AI 및 자연어 처리의 맥락에서 "토큰"이란 무엇입니까?

인공 지능 (AI), 특히 GPT와 같은 LLM (Lange Language Models)과 같은 자연 언어 처리 (NLP) 모델의 맥락에서

The term "Token" in the context of Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP) refers to the atomic units of text that are processed by AI models, especially those used in large language models (LLMs) such as GPT. These tokens can represent words, subwords, characters, or punctuation marks, depending on the AI model's design and the tokenization method used.

인공 지능 (AI) 및 NLP (Natural Language Processing)의 맥락에서 "토큰"이라는 용어는 AI 모델, 특히 GPT와 같은 대형 언어 모델 (LLM)에 사용되는 텍스트의 원자 단위를 나타냅니다. 이 토큰은 AI 모델의 디자인 및 사용 된 토큰 화 방법에 따라 단어, 서브 워드, 문자 또는 문장 부호 표시를 나타낼 수 있습니다.

The process of tokenization is crucial in AI, as it breaks down text into smaller parts, making it easier for models to understand and process. Each of these tokens represents a unit that the AI model processes and uses to understand, predict, and generate language.

토큰 화 과정은 AI에서 텍스트를 작은 부분으로 나누기 때문에 모델이 이해하고 처리하기가 더 쉬워 지므로 AI에서는 중요합니다. 이러한 각 토큰은 AI 모델이 언어를 이해, 예측 및 생성하는 데 사용하는 단위를 나타냅니다.

Examples of Tokens in AI:

AI의 토큰의 예 :

Word-level Tokens: Many models treat each word as a separate token. In a sentence like "AI is transforming industries," each word—'AI,' 'is,' 'transforming,' 'industries’—would be treated as a token.

단어 수준 토큰 : 많은 모델이 각 단어를 별도의 토큰으로 취급합니다. "AI는 산업을 변화시키고 있습니다."각 단어 —'ai, ',``````산업' '과 같은 문장에서 토큰으로 취급 될 것입니다.

Subword Tokens: Some models use subwords to handle rare or unknown words more effectively. For instance, the word “unbelievable” might be tokenized as “un,” “believe,” and “able.” This method allows the AI model to generalize better to new or unseen words.

서브 워드 토큰 : 일부 모델은 서브 워드를 사용하여 희귀하거나 알려지지 않은 단어를보다 효과적으로 처리합니다. 예를 들어, "믿을 수없는"이라는 단어는 "UN", "Believe"및 "Able"으로 토큰 화 될 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 AI 모델이 신규 또는 보이지 않는 단어에 더 잘 일반화 할 수 있습니다.

Character Tokens: In some cases, every character is treated as a token. This is useful in applications where the exact spelling of words matters, or in models that need to handle many different languages or special symbols.

캐릭터 토큰 : 경우에 따라 모든 캐릭터는 토큰으로 취급됩니다. 이것은 단어의 정확한 철자가 중요한 응용 프로그램 또는 다양한 언어 나 특별 기호를 처리 해야하는 모델에서 유용합니다.

Punctuation and Special Tokens: Tokens also include punctuation marks like commas, periods, and question marks. Additionally, there are special tokens used for specific purposes in models, such as for "start of sentence" or for "end of sentence."

구두점 및 특수 토큰 : 토큰에는 쉼표, 기간 및 물음표와 같은 문장 부호도 포함됩니다. 또한 "문장의 시작"또는 "문장 끝"과 같은 모델에서 특정 목적으로 사용되는 특별한 토큰이 있습니다.

Benefits of Tokens in AI:

AI의 토큰의 이점 :

Efficient Text Processing: Tokens help break down complex sentences into smaller, more manageable parts. This enables AI models to handle language processing tasks with more precision and efficiency.

효율적인 텍스트 처리 : 토큰은 복잡한 문장을 더 작고 관리하기 쉬운 부품으로 분류하는 데 도움이됩니다. 이를 통해 AI 모델은 더 정밀하고 효율성으로 언어 처리 작업을 처리 할 수 ​​있습니다.

Handling Rare Words: By using subword tokenization, AI models can generalize better and deal with rare or complex words that the model hasn’t seen during training. For example, the word "unfathomable" can be broken into smaller, recognizable subwords, allowing the model to interpret it correctly.

희귀 단어 처리 : 하위 단어 토큰 화를 사용하여 AI 모델은 교육 중에 모델이 보지 못한 희귀하거나 복잡한 단어를 더 잘 일반화하고 처리 할 수 ​​있습니다. 예를 들어, "끊임없는"이라는 단어는 더 작고 인식 가능한 하위 단어로 나눌 수있어 모델이 올바르게 해석 할 수 있습니다.

Improved Model Performance: Tokenization allows models to focus on the relationships between small units of language, improving their understanding of syntax and semantics. This leads to better results in tasks like translation, summarization, or text generation.

개선 된 모델 성능 : 토큰 화를 통해 모델은 소규모 언어 단위 간의 관계에 집중하여 구문과 의미론에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다. 이로 인해 번역, 요약 또는 텍스트 생성과 같은 작업이 더 나은 결과를 초래합니다.

Language Agnostic: Since tokenization can happen at the character or subword level, it can be applied to many different languages without needing a separate model for each language. This makes AI models more versatile and widely applicable across different linguistic contexts.

언어 Agnostic : 토큰 화는 문자 또는 서브 워드 수준에서 발생할 수 있으므로 각 언어마다 별도의 모델이 필요하지 않고도 많은 다른 언어에 적용될 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델은 다양한 언어 적 맥락에서보다 다재다능하고 널리 적용됩니다.

Simplifies Model Training: Working with tokens makes it easier for AI models to be trained on large datasets. Instead of processing entire paragraphs or sentences at once, AI models deal with smaller chunks, which speeds up the training process and reduces computational complexity.

모델 교육 단순화 : 토큰으로 작업하면 AI 모델이 대규모 데이터 세트에서 더 쉽게 교육 할 수 있습니다. AI 모델은 한 번에 전체 단락이나 문장을 한 번에 처리하는 대신 작은 청크를 처리하여 훈련 과정의 속도를 높이고 계산 복잡성을 줄입니다.

Limitations of Tokens in AI:

AI의 토큰 제한 :

Context Loss: Tokenization can sometimes lead to the loss of contextual information. When breaking down a sentence into tokens, some of the nuanced meanings or relationships between words may be lost, especially in word-level or character-level tokenization.

맥락 손실 : 토큰 화는 때때로 상황 정보의 상실로 이어질 수 있습니다. 문장을 토큰으로 나누면 특히 단어 수준 또는 문자 수준의 토큰 화에서 미묘한 의미 나 단어 간의 관계가 손실 될 수 있습니다.

Ambiguity: Words or phrases with multiple meanings may not always be interpreted correctly, especially if the tokenization method doesn’t capture the full context. For example, the word “bank” could refer to a financial institution or the side of a river, and without sufficient context, the AI may misinterpret its meaning.

모호성 : 특히 토큰 화 방법이 전체 컨텍스트를 캡처하지 않는 경우 여러 의미가있는 단어 나 문구가 항상 올바르게 해석되는 것은 아닙니다. 예를 들어,“은행”이라는 단어는 금융 기관이나 강 쪽을 지칭 할 수 있으며, 충분한 맥락없이 AI는 그 의미를 잘못 해석 할 수 있습니다.

Token Limit: Most AI models have a limit on the number of tokens they can process at once. This can be problematic for long documents or conversations.

토큰 한도 : 대부분의 AI 모델은 한 번에 처리 할 수있는 토큰 수에 제한이 있습니다. 이것은 긴 문서 나 대화에 문제가 될 수 있습니다.

Inefficiency with Rare Languages: For languages that use complex characters or symbols, character-level tokenization can lead to an explosion in the number of tokens, increasing computational costs and reducing efficiency.

드문 언어에 대한 비 효율성 : 복잡한 문자 나 기호를 사용하는 언어의 경우, 문자 수준 토큰 화는 토큰 수의 폭발로 이어질 수 있으며, 계산 비용을 증가시키고 효율성을 줄일 수 있습니다.

Complexity in Preprocessing: Tokenizing text for AI models often requires complex preprocessing, which can introduce errors or inconsistencies if not done correctly. This can affect the brightness and accuracy of the model’s outputs.

전처리의 복잡성 : AI 모델에 대한 텍스트 토큰 화에는 복잡한 전처리가 필요하며, 이는 올바르게 수행하지 않으면 오류 또는 불일치를 도입 할 수 있습니다. 이것은 모델의 출력의 밝기와 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.

Summary of Tokens:

토큰 요약 :

In summary, tokens are the fundamental units of text that AI models, particularly in the field of natural language processing, use to understand and generate language.

요약하면, 토큰은 AI 모델, 특히 자연 언어 처리 분야에서 언어를 이해하고 생성하는 데 사용하는 텍스트의 기본 단위입니다.

These tokens can represent words, subwords, characters, or symbols, depending on how the text is broken down for analysis.

이 토큰은 분석을 위해 텍스트가 어떻게 분해되는지에 따라 단어, 하위 단어, 문자 또는 기호를 나타낼 수 있습니다.

Tokenization offers numerous benefits, such as improving AI model efficiency, allowing better handling of rare or unknown words, and facilitating multilingual applications.

Tokenization은 AI 모델 효율성 향상, 희귀하거나 알려지지 않은 단어를 더 잘 처리하고 다국어 응용 프로그램을 용이하게하는 등 다양한 이점을 제공합니다.

However, it also has limitations, such as the potential for context loss, token limit constraints, and increased complexity in preprocessing.

그러나 컨텍스트 손실의 가능성, 토큰 제한 제약 조건 및 전처리의 복잡성 증가와 같은 한계도 있습니다.