Tokenisering är en grundläggande process inom naturlig språkbehandling (NLP) som spelar en avgörande roll för språkmodeller som ChatGPT. I den här artikeln kommer vi att undersöka vad tokenisering är, dess betydelse inom NLP och hur den tillämpas i ChatGPT.
Inledning
När språkmodeller bearbetar text måste de bryta ner den i mindre enheter för att kunna förstå och analysera dess innebörd. Tokenisering är processen att dela upp text i enskilda tokens, som kan vara ord, underord eller till och med tecken. Tokenisering gör det möjligt för språkmodeller att arbeta med meningsfulla textenheter.
Vad är tokenisering?
Tokenization involves segmenting text into smaller units called tokens. Tokens are the building blocks that represent meaningful components of the text. For example, in the sentence ”ChatGPT is a powerful language model”, tokens would be [”Chat”, ”G”, ”PT”, ”is”, ”a”, ”model”, ”of”, ”language”, ”powerful”].
Hantering av Token-förbrukning
- För att hålla din diskussion inom modellens tokengräns kan du använda följande åtgärder:
- Minska diskussionens storlek genom att utesluta irrelevanta eller föråldrade meddelanden samtidigt som du behåller det som modellen behöver för att svara på lämpligt sätt.
- Minska antalet tokens du behöver genom att skicka meddelanden som är korta och sakliga.
- Modellen kan instrueras om hur den ska bete sig genom att skicka systemmeddelanden som ”[SUMMARIZE]” för att hjälpa till att forma resultatet.
Betydelsen av tokenisering vid bearbetning av naturligt språk:
Tokenisering är viktigt inom NLP av flera skäl:
- Förbehandling av text: Tokenisering hjälper till att förbehandla textdata genom att dela upp dem i mindre enheter, vilket gör det lättare att analysera och bearbeta dem.
- Byggande av vokabulär: Tokens utgör grunden för en modells vokabulär. Varje unik token representerar ett distinkt element i språket, vilket gör att modellen kan lära sig och generera text på ett effektivt sätt.
- Parsing och förståelse av text: Tokenisering gör det möjligt för språkmodeller att analysera och förstå ordrelationer, identifiera grammatiska strukturer och extrahera mening från text.
- Effektiva beräkningar: Genom tokenisering av text kan språkmodeller arbeta med enskilda tokens i stället för att bearbeta all text på en gång, vilket leder till effektivare beräkningar.
Tokenisering i ChatGPT
ChatGPT använder tokenisering för att bearbeta och förstå inmatad text. Den använder en teknik som kallas sub-word tokenisation, där ord delas upp ytterligare i sub-ord. Detta tillvägagångssätt hjälper till att hantera ord utanför vokabulären, förbättrar generaliseringen och minskar vokabulärens storlek. Dela upp texten i enskilda ord och skiljetecken. Dela upp ord ytterligare i underord med hjälp av tekniker som Byte-Pair Encoding (BPE) eller SentencePiece. Tilldela varje token ett unikt token-ID, som modellen använder för att representera och bearbeta texten. Läs mer om framtiden för ChatGPT i den artikel som vi nyligen skrev för dig i vår blogg. Där kan du också läsa om hur du använder ChatGPT för innehållsmoderering.
Hantering av särskilda fall och utmaningar
Tokenisering kan möta utmaningar med vissa språkliga egenskaper eller textfunktioner:
- Ord utanför vokabulären: ovanliga eller domänspecifika ord kanske inte finns i modellens vokabulär. I sådana fall kan tokeniseraren dela upp ordet i underord eller representera det med en speciell token.
- Tvetydighet och polysemi: Tokenisering måste hantera ord med flera betydelser och säkerställa korrekt tolkning beroende på sammanhanget.
- Språk utan tydliga ordgränser: Vissa språk saknar tydliga ordgränser, vilket försvårar tokeniseringen. Särskilda tekniker används för att hantera detta problem. OpenAI fortsätter att förfina tokenisering processen i ChatGPT för att hantera olika språkliga utmaningar och förbättra dess prestanda på olika språk och texttyper.
Slutsats
Tokenisering är ett viktigt steg i naturlig språkbehandling och spelar en viktig roll i språkmodeller som ChatGPT. Genom att dela upp text i meningsfulla enheter möjliggör tokenisering effektiv parsning, förståelse och textgenerering. Med sin tokenisering av underord bearbetar ChatGPT effektivt text och representerar den i ett format som möjliggör korrekt språkmodellering.
Tokens är byggstenarna in text in ChatGPT och liknande språkmodeller. Att förstå hur tokens fungerar, räkna dem korrekt och hantera deras användning är avgörande för att kontrollera kostnaderna och se till att dina konversationer håller sig inom modellens token-gräns. När du navigerar i världen av AI-genererad text bör du ha tokens i åtanke som en grundläggande enhet för mätning och interaktion.