Что такое токен в нейросети: простое объяснение и практическое применение

Нейросеть действует как иностранный студент, который учит русский язык. Она не понимает слова целиком, а разбирает их по слогам или частям — эти «кусочки» и есть токены. Когда пользователь пишет запрос, нейросеть сначала дробит его на такие «слоги», затем осмысливает их сочетание и только потом даёт ответ.

Простое сообщение «Привет!» для нейросети может состоять из двух токенов, в то время как английское «Hello!» занимает всего один. Знание принципов токенизации помогает понять, как ИИ воспринимает текст, почему существуют ограничения на длину ответов и как формируется стоимость запросов в коммерческих API.

Источник фото: cs15.pikabu.ru

Простое объяснение: что такое токены в нейросети

Токен в нейросетях — это минимальная единица данных, которую ИИ воспринимает при обработке текста. Если представить текст как конструктор, то токены — это его отдельные детали. Нейросети не работают напрямую со словами или буквами — они разбивают текст на эти самые токены для анализа.

Можно представить, что нейросеть — это переводчик с иностранного языка, а токены — это не слова, а «кирпичики смысла», из которых состоит этот язык. Простая аналогия:

Студент учит иностранный язык и сначала разбивает фразу на понятные части. Например: «Не пойду гулять» → [«Не», «пойду», «гулять»] — три слова.

Нейросеть делает то же самое, но её «словарь» (токенизатор) более гибкий. Она может разбить фразу так: [«Не», «пой», «ду», «гул», «ять»] — пять токенов. Почему? Потому что «пойду» можно увидеть как корень «пой» и часть «ду», а «гулять» как «гул» и «ять». Это помогает ИИ понять, что «пойду», «пойдёшь», «пойдём» имеют общий корень.

Пример на английском языке: 
unbreakable (неразрушимый) → обычный человек видит одно слово.
Нейросеть может разбить на токены: [«un», «break», «able»] — три токена. Она «знает», что «un» означает отрицание, «break» — ломать, а «able» — способность. Так она эффективнее работает с языком.

Отличие от криптотокенов

Токены в нейросетях — элементарные единицы текста, на которые искусственный интеллект разбивает информацию для обработки. Это не материальные или цифровые активы, а служебные «кирпичики данных», которые модели ИИ используют для понимания и генерации языка.

Криптотокены — это цифровые активы. В отличие от «текстовых» токенов, криптотокены являются объектом торговли, их можно покупать, продавать и хранить в цифровых кошельках. Их цена определяется рыночным спросом и предложением, а их сущность ближе к цифровым акциям, валюте или жетонам, дающим доступ к сервисам.

Почему важно понимать это различие:

1. Защита от мошенничества. Аферисты могут предлагать купить «токены нейросети» как инвестицию, но на деле эти единицы обработки текста не являются активом. Они лишь используют терминологию ИИ, чтобы продать бесполезный цифровой жетон своего проекта.
2. Понимание ценообразования. В ИИ плата за токены — это расходы на вычисления. В криптомире цена токена — это биржевая стоимость актива.
3. Правильная терминология. Для разработчика ИИ «дорогие токены» означают высокую стоимость генерации текста через API. Для криптотрейдера те же слова — намёк на дорогую монету на бирже.
4. Техническая разница. Токен ИИ — это просто число из словаря модели, её внутренняя переменная. Криптотокен — это запись в публичном блокчейне с уникальным ID, владельцем и историей, которую может проверить любой.

Как работает токенизация 

Детально разобрали, как работает токенизация — процесс превращения «сырого» текста в те самые числовые токены, которые понимает нейросеть. Токенизация — это первый и важный шаг в работе любой языковой модели. От её качества зависят понимание контекста, скорость работы и эффективность обучения модели.

Представим, что у нас есть фраза: «Я люблю котиков!»

Шаг 1. Предварительная обработка

На этом этапе текст приводят к более стандартному виду.

Что происходит: приведение к нижнему регистру (не всегда), удаление лишних пробелов, нормализация знаков препинания.

Наш пример остаётся почти без изменений → «я люблю котиков!»

Шаг 2. Разбивка на токены

Это важнейший этап современной токенизации. Вместо того чтобы искать каждое слово в огромном словаре, алгоритм разбивает незнакомые слова на значимые части — токены.Основные алгоритмы: Byte Pair Encoding (BPE), WordPiece, Unigram.

Как работает BPE (используется в GPT) на упрощённом примере:

1. Исходный текст: «я люблю котиков!»
2. Начало: Модель видит текст как последовательность символов и самых частых символов/байтов: ['я', ' ', 'л', 'ю', 'б', 'л', 'ю', ' ', 'к', 'о', 'т', 'и', 'к', 'о', 'в', '!']
3. Обучение словаря (происходит однажды при создании токенизатора). Берётся огромный корпус текстов. Алгоритм находит самые частые пары символов (например, 'к','о' → 'ко') и заменяет их на новый единый токен. Процесс повторяется тысячи раз, пока не будет создан словарь фиксированного размера, например, 50 000, 100 000 или 500 000 токенов. В этот словарь войдут: частые слова целиком — я, люблю; корни слов — кошк, кот; приставки, суффиксы — ##ю, ##ов, ##ние — где ## часто означает, что это часть слова; частые слоги и даже отдельные символы.
4. Применение готового словаря к нашему тексту. Токенизатор ищет самое длинное совпадение из своего словаря, начиная с первого символа. «я» → нашли токен "я". Пробел → часто это отдельный токен " ". «люблю» → возможно, в словаре есть целое слово "люблю". Если нет, разобьёт на ["лю", "бл", "ю"]. «котиков» → маловероятно, что это редкое слово есть целиком. Скорее всего, разобьётся на известные кусочки: ["кот", "ик", "ов"]. «!» → токен для восклицательного знака. Токенизатор ищет самое длинное совпадение из своего словаря, начиная с первого символа. «я» → нашли токен "я". Пробел → часто это отдельный токен " ". «люблю» → возможно, в словаре есть целое слово "люблю". Если нет, разобьёт на ["лю", "бл", "ю"]. «котиков» → маловероятно, что это редкое слово есть целиком. Скорее всего, разобьётся на известные кусочки: ["кот", "ик", "ов"]. «!» → токен для восклицательного знака. Итог этого шага — последовательность субтокенов["я", " ", "люблю", " ", "кот", "ик", "ов", "!"]
   

Шаг 3. Присвоение числовых идентификаторов

У каждого субтокена в словаре токенизатора есть свой уникальный номер (ID). Токенизатор просто заменяет текст на список этих номеров.

Словарь токенизатора (пример):

• "я" → ID 47
• " " → ID 220 (пробел часто имеет свой ID)
• "люблю" → ID 12589
• "кот" → ID 5432
• "ик" → ID 9876
• "ов" → ID 11234
• "!" → ID 0

Итог этого шага — текст превращается в числа: [47, 220, 12589, 220, 5432, 9876, 11234, 0]. Именно этот массив чисел и подаётся на вход нейросети.

Шаг 4. Обратный процесс — детокенизация

Когда нейросеть сгенерировала ответ, она выдаёт массив ID, например, [11234, 9876, 5432, ...].Токенизатор выполняет обратную операцию: смотрит в свой словарь и сопоставляет каждому ID соответствующий текстовый субтокен, а затем склеивает их в читаемый текст.

• "ов" + "ик" + "кот" → склеивается в "котиков".
  
• Это требует особых правил склейки (например, знак ## убирается при соединении).

Разбивка на субтокены — это прорывное решение, потому что оно радикально повышает гибкость и эффективность работы модели. Вместо гигантского словаря на каждое слово и его формы достаточно выучить набор корней, приставок и суффиксов. Это позволяет модели понимать и генерировать даже незнакомые слова, комбинируя известные части — например, разложить «криптокотики» на «крипто», «кот» и «ики». Такой подход ещё и экономит память, сжимая длинные тексты в более компактные последовательности токенов, и работает для многих языков одновременно, что важно для машинного перевода.

Однако у токенизации есть свои тонкости. Каждая крупная модель — GPT-4, LLaMA, Claude — использует свой уникальный словарь токенов, поэтому их числовые идентификаторы несовместимы. Даже пробел может быть отдельным токеном, и его наличие или отсутствие меняет ID слова, что влияет на понимание. Для иероглифических языков, таких как китайский, один символ часто равен целому токену, поэтому текст визуально длиннее, хотя в токенах он может быть короче, чем аналогичный текст на английском.

В итоге, токенизация — это искусство превращения текста в осмысленные фрагменты, а затем в числа. Она служит фундаментальным мостом между человеческой речью и математической вселенной нейросетей, позволяя им «понимать», обрабатывать и создавать язык.

Примеры токенизации

Показали, как одну и ту же фразу может обрабатывать разный софт, и привели реальные примеры из популярных моделей.

Пример 1. Базовый пример на русском

Фраза: «Я обожаю нейросети!»

Как может разбить GPT-токенизатор:

text

["Я", " обожа", "ю", " ней", "рос", "ети", "!"]

Токен IDs (примерные): [47, 1256, 89, 3056, 1123, 457, 0]

Пояснение:

• "Я" — целое слово как отдельный токен
• " обожа" — корень слова (пробел часто присоединяется к первому токену)
• "ю" — окончание
• " ней" — часть слова с пробелом
• "рос" — корневая часть
• "ети" — окончание
• "!" — знак препинания как отдельный токен

Пример 2. Сложное слово и цифры

Фраза: «ChatGPT-4 обработал 123,5 тысячи запросов.»

Примерная токенизация:

text

["Chat", "GPT", "-", "4", " обработа", "л", " 123", ",", "5", " тысяч", "и", " запрос", "ов", "."]

Интересные моменты:

• "ChatGPT" разбивается на части, так как это составное слово
• Цифры 123,5 могут разбиться на [" 123", ",", "5"] — пробел перед числом, запятая и цифра по отдельности
• "тысячи" → [" тысяч", "и"] — основа и окончание раздельно

Пример 3. Реальные примеры из разных моделей

Для фразы: "Hello world! How are you?"

GPT-3/GPT-4 токенизатор:

text

["Hello", " world", "!", " How", " are", " you", "?"]

Количество токенов: 7

BERT токенизатор (WordPiece):

text

["[CLS]", "hello", "world", "!", "how", "are", "you", "?", "[SEP]"]

Количество токенов: 9 (добавляются служебные токены [CLS] и [SEP])

SentencePiece (используется в LLaMA, Mistral):

text

["▁Hello", "▁world", "!", "▁How", "▁are", "▁you", "?"]

(Символ ▁ обозначает начало слова или пробел)

Пример 4. Работа с редкими словами

Слово: «антидизестаблишментарианизм» — гипотетическое длинное слово

Токенизация может выглядеть так:

text

["анти", "диз", "ест", "аблиш", "мента", "риани", "зм"]

или

text

["антидиз", "естаблиш", "ментариани", "зм"]

Модель разбивает длинное незнакомое слово на узнаваемые морфемы, которые она встречала в других словах.

Пример 5. Английский vs русский — сравнение длины

Фраза: «The quick brown fox jumps over the lazy dog»

GPT-4 токенизация:

text

["The", " quick", " brown", " fox", " jumps", " over", " the", " lazy", " dog"]

Токенов: 9

Та же мысль по-русски: "Быстрая коричневая лиса прыгает через ленивую собаку"

Примерная токенизация:

text

["Быстр", "ая", " коричнев", "ая", " лис", "а", " прыг", "ает", " через", " лен", "ив", "ую", " соб", "аку"]

Токенов: 14

Вывод: Русский текст часто требует больше токенов, чем аналогичный английский, из-за богатой морфологии — большого количества окончаний, суффиксов и приставок.

Пример 6. Код программирования

Строка кода: def calculate_sum(a, b): return a + b

Токенизация (примерная):

text

["def", " calculate", "_", "sum", "(", "a", ",", " b", ")", ":", " return", " a", " +", " b"]

Интересно, что calculate_sum разбивается на части, а оператор + — отдельный токен.

Точно рассчитать количество токенов можно с помощью калькуляторов. Например, помогут сервисы Calculatorlib и Openai-tokenizer.

Источник фото: https://calculatorlib.com/ru/openai-token-counter

Зачем считать токены

Каждая нейросеть имеет ограничение. Например, ChatGPT-4 — 32 000 токенов, Claude 3 — до 200 000 токенов, а LLaMA 2 — 4096 токенов. Превышение лимита приводит к «забыванию» начала диалога.

Кроме того, в API платных нейросетей, например, OpenAI, расчёт идёт за токены.

Алгоритмы токенизации

Токенизация проходит через последовательные стадии:

• Очистка и стандартизация: удаляются лишние символы, текст приводится к единому формату.
• Разделение на сегменты: непрерывный текст делится на потенциальные токены согласно правилам выбранного алгоритма.
• Унификация: полученные элементы приводятся к каноническому виду для единообразия.
• Преобразование в числа: каждому текстовому фрагменту ставится в соответствие уникальный цифровой код.

Для наглядности рассмотрим фразу: «Искусственный интеллект преобразует реальность». Варианты её разбора могут отличаться:

• По словам: ["Искусственный", "интеллект", "преобразует", "реальность"] — 4 токена.
• По частям слов (BPE): ["Искус", "ственный", "интел", "лект", "преоб", "разует", "реаль", "ность"] — 8 токенов.
• По символам: ["И", "с", "к", "у", "с", ...] — десятки токенов.

В арсенале разработчиков нейросетей есть несколько методов, каждый со своей спецификой:

• Byte Pair Encoding (BPE) — широко распространённый алгоритм, лежащий в основе моделей GPT. Его логика заключается в слиянии наиболее частых пар символов (или уже созданных токенов) в новые, более крупные единицы. Это формирует адаптивный словарь, который эффективно кодирует как распространённые слова, так и уникальные термины.
• WordPiece — метод, созданный в Google и применяемый в моделях типа BERT. Он схож с BPE, но использует более сложную статистическую модель для определения границ слияний. Это обеспечивает более точное понимание контекста.
• SentencePiece — универсальное решение, способное обрабатывать текст как последовательность символов, не полагаясь на пробелы. Это делает его незаменимым для языков со слитным написанием (китайский, японский) или для обработки данных со специфической разметкой.

Сравнительный обзор методов:

Что такое контекстное окно в нейросети 

Окно контекста в нейросети — это ограничение на количество токенов, которые нейросеть может «увидеть» и обработать за один раз. Это её оперативная память или внимание в рамках одного запроса.

Можно представить, что человек читает книгу, но может держать в уме только последние десять страниц. Чтобы понять, что происходит на одиннадцатой странице, ему придётся «забыть» первую. Нейросеть работает аналогично. Если диалог или документ превышает лимит окна, модель начнёт «забывать» самую раннюю информацию.

Пример: У ChatGPT-3.5 контекстное окно — 16К токенов, у GPT-4 — может быть 128К. Это означает, что в один запрос можно отправить модели вопрос и контекст, то есть инструкцию, историю диалога, текст статьи общим объёмом не более этого лимита.

Зачем считать токены

Каждая нейросеть имеет ограничение. Например, ChatGPT-4 — 32 000 токенов, Claude 3 — до 200 000 токенов, а LLaMA 2 — 4096 токенов. Превышение лимита приводит к «забыванию» начала диалога.

Кроме того, в API платных нейросетей, например, OpenAI, расчёт идёт за токены.

Как сократить расход токенов

Для оптимизации количества токенов рекомендуется максимально упрощать текст: удалять лишние слова и «воду», использовать краткие формулировки вместо пространных выражений, избегать сложных грамматических конструкций с многочисленными придаточными предложениями. Также стоит минимизировать количество знаков препинания, оставляя только необходимые для понимания. Такие меры позволяют существенно сократить количество токенов без потери смысла. Это особенно важно при работе с платными API или при приближении к лимиту длины контекста.

Будущее токенизации

Будущее токенизации — это движение к более прямым, эффективным и универсальным способам обработки текста нейросетями.

Сейчас текст сначала разбивается программой-токенизатором на части — токены, а потом эти части передаются нейросети. В будущем эта двухэтапная система может упроститься или исчезнуть. Вместо предварительного деления, нейросеть будет учиться обрабатывать текст на более фундаментальном уровне — напрямую работать с последовательностями символов или байтов.

Основные направления развития:

1. Отказ от фиксированного словаря. Современным моделям нужен заранее созданный список токенов. Если встречается слово, которого нет в списке — новый сленг, опечатка, термин — модель может работать с ним плохо. Будущие системы смогут обрабатывать любую строку символов без такого ограничения, что сделает их более гибкими и устойчивыми.
2. Универсальность для всех языков и форматов. Современные токенизаторы часто оптимизированы под конкретный язык, например, английский. Новая цель — создать единый метод, одинаково хорошо работающий с текстом на китайском, арабском, русском, а также с кодом программирования или цифровыми данными, без дополнительной настройки.
3. Динамическое распределение «внимания». Вместо того чтобы обрабатывать все части текста с одинаковой интенсивностью, модели будущего смогут автоматически определять сложные участки, например, редкие научные термины, и тратить на их анализ больше вычислительных ресурсов, а на простые и частые слова — меньше. Это сделает работу и быстрее, и точнее.
4. Слияние этапов токенизации и моделирования. Конечная цель — полностью убрать отдельный этап токенизации. Архитектура нейросети сама будет учиться оптимальному способу «понимания» входящей последовательности символов в ходе общей тренировки, делая систему более целостной и эффективной.

Таким образом, эволюция, скорее всего, пойдёт по пути отказа от посредника-токенизатора в пользу прямой обработки данных. Идеал — это нейросеть, которая сама, без предварительных правил, гибко и эффективно извлекает смысл из сырой последовательности символов, подобно тому как это делает человеческий мозг.

Частые вопросы

Почему токены — это не слова?

Токены не равны словам из-за особенностей обработки текста нейросетями. Сложные слова часто разделяются на составные части, превращая одно слово в несколько токенов, а знаки пунктуации и специальные символы учитываются как самостоятельные единицы. Это происходит потому, что алгоритмы токенизации оптимизированы для эффективной работы с различными языковыми структурами, а не просто для отражения традиционного понимания слова как цельной единицы языка. В результате даже короткая фраза может содержать неожиданно большое количество токенов.

Как токены влияют на качество ответов?

Количество используемых токенов напрямую определяет эффективность работы нейросети. По мере приближения к максимальному лимиту токенов модель начинает хуже удерживать в памяти начальные части диалога, что приводит к потере контекста и снижению точности ответов. Одновременно с этим возрастает стоимость обработки запроса в платных API, так как расчёт ведётся исходя из общего количества токенов во входящих и исходящих данных.

Как токены влияют на производительность нейросетей?

Количество токенов напрямую определяет: 1) затраты памяти и вычислений — чем больше токенов, тем выше нагрузка, 2) ограничения контекста — модель не может обработать текст длиннее её «окна» в токенах, 3) стоимость запроса в платных API — оплата идёт за токены, 4) скорость генерации ответа — каждый новый токен вычисляется последовательно.

Как можно проверить количество токенов в тексте?

Можно использовать:

• Онлайн-инструменты: например, OpenAI Tokenizer или Hugging Face Tokenizers.
• Библиотеки для разработчиков: tiktoken — для моделей OpenAI, transformers — для моделей с Hugging Face или sentencepiece.
• Встроенные счётчики: многие веб-интерфейсы нейросетей, например, ChatGPT и Claude, показывают примерное количество токенов в запросе и ответе.

Заключение

Зная, что такое токены и как они устроены, можно грамотно общаться с нейросетями вроде ChatGPT. Чем меньше ненужных деталей и длинных предложений, тем лучше система поймёт запрос и даст точный ответ. Правильное использование токенов помогает сэкономить деньги при оплате услуг нейросетей и сделать общение с ними ещё удобнее и полезнее.