تعریف توکن:توکن کوچکترین واحد متنی است که مدل‌های هوش مصنوعی مانند GPT-4 آن را پردازش می‌کنند. توکن‌ها می‌توانند شامل کلمات، حروف، علائم نگارشی یا حتی فضاهای خالی باشند. به عنوان مثال، در زبان انگلیسی، یک کلمه کامل یا حتی بخشی از یک کلمه می‌تواند به عنوان یک توکن در نظر گرفته شود.2. فرآیند توکنیزاسیون فرآیندی است که در آن یک متن به توکن‌های کوچکتر شکسته می‌شود. این فرآیند به مدل کمک می‌کند تا متن را به بخش‌های قابل فهم و پردازش تبدیل کند. الگوریتم‌های خاصی برای این کار و ساختار جمله، تصمیم می‌گیرند که کجا متن را به توکن‌های مجزا تقسیم کنند.3. محاسبه تعداد توکن‌ها:تعداد توکن‌های یک متن با اعمال فرآیند توکنیزاسیون بر روی متن محاسبه می‌شود. هر توکن معادل یک بخش از متن است که مدل باید آن را پردازش کند. بنابراین، هرچه تعداد توکن‌ها بیشتر باشد، پردازش و محاسبات بیشتری نیاز است.4. مثال توکنیزاسیون:برای مثال، جمله “سلام، دنیا!” ممکن است به این صورت توکنیزه شود:[‘سلام’, ‘،’, ‘دنیا’, ‘!’] در اینجا هر کلمه و علامت نگارشی به عنوان یک توکن در نظر گرفته می‌شود.5. کاربرد توکن‌ها در دنیای واقعی:درک مفهوم توکن‌ها برای بهینه‌سازی استفاده از مدل‌های زبانی در برنامه‌هایی مانند چت‌بات‌ها، تحلیل متن و ترجمه ماشینی بسیار مهم است. با دانستن نحوه محاسبه توکن‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند اندازه ورودی‌ها را بهتر مدیریت کنند و از منابع محاسباتی بهینه استفاده کنند، به خصوص در مواردی که محدودیت منابع وجود دارد.نتیجه‌گیری:توکن، واحد پایه‌ای پردازش متن در مدل‌های هوش مصنوعی است. با شکستن متن به توکن‌ها، مدل قادر به تحلیل و پردازش آن‌ها می‌شود. تعداد توکن‌ها تأثیر مستقیمی بر روی زمان پردازش و منابع محاسباتی دارد، بنابراین مدیریت تعداد توکن‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها اهمیت زیادی دارد.جهت اطلاع از نحوه محاسبه توکن‌ها در مدل‌های زبانی مختلف و بررسی تعداد توکن های هر متن لطفا به صفحه رسمی محاسبه توکن در وب‌سایت OpenAI مراجعه کنید.