Čo je tokenizér?

Tokenizér (v slovenskom preklade tokenizér) je nástroj alebo algoritmus, ktorý rozdeľuje vstupný text na menšie jednotky nazývané tokeny. Tieto tokeny môžu byť slová, podslová, znaky alebo ich kombinácie. Tokenizácia je jedným z prvých krokov pri spracovaní textu v systémoch umelej inteligencie, najmä v jazykových modeloch.

Ako tokenizér spracováva text?

Proces tokenizácie začína prijatím surového textu, ktorý tokenizér následne analyzuje a rozdelí podľa definovaných pravidiel. Moderné tokenizéry nerozdeľujú text len na celé slová, ale pracujú s podslovami. Tento prístup umožňuje efektívnejšie spracovanie neznámych slov, slov s príponami a predponami, ako aj textov v rôznych jazykoch.

Každý token dostane priradený číselný identifikátor z vopred definovaného slovníka. Jazykový model potom pracuje s týmito číselnými reprezentáciami namiesto pôvodného textu. Veľkosť slovníka ovplyvňuje rovnováhu medzi presnosťou reprezentácie a výpočtovou náročnosťou.

Typy tokenizérov

Medzi najpoužívanejšie algoritmy tokenizácie patrí BPE (Byte Pair Encoding), ktorý iteratívne zlučuje najčastejšie sa vyskytujúce páry znakov. WordPiece funguje podobne, ale pri výbere párov na zlúčenie zohľadňuje pravdepodobnostný model. SentencePiece je tokenizér, ktorý dokáže pracovať priamo so surovým textom bez predchádzajúceho predspracovania.

Výber tokenizéra závisí od konkrétneho použitia a jazyka. Pre jazyky s bohatou morfológiou, ako je slovenčina, sú podslovové tokenizéry efektívnejšie ako slovníkové prístupy založené na celých slovách.

Vieš, že…

…tokenizér GPT-4 používa slovník s približne 100 000 tokenmi, pričom jedno anglické slovo zodpovedá v priemere 1,3 tokenu?

Obmedzenia tokenizérov

Tokenizéry majú svoje limitácie, ktoré môžu ovplyvniť výkon jazykových modelov. Rôzne jazyky vyžadujú rôzny počet tokenov na vyjadrenie rovnakého významu, čo spôsobuje nerovnomerné náklady pri spracovaní viacjazyčného obsahu. Tokenizácia môže tiež rozdeliť slová spôsobom, ktorý nezodpovedá ich lingvistickej štruktúre.

Pri práci s kódom, matematickými výrazmi alebo špeciálnymi znakmi môžu tokenizéry produkovať neočakávané výsledky. Tieto faktory je potrebné zohľadniť pri návrhu a ladení systémov využívajúcich jazykové modely.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Hugging Face Documentation – Tokenizers: https://huggingface.co/docs/tokenizers
• OpenAI Platform Documentation – Tokenization: https://platform.openai.com/tokenizer

Odporúčané zdroje:

• Google Research – SentencePiece: https://github.com/google/sentencepiece