Что такое токен в нейросети: Турботекст, куда можно потратить

Нейро

При работе с большими моделями искусственного интеллекта, такими как Турботекст, важно иметь представление о процессе токенизации, чтобы понимать, куда тратить токены, и что с ними вообще делать. В материале рассказано о том, что такое токен в нейросети простыми словами, как происходит токенизация, почему имеет значение контекстное окно и какую пользу могут представлять токены.

Что такое токен

Первый вопрос: что такое токен в нейросети? Это наименьшая единица измерения текста, проходящая через архитектурные слои — слово, фрагмент слова или одиночный символ, исходя из свойств токенизации. В рамках GPT и прочих языковых моделей происходит разбивка текста на токены с последующей передачей на вход для обработки.

Токенизация

Чтобы задействовать токены для намеченной работы, нейросеть разбивает текст на токены — минимальные по размеру фрагменты — для последовательного и эффективного управления. Это помогает оптимизировать обработку крупных текстов: повышенный охват одновременно большого количества токенов улучшает качество проводимой работы. В процессе токенизации происходит деление запроса на фрагменты. Для нейросетей это имеет большое значение, так как даёт возможность обрабатывать информацию в виде цепочек чисел. Всем токенам соответствуют числа-коды, благодаря которым модель учится распознаванию закономерностей и созданию ответов. Благодаря токенизации возможна работа с языками, где присутствуют многозначные слова и важен контекст. Точность токенизации помогает «пониманию» текста в рамках модели.

Методы токенизации

Разбивка текста на токены проводится с применением различных методов исходя из того, с каким текстом приходится работать и какие задачи надо решать.

По словам

Что такое токен в ИИ по умолчанию? Каждое слово становится самостоятельным токеном. Пример: во фразе «Нейросети помогают людям» токенами выступают целые слова: «Нейросети», «помогают», «людям».

По подсловам

Токенами становятся меньшие фрагменты слов. Так, в слове «нейросети» выделяются составляющие «нейро» и «сети», что оказывается востребованным при обработке слов, редко встречающиеся в текстах.

По символам

В токены превращаются одиночные символы в составе фразы. Слово «людям» в указанном примере делится на токены «л», «ю», «д», «я», «м».

Контекстное окно

Большие языковые модели пользуются контекстным окном, чтобы получать запрос и выдавать результат. Как правило, размер такого окна ограничен. Обычно чем больше лимит (выражается в токенах), тем больше удаётся обрабатывать рабочего «контекста» — отсюда и название. При малом размере окна и запрос, и выдаваемый результат будут соответствующими. У каждой модели есть свой показатель объёма такого окна. Так, в 2023 году третье поколение GPT обрабатывало одновременно порядка четырёх тысяч токенов. Однако спустя всего полгода модель Claude уже могла обрабатывать двести тысяч токенов, а обновлённая версия Gemini, выпущенная компанией Google, оказалась в состоянии работать с миллионом токенов. Контекстное окно и его размер — главные показатели того, получится ли научить модель какой-нибудь специфической области знаний, информация из которой не входила в обучающие данные изначально. При достаточно большом контекстном окне можно задействовать имеющиеся в распоряжении сведения, чтобы обучить нейросеть работе с новым контентом, даже если начальное обучение не подразумевало освоение этой области знаний. При этом нужно учитывать особенности языка. Так, в русском языке статистически предсказать следующий символ сложнее, поэтому токенов выходит больше. Куда потратить токены на Турботексте

 Имея представление о токенизации, логично будет задаться вопросом: куда можно потратить токены? С помощью токенов Турботекста можно: Создать изображение, заменить лицо на фото, улучшить качество фото и лица, сменить стиль, удалить фон, заменить фон, заменить фон по фото, сделать микс фото, заменить объект и многое другое. Со всеми возможностями нейросети можно ознакомиться здесь.

Под токеном в нейросети понимается минимальная единица измерения информации. В процессе токенизации исходный объём данных разбивается на токены, которые могут соответствовать целым словам, подсловам или символам. Главным показателем эффективности работы выступает размер контекстного окна: этот лимит определяется, сколько токенов способна обрабатывать модель, принимая входные данные и выдавая результат.