может обрабатывать за одну операцию. Например, модель с длиной контекста 2048 и 500-ток, может генерировать максимум 1548 токенов в ответ. Эти ограничения существуют из -за вычислительных ограничений, ограничений памяти и выбора архитектурного дизайна.
Понимание этих границ имеет решающее значение, так как превышение их может привести к укороченным ответам, потерянной информации или ошибкам модели. Модели продолжают развиваться с расширением контекстных окон, но эффективная работа в пределах токена остается фундаментальным навыком для разработчиков LLM.
Как ограничения токена влияют на производительность
Токен ограничивает непосредственное влияние на способность LLM поддерживать контекст и генерировать когерентные ответы. Когда входы приближаются или превышают эти ограничения, модели могут потерять отслеживание информации, представленной ранее в тексте, что приводит к снижению точности, забытых деталей или противоречивым выходам. Ограниченные контексты токенов могут особенно препятствовать задачам, требующим дальнего рассуждения, сложного решения проблем или ссылки на информацию, распространяющуюся по всему документу.
Кроме того, различные подходы к токенизации влияют на то, насколько эффективно кодируется текст — неэффективная токена может привести к впустую токенам, которые учитываются против контекстных ограничений без добавления значимой информации. Понимание этих последствий производительности помогает разработчикам разрабатывать более эффективные подсказки и взаимодействия.
Стратегии для оптимизации использования токенов
Эффективная оптимизация токенов начинается с изготовления кратких, четких подсказок, которые устраняют избыточность и ненужные детали. Разработчики могут уменьшить использование токенов, используя аббревиатуры, где это необходимо, удаляя дубликатную информацию и сосредотачивая запросы на конкретных точках, а не на широких темах. Структурные взаимодействия с использованием последующих вопросов вместо длинных отдельных подсказок могут максимизировать использование контекста.
Реализация методов, таких как Chunking (разбивая контент на более мелкие сегменты) помогает управлять ограничениями токена при работе с большими документами. Выбор моделей с более эффективными методами токенизации и мониторингом использования токенов для чувствительных к затратам приложений может значительно снизить эксплуатационные расходы при сохранении качества выпуска.
Токенизация LLM на практике
Токенизация влияет на каждое взаимодействие с LLMS, от чат -ботов до систем генерации контента. Понимание его практических последствий помогает разработчикам создать более эффективные приложения ИИ.
Примеры токенизации в приложениях искусственного интеллекта:
Чат -боты и виртуальные помощники: Токенизировать запросы пользователей и предыдущую историю разговоров для поддержания контекста.
Машинный перевод: Токенизировать исходный текст, токены карты между языками и генерируйте переведенный вывод.
Текстовое суммирование: Разбейте документы на токены, чтобы определить ключевую информацию для извлечения или абстракции.
Завершение кода: Используйте специализированные токенизаторы, которые понимают синтаксис языка программирования.
Влияние токенизации на seo и создание контента
При использовании LLMS для создания контента токенизация влияет на следующее:
Длина и структура содержания: Пределы токенов могут потребовать разрыва контента на разделы или планирование много часовых поколений.
Использование ключевых слов: Понимание того, как конкретные термины токенизируют, помогает убедиться, что они выглядят нетронутыми в сгенерированном контенте.
Планирование контента: Эффективное подсказка требует осознания того, как эффективно различаются инструкции.
Популярные алгоритмы токенизации и их различия
Современные LLMS обычно используют алгоритмы токенизации подвода, каждый из которых имеет различные подходы:
Байтовая кодировка (BPE)
BPE начинается с отдельных символов и итеративно объединяет наиболее частые соседние пары токенов до достижения целевого размер словарного запаса. Этот подход, управляемый данными, эффективно обрабатывает общие слова, в то же время способный представлять редкие термины. Модели GPT OpenAI используют варианты BPE.
Языковые модели Unigram
Токенизация Unigram использует вероятностный подход, начиная со многих токенов -кандидатов и итеративно удаляя те, которые наименьшей влияют на вероятность создания учебного текста. Это создает токены, которые, как правило, являются более лингвистически значимыми.
Токенизация словкой
Разработанная для BERT, WordSiece аналогична BPE, но приоритет слияниям, которые максимизируют вероятность обучения данных, а не просто частоту. Это часто отмечает подразделения подчиненных со специальными префиксами (например, «##» в BERT), чтобы указать продолжение слов.
Tiktoken (токенизатор Openai)
Пользовательский токенизатор Openai для таких моделей, как GPT-3.5 и GPT-4, реализует BPE с оптимизацией для скорости и эффективности. Он обрабатывает многоязычный текст, специальные символы и разнообразные форматы при сохранении обратимости (токены могут быть идеально преобразованы обратно в исходный текст).
Заключение
Токены формируют основу того, насколько крупные языковые модели понимают, обрабатывают и генерируют текст. Понимание токенизации не просто академическая — она напрямую влияет на эффективность применения, управление затратами и качество выпуска. Освоение концепций токенизации и стратегий оптимизации, разработчики могут создавать более эффективные приложения для ИИ, которые максимизируют потенциал LLM, одновременно сводя к минимуму их ограничения.
Поскольку модели продолжают развиваться с более крупными контекстными окнами и более сложными архитектурами, эффективное управление токен останется важным навыком для разработчиков искусственного интеллекта, стремящихся создавать самые современные приложения.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Janakiram MSV является основным аналитиком в Janakiram & Associates и адъюнкт -преподавателем Международного института информационных технологий. Он также является квалифицированным Google Cloud Developer, сертифицированным архитектором решений Amazon, сертифицированным разработчиком Amazon, … Подробнее от Janakiram MSV
