Что такое токен AI?

Как исследователь с опытом работы в области генеративного искусственного интеллекта, я нахожу недавнее объявление Google об увеличении окна контекста токена для Gemini 1.5 Pro с 1 миллиона до 2 миллионов токенов весьма интригующим. Однако, прежде чем мы углубимся в последствия этого обновления, важно понять, что такое токен AI и как он работает.

Недавно Google сообщил, что контекстное окно Gemini 1.5 Pro расширится с одного миллиона слов до двух миллионов. Но вам может быть интересно, что именно представляет собой токен в этом контексте?

По сути, чат-ботам требуется помощь в интерпретации получаемого ими текста, чтобы понять идеи и имитировать человеческий разговор. В сфере генеративного искусственного интеллекта этому способствует метод токенизации, который упрощает информацию для облегчения ее использования системами искусственного интеллекта.

Что такое токен AI?

Как наблюдатель, я бы описал это так: в сфере больших языковых моделей (LLM) каждое слово или фраза разбивается на наименьший компонент — токен ИИ. Эти токены действуют как строительные блоки, включающие в себя отдельные слова, знаки препинания и даже подфразы. Анализируя эти токены, LLM могут различать закономерности и связи между ними, что позволяет генерировать контент соответствующим образом сегментированным образом. Этот процесс отражает преобразование данных в Юникод для упрощения компьютерной обработки. Благодаря этому подходу токенизации модели могут предвидеть предстоящие термины и соответствующим образом реагировать в контексте заданного вами запроса.

Когда вы даете команду или задаете вопрос, она может состоять из длинных фраз и сложных слов, которые такую языковую модель, как я, необходимо сначала упростить. Я разделил эти входные данные на более мелкие единицы, называемые токенами, для упрощения обработки. После отправки и анализа я даю подходящий ответ на основе предоставленной информации.

Процесс преобразования текста в токены называется токенизацией. Существует множество методов токенизации, которые могут различаться в зависимости от вариантов, включая словарные инструкции, словосочетания, язык и т. д. Например, метод токенизации на основе пробелов разбивает слова на основе пробелов между ними. Фраза «На улице идет дождь» будет разделена на лексемы «Идет», «дождь», «на улице».

Как работают токены AI?

В области генеративного искусственного интеллекта общая схема преобразования токенов заключается в том, что каждый токен представляет около четырех английских символов или примерно три четверти слова. Это означает, что 100 токенов переводятся примерно в 75 английских слов. Кроме того, предполагается, что одно или два предложения составляют около 30 токенов, один абзац содержит около 100 токенов, а 1500 английских слов эквивалентны примерно 2048 токенам.

Как аналитик, я бы объяснил это так: независимо от того, являетесь ли вы обычным пользователем, разработчиком или сотрудником предприятия, программное обеспечение искусственного интеллекта, с которым вы работаете, использует токены для выполнения своих функций. Как только вы начнете использовать генеративные услуги искусственного интеллекта и понесете расходы, вы, по сути, приобретете эти токены, чтобы обеспечить бесперебойную работу службы на пиковом уровне производительности.

Эксперт: Большинство AI-брендов, генерирующих текст, следуют фундаментальным принципам использования токенов в своих моделях. Значительное количество предприятий налагают ограничения на токены, которые устанавливают ограничение на количество токенов, которые могут быть обработаны за одно взаимодействие. Если входные данные превышают ограничение токена для языковой модели (LLM), ему не удастся полностью завершить запрос за один ход. Например, попытка перевести статью объемом 10 000 слов с использованием GPT с лимитом токенов 4096 приведет к неполному ответу, поскольку для задачи требуется около 15 000 токенов.

Как аналитик, я заметил, что компании расширяют границы возможностей моделей большого языка (LLM), расширяя свои возможности за пределы ограничений токенов. Например, ориентированная на исследования модель BERT от Google могла обрабатывать максимум 512 входных токенов. Напротив, GPT-3.5 LLM OpenAI, который поддерживает бесплатную версию ChatGPT, обрабатывает до 4096 входных токенов, в то время как его усовершенствованный GPT-4 LLM, который запускает платную версию ChatGPT, может обрабатывать до 32 768 входных токенов.

Размер текста составляет примерно 64 000 слов — это ограничение текста Google Gemini 1.5 Pro для его AI Studio с возможностями аудио. Напротив, Claude 2.1 LLM имеет емкость контекстного окна примерно до 200 000 токенов, что соответствует примерно 150 000 слов или примерно 500 страницам текста.

Каковы различные типы токенов AI?

В сфере генеративного ИИ существуют различные виды символов или «токенов», которые помогают языковой модели (LLM) распознавать и анализировать наиболее фундаментальные компоненты данных. Ниже приведены некоторые важные признаки, которые привлекают внимание модели ИИ:

Словные токены — это слова, которые представляют собой отдельные единицы, например «птица», «дом» или «телевидение».
Токены подслов – это слова, которые можно разделить на более мелкие единицы, например, разделить вторник на «вторник» и «день».
Знаки препинания заменяют знаки препинания, включая запятые (,), точки (.) и другие.
Цифровые жетоны заменяют числовые цифры, включая цифру «10».
Специальные токены могут отмечать несколько уникальных инструкций при выполнении запросов и обучающих данных.

Каковы преимущества токенов?

Как аналитик в области генеративного искусственного интеллекта, я бы подчеркнул значение токенов в преодолении разрыва между человеческим языком и компьютерной обработкой. По моему опыту, при работе с языковыми моделями (LLM) и другими системами искусственного интеллекта токены служат важнейшими посредниками. Они облегчают понимание огромных объемов данных с помощью этих моделей, что особенно ценно в корпоративных средах, где широко используются LLM. Кроме того, компании могут использовать лимиты токенов для повышения эффективности своих моделей искусственного интеллекта. По мере продвижения к расширенным версиям LLM токены позволят моделям расширять объем своей памяти за счет более высоких лимитов токенов или более широких контекстных окон.

Преимущества токенов распространяются на их роль в обучении языковых моделей (LLM). Будучи крошечными блоками данных, они способствуют более быстрой обработке данных за счет оптимизации эффективности вычислений. Более того, благодаря своим предсказательным свойствам токены улучшают понимание идей и улучшают генерацию последовательностей в течение длительных периодов времени. Кроме того, токены позволяют включать в LLM мультимедийный контент, такой как изображения, видео и аудио, расширяя сферу применения за пределы текстового взаимодействия с чат-ботами.

Использование токенов обеспечивает безопасность данных и экономию средств, поскольку кодировка Unicode защищает конфиденциальную информацию, сжимая длинный текст в компактные формы.

Смотрите также

2024-05-30 14:39