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.

Содержание

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

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.

Например, фраза «Привет, как дела?» для ChatGPT может состоять из 4 токенов: [«Привет», «,», «как», «дела?»].

Отличие от криптотокенов

Важно не путать: в нейросетях токен — единица текстовой информации. В криптовалютах токен — цифровой актив, например, Bitcoin. Это совершенно разные понятия, хотя термины звучат похоже.

Как работает токенизация

Токенизация — это преобразование текста в последовательность токенов. В разных языках она работает по-разному.

Процесс разбивки текста

Текст преобразуется в последовательность минимальных единиц обработки при помощи алгоритмов. Контент может делиться по-разному: на целые слова или части слов, например, «подводный» → [«под», «вод», «ный»], отдельные символы или даже часто встречающиеся сочетания букв.

Современные системы, такие как ChatGPT, применяют алгоритм Byte Pair Encoding (BPE), который обучается на огромных массивах текста, определяя оптимальные способы разделения: частые слова остаются целыми токенами, а редкие термины разбиваются на осмысленные части. Это позволяет нейросети эффективнее обрабатывать и запоминать информацию.

Примеры токенизации

Расчёт значения слов и символов в токенах может выглядеть так:

  • Английское «Hello!» = 1 токен.
  • Русское «Привет!» = 2 токена ("Привет", "!").
  • Эмодзи «😊» = 1 токен.
  • Число «2024» = 1 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

Алгоритмы токенизации

Популярные методы:

  • Byte Pair Encoding (BPE) — используется в ChatGPT.
  • WordPiece — применяется в BERT.
  • SentencePiece — универсальный метод для разных языков.

Эти алгоритмы определяют, как именно текст будет разделён на токены.

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.

Источник фото: etftrends.com

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.

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.