Токенизация

Токенизация — это процесс разбиения текста на дискретные единицы, которые называются токенами. Это ключевой этап, без которого большие языковые модели (LLM) не могли бы функционировать. Токенизация играет важную роль в обеспечении эффективного общения между моделью и входными данными, а также в оптимизации использования контекста и снижении затрат на вычисления.

Современные LLM используют различные схемы токенизации, такие как Byte-Pair Encoding (GPT, Llama), WordPiece (BERT) и SentencePiece. Эти схемы позволяют балансировать между размером словаря и длиной последовательности, что крайне важно для работы модели. В среднем один токен соответствует примерно 4 символам или 0,75 английскому слову, но в языках с богатой морфологией и нелатинской письменностью количество токенов на слово может быть больше, что приводит к увеличению затрат и снижению эффективности использования контекста.

Как это работает

Токенизация в больших языковых моделях (LLM) подразумевает использование нейросетей с архитектурой transformer, обученных на массивных текстовых корпусах для предсказания следующего токена на основе предыдущих. После предобучения модели проходят этапы fine-tuning, где они выравниваются через методы RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), RLAIF (Reinforcement Learning from Adjusted Incentives Feedback) или DPO (Direct Preference Optimization), чтобы научиться следовать инструкциям, отказываться от выполнения вредных запросов и предоставлять полезные выходные данные. Современные LLM могут иметь от 1 миллиарда параметров для маленьких моделей, предназначенных для работы на устройстве, до более чем 1 триллиона параметров для передовых моделей.

Когда применять

LLM следует применять, когда задача требует понимания или генерации естественного языка, что невозможно решить с помощью простых правил или классификаторов. Это может включать в себя задачи суммаризации текста, генерации ответов на вопросы, классификации сложного текста, генерации кода и многоповоротного диалога. Однако следует избегать использования LLM для задач, которые могут быть решены детерминированными алгоритммами, такими как математические вычисления, точное pattern matching или структурированные запросы к базам данных. Использование LLM в таких случаях может быть неэффективным и непредсказуемым.

Типичные ошибки

Одним из распространенных заблуждений при работе с токенизацией является антропоморфизация модели, когда говорят, что модель "думает" или "понимает". Хотя такие метафоры могут быть полезными, они могут ввести в заблуждение относительно реального функционирования модели. Другой распространенной ошибкой является доверие к выходным данным модели без предварительной верификации. LLM могут генерировать уверенные, но ошибочные данные, что может привести к серьезным проблемам. Также важно избегать оценки качества модели на основе "впечатлений" (vibes-based evaluation), что не является надежным методом оценки. Наконец, следует избегать погони за самой новой моделью на каждом релизе без проведения бенчмаркинга на конкретной задаче.

Связанные понятия

• Что такое LLM
• Введение в языковые модели
• Окно контекста
• Возможности и ограничения