توکن‌ها و توکنایزرها در مدل‌های زبان بزرگ: بلوک‌های سازنده هوش مصنوعی
با مفهوم توکن، فرآیند توکنایزیشن، انواع توکنایزرها (Word-level, Subword-level, Character-level) و تأثیر آن‌ها بر عملکرد مدل‌های زبان بزرگ آشنا شوید.
۱۴۰۴/۵/۱۳16 دقیقه0 بازدید
با مفهوم توکن، فرآیند توکنایزیشن، انواع توکنایزرها (Word-level, Subword-level, Character-level) و تأثیر آن‌ها بر عملکرد مدل‌های زبان بزرگ آشنا شوید.
تیم تخصصی راهیانا در حوزه هوش مصنوعی و API
مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-4، Claude 3 و Gemini، با متن سروکار دارند. اما کامپیوترها متن را به همان شکلی که انسان‌ها می‌فهمند، درک نمی‌کنند. برای اینکه LLMها بتوانند متن را پردازش کنند، ابتدا باید آن را به واحدهای کوچکتر و قابل فهم برای ماشین تبدیل کنند. این واحدهای کوچک را توکن (Token) و فرآیند تبدیل متن به توکن را توکنایزیشن (Tokenization) می‌نامند.
توکن‌ها بلوک‌های سازنده اصلی هستند که LLMها با آن‌ها کار می‌کنند. درک نحوه عملکرد توکن‌ها و توکنایزرها برای هر کسی که می‌خواهد عمیق‌تر با LLMها کار کند، ضروری است. این دانش به ما کمک می‌کند تا محدودیت‌های مدل را بهتر درک کنیم، هزینه‌ها را بهینه کنیم، و حتی عملکرد مدل را بهبود بخشیم.
در این مقاله، به بررسی دقیق مفهوم توکن، فرآیند توکنایزیشن، انواع مختلف توکنایزرها و تأثیر آن‌ها بر عملکرد مدل می‌پردازیم.
توکن کوچکترین واحد معنایی است که یک مدل زبان بزرگ می‌تواند آن را پردازش کند. یک توکن می‌تواند یک کلمه کامل، بخشی از یک کلمه (زیرکلمه)، یک کاراکتر، یا حتی یک علامت نگارشی باشد.
مثال:
جمله: "مدل‌های زبان بزرگ قدرتمند هستند."
توکن‌ها (مثال فرضی):
[مدل، های، زبان، بزرگ، قدرتمند، هستند، .]
توکنایزیشن فرآیند تقسیم یک رشته متنی خام به دنباله‌ای از توکن‌ها است. پس از آن، هر توکن به یک شناسه عددی (ID) منحصر به فرد نگاشت می‌شود که برای مدل قابل فهم است.
چرا توکنایزیشن لازم است؟
این ساده‌ترین نوع است که متن را بر اساس فضاها و علائم نگارشی به کلمات تقسیم می‌کند.
این توکنایزر متن را به کوچکترین واحدهای ممکن، یعنی کاراکترها، تقسیم می‌کند.
این رویکرد مدرن، بهترین ویژگی‌های دو روش قبلی را ترکیب می‌کند. کلمات رایج به عنوان یک توکن واحد باقی می‌مانند، در حالی که کلمات نادر به بخش‌های کوچکتر و معنادار (زیرکلمات) تقسیم می‌شوند.
["un", "believe", "able"] تقسیم می‌شود.انتخاب توکنایزر تأثیر مستقیمی بر جنبه‌های مختلف دارد:
توکنایزرها باید برای زبان خاصی که قرار است پردازش کنند، بهینه‌سازی شوند. این فرآیند شامل آموزش توکنایزر بر روی یک مجموعه داده بزرگ و نماینده از آن زبان است تا بتواند زیرکلمات و الگوهای رایج آن زبان را به درستی یاد بگیرد. به همین دلیل است که عملکرد توکنایزرهای عمومی برای زبان فارسی ممکن است بهینه نباشد.
برای دامنه‌های بسیار خاص (مانند متون حقوقی یا پزشکی) یا زبان‌هایی با پشتیبانی کمتر، می‌توان یک توکنایزر سفارشی آموزش داد. این کار به مدل اجازه می‌دهد تا واژگان و الگوهای خاص آن دامنه را به طور مؤثرتری یاد بگیرد و عملکرد بهتری ارائه دهد.
توکن‌ها و توکنایزرها، اگرچه اغلب در پشت صحنه عمل می‌کنند، اما نقش اساسی در نحوه تعامل LLMها با زبان انسانی دارند. درک این مفاهیم برای بهینه‌سازی عملکرد، کاهش هزینه‌ها و بهره‌برداری کامل از پتانسیل عظیم مدل‌های زبان بزرگ، یک امر ضروری است.
چگونه ادغام هوش مصنوعی و APIها به ساخت برنامه‌های هوشمندتر و کارآمدتر کمک می‌کند؟ با الگوهای رایج معماری و کاربردهای واقعی این ادغام آشنا شوید.
