Токены в ИИ. Что это такое?

ии токены

Токены в ИИ

Токены в ИИ — это «кирпичики», из которых нейросети строят понимание текста, изображений и даже звука. Если объяснять на пальцах, токен можно сравнить с кусочком пазла: алгоритм разбивает информацию на мелкие части, анализирует их, а затем воссоздает целое. В этой статье разберем, как работают токены, зачем они нужны и почему без них невозможен современный ИИ.

Токен — это минимальная единица данных, которую ИИ-модель может обработать.

  • Для текста: слово, часть слова, символ или даже эмодзи.
  • Для изображений: фрагмент картинки (пиксели или патчи).
  • Для аудио: отрезок звуковой волны.

Пример:
Фраза «ИИ учится быстро» разбивается на токены: [«ИИ», «учится», «быстро»] или [«И», «И», «уч», «ит», «ся», «быс», «тро»] — в зависимости от метода токенизации.

Как ИИ превращает текст в токены?

Процесс называется токенизацией. Его цель — преобразовать неструктурированные данные в форму, понятную нейросети.

3 главных метода:

  1. По словам
    Текст делится на слова через пробелы и знаки препинания.
    Плюсы: простота.
    Минусы: проблемы с редкими словами (например, «нейрогарнитура»).
  2. По субтокенам
    Слова разбиваются на части (например, «нейро» + «гарнитура»).
    Используется в GPT-4, BERT.
    Плюсы: экономит память, обрабатывает незнакомые слова.
  3. По символам
    Каждая буква или знак — отдельный токен.
    Применение: анализ опечаток, генерация кода.

Зачем токены нужны ИИ?

  1. Обучение моделей
    Нейросети не понимают текст «напрямую». Токены переводятся в числа (векторы), чтобы алгоритм мог искать паттерны.
  2. Работа с контекстом
    Токены помогают ИИ улавливать связи между словами. Например, в предложении «Кот ест рыбу» модель через токены определяет, кто совершает действие.
  3. Генерация контента
    Когда ChatGPT пишет текст, он предсказывает следующий токен на основе предыдущих.

Токены в популярных ИИ-моделях

  • GPT-4: Использует субтокенизацию (около 4 символов на токен). 1 млн токенов = ~700 страниц текста.
  • BERT: Разбивает слова на части, чтобы анализировать смысл в разных контекстах.
  • Stable Diffusion: Делит изображения на токены-патчи для генерации картинок по тексту.

Почему токены — это важно?

  • Экономия ресурсов. Короткие токены требуют меньше вычислительной мощности.
  • Гибкость. Один алгоритм может работать с разными языками и типами данных.
  • Точность. Субтокены помогают обрабатывать медицинские термины, сленг и новые слова (например, «криптоарт»).

Ограничения токенизации

  • Контекстная слепота. Токен «ключ» может означать дверной ключ, музыкальный или криптоключ — ИИ не всегда это различает.
  • Длина. Модели имеют лимит на число токенов (например, 32 тыс. в GPT-4). Длинные тексты приходится обрезать.
  • Языковые особенности. В китайском или арабском токенизация сложнее из-за отсутствия пробелов.

Где встречаются токены?

  • Поисковики: Google использует токены для понимания запросов.
  • Голосовые помощники: Алиса и Siri разбивают речь на токены.
  • Рекомендательные системы: TikTok анализирует токены в описаниях видео, чтобы предлагать контент.

Как токены изменят будущее?

  • Мультимодальность. ИИ будет использовать единые токены для текста, изображений и звука (как в моделях типа OpenAI CLIP).
  • Персонализация. Алгоритмы учтут токены ваших сообщений, чтобы генерировать индивидуальный контент.
  • Быстрая адаптация. Нейросети смогут изучать новые языки за часы, а не месяцы.

 

 

Метки: