Токен - основное, что надо знать об ИИ-психологе

Токен - основное, что надо знать об ИИ-психологе

Токен — это минимальная часть текста, которую языковая модель обрабатывает как отдельный элемент. 

Это не всегда целое слово: токен может быть частью слова, символом, цифрой или даже пробелом.

 Например, слово «привет» — это один токен, а длинное слово вроде «взаимодействие» может разбиться на два токена: «взаим» и «действие». Знаки препинания (запятые, точки) тоже считаются отдельными токенами.  

Токенизация — процесс разбиения текста на токены — зависит от модели.

 Например, в OpenAI используется алгоритм BPE (Byte-Pair Encoding), который разбивает редкие слова на части, а частые оставляет целыми. В других моделях, как BERT, применяется WordPiece, где слова делятся на более предсказуемые компоненты (например, «бег» + «##у» вместо «бегу»).  

Почему это важно:

1. Ограничения моделей — у каждой есть лимит токенов (например, 4096 для GPT-3.5). Если текст длиннее, его придется сокращать.  

2. Стоимость — в платных API (как у OpenAI) цена зависит от числа токенов.  

3. Качество ответов — если токенизация выполнена плохо, модель может не понять контекст.  

Примеры:

- «Hello!» → 2 токена: `["Hello", "!"]`.  

- «Как дела?» → 3 токена: `["Как", " дела", "?"]`.  

- «Нейросети — это сложно» → 6 токенов (включая пробелы и дефис).  

Русские слова часто разбиваются на больше токенов, чем английские, из-за сложной морфологии.

 Например, «подкованный» может стать `["под", "кованный"]`. Поэтому текст на русском иногда «весит» больше в токенах, чем аналогичный на английском. 

Почему это важно? 

Если вы планируете вести с ИИ длинные беседы, то наверняка столкнетесь с ограничениями в количестве токенов в одной беседе. 

Но есть ещё одно ограничение, которое тоже связано с токенами. Оно называется "Окно контента" и напрямую влияет на связность беседы.

О нем я расскажу в следующий раз. 

Ещё больше информации в моем тг канале про решение психологических задач с помощью ИИ: 

https://t.me/iimatveev