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Dieser Artikel beleuchtet, was Token sind, wie sie berechnet werden und gibt ein konkretes Beispiel für ihre Verwendung.
Definition von Token
Token sind die kleinste Einheit eines Textes, die ein maschinelles Lernsystem verarbeiten kann. In der einfachsten Form kann ein Token ein einzelnes Wort, ein Satzzeichen oder ein Leerzeichen sein. In komplexeren Modellen wie ChatGPT können Token jedoch auch Teile eines Wortes oder mehrere Wörter umfassen. Diese Form der Tokenisierung wird als Subword-Tokenisierung bezeichnet. Token sind ein grundlegender Baustein in der Verarbeitung von Texten. Sie bilden die Grundlage für das Verständnis und die Interpretation von Textdaten.
Wie Token berechnet werden
Bei der Verarbeitung eines Textes wird dieser zunächst in eine Reihe von Token zerlegt. Dieser Vorgang wird Tokenisierung genannt. Das Modell verwendet dann die repräsentativen Zahlenwerte dieser Token zur Analyse und Vorhersage des Textes.
Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Begrenzung der Anzahl der Token, die ein Modell verarbeiten kann. Bei GPT-3.5 Turbo liegt diese Grenze beispielsweise bei 4.096 Token. Diese Begrenzung betrifft sowohl die Eingabe- als auch die Ausgabetexte und wird auch als Kontextfenster bezeichnet.
Ein Beispiel für Token
Ein Satz wie “ChatGPT ist ein Sprachmodell von OpenAI” würde in einzelne Token zerlegt werden. In einer einfachen Wort-Tokenisierung könnte dieser Satz beispielsweise in folgende Token zerlegt werden:
“ChatGPT”
“ist”
“ein”
“Sprachmodell”
“von”
“OpenAI”
Bei einer Subword-Tokenisierung könnte der gleiche Satz jedoch auch in mehr oder weniger Token zerlegt werden, abhängig von der spezifischen Tokenisierungslogik des Modells.
Ein praktisches Beispiel
Nehmen wir an, wir haben einen Text von 1000 Wörtern. In einer einfachen Wort-Tokenisierung hätten wir auch 1000 Token. In einer Subword-Tokenisierung könnte die Anzahl der Token jedoch variieren. Ein Wort wie “Konfiguration” könnte beispielsweise in mehrere Token wie “Konfi”, “gura”, “tion” zerlegt werden. Ebenso könnte ein Satzzeichen oder ein Leerzeichen auch als separates Token gezählt werden. Dies bedeutet, dass die Anzahl der Token höher sein könnte als die Anzahl der Wörter im Text.
Fazit
Token spielen eine zentrale Rolle in der Funktionsweise von ChatGPT und ähnlichen maschinellen Lernmodellen. Durch die Zerlegung von Text in einzelne Token kann das Modell Text verstehen, analysieren und Vorhersagen treffen. Obwohl die genaue Anzahl und Natur der Token von der spezifischen Logik des Modells abhängen kann, bietet das Verständnis der Tokenisierung einen Einblick in die Funktionsweise dieser Modelle.