توکن LLM چیست: راهنمای کاربردی برای توسعه‌دهندگان

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLM) شیوه درک و تولید زبان انسانی توسط ماشین‌ها را متحول کرده‌اند و اکنون در همه چیز، از چت‌بات‌ها گرفته تا تولیدکننده‌های محتوا، نقش دارند. در پس این قابلیت‌های چشمگیر، یک مفهوم اساسی نهفته است که هر توسعه‌دهنده‌ای باید آن را درک کند: توکن‌ها. این بلوک‌های سازنده به طور مستقیم بر عملکرد مدل و هزینه‌های کار با LLMها تأثیر می‌گذارند. این راهنما به بررسی این موضوع می‌پردازد که توکن‌ها چه هستند، چگونه در داخل LLMها عمل می‌کنند و چرا درک توکن‌سازی برای پیاده‌سازی مؤثر هوش مصنوعی بسیار مهم است.

در هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)، یک توکن (Token) واحد اساسی متنی است که یک مدل پردازش می‌کند. برخلاف انسان‌ها که متن را به صورت یک جریان پیوسته از کاراکترها می‌خوانند، LLMها متن ورودی را به بخش‌های کوچکی به نام توکن (Token) تقسیم می‌کنند. یک توکن می‌تواند یک کلمه کامل، بخشی از یک کلمه، یک کاراکتر منفرد یا حتی یک علامت نگارشی یا فاصله باشد.

مجموعه توکن‌های منحصر به فردی که یک LLM تشخیص می‌دهد، واژگان آن را تشکیل می‌دهد. با تبدیل متن به توکن، LLMها می‌توانند زبان را به شکلی مدیریت کنند که تجزیه و تحلیل و تولید آن آسان‌تر باشد و به عنوان پایه و اساس درک و تولید متن عمل کند.

LLMها از توکن‌ها به عنوان پایه و اساس یادگیری از متن و تولید محتوای جدید استفاده می‌کنند:

1. در طول آموزش، یک LLM مقادیر زیادی متن را می‌خواند و هر جمله یا سند را به یک توالی از توکن‌ها تبدیل می‌کند.
2. هر توکن به یک نمایش عددی به نام embedding نگاشت می‌شود، به طوری که مدل می‌تواند عملیات ریاضی را روی آن انجام دهد.
3. مدل الگوهای توالی توکن‌ها را یاد می‌گیرد - اینکه کدام توکن‌ها معمولاً در زمینه‌های مختلف از توکن‌های دیگر پیروی می‌کنند.
4. در طول استنتاج، متن ورودی توکنایز می‌شود و مدل این توالی‌های توکن را پردازش می‌کند تا محتمل‌ترین توکن بعدی را پیش‌بینی کند.
5. مدل هر توکن را به صورت متوالی بر اساس احتمالات آموخته شده خروجی می‌دهد و پاسخ نهایی را یک توکن در یک زمان می‌سازد.

این رویکرد مبتنی بر توکن به LLMها اجازه می‌دهد تا روابط آماری بین کلمات و عبارات را ثبت کنند و آنها را قادر می‌سازد تا متن منسجم و مرتبط با زمینه تولید کنند.

توکن‌سازی فرآیند تبدیل متن خام به توکن است - یک گام اولیه حیاتی برای LLMها، زیرا آنها نمی‌توانند مستقیماً زبان انسانی را درک کنند. روش توکن‌سازی به طور قابل توجهی بر میزان کارآمدی یک مدل در پردازش متن و میزان خوب بودن آن در مدیریت زبان‌ها و سبک‌های نوشتاری مختلف تأثیر می‌گذارد.

سه رویکرد اصلی برای توکن‌سازی وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند:

• توکن‌سازی مبتنی بر کلمه: هر کلمه (جدا شده با فاصله‌ها یا علائم نگارشی) را به عنوان یک توکن واحد در نظر می‌گیرد. به عنوان مثال، عبارت "LLMها شگفت‌انگیز هستند!" به ["LLMها"، "هستند"، "شگفت‌انگیز"، "!"] تبدیل می‌شود. این رویکرد شهودی است اما با کلمات ناآشنا (موارد خارج از واژگان) مشکل دارد و به واژگان بسیار بزرگی نیاز دارد.
• توکن‌سازی مبتنی بر کاراکتر: این روش متن را به کاراکترها یا بایت‌های منفرد تقسیم می‌کند. با استفاده از همان مثال، به ["L"، "L"، "M"، "s"، " "، "a"، "r"، "e" و غیره] تبدیل می‌شود. این رویکرد می‌تواند هر رشته ممکنی را نشان دهد اما طول توالی را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد و پردازش را کم‌بازده‌تر می‌کند.
• توکن‌سازی مبتنی بر زیرکلمه: با تقسیم کلمات به قطعات معناداری که ممکن است کوتاه‌تر از کلمات باشند اما طولانی‌تر از کاراکترها، تعادلی برقرار می‌کند. یک کلمه نادر مانند "ناخوشایندی" ممکن است به ["نا"، "خوش"، "ایندی"] تبدیل شود. این رویکرد به طور کارآمد کلمات جدید یا نادر را مدیریت می‌کند در حالی که واژگان را قابل مدیریت نگه می‌دارد - و آن را به روش ترجیحی برای LLMهای مدرن تبدیل می‌کند.

یک توکن واحد اساسی است که یک LLM پردازش می‌کند، در حالی که یک کلمه یک واحد زبانی است. توکن‌ها می‌توانند کلمات کامل، بخش‌هایی از کلمات، کاراکترها یا علائم نگارشی باشند. در انگلیسی، یک کلمه به طور متوسط تقریباً برابر با 1.3 توکن است، اما این مقدار بسته به زبان و روش توکن‌سازی متفاوت است.

در نظر بگیرید که توکن‌سازهای مختلف چگونه با کلمه "بین‌المللی‌سازی" برخورد می‌کنند:

• یک توکن‌ساز مبتنی بر کلمه ممکن است آن را به عنوان یک توکن واحد در نظر بگیرد (در صورت شناخته شدن) یا آن را به عنوان [UNK] (ناشناخته) علامت‌گذاری کند.
• یک توکن‌ساز مبتنی بر کاراکتر آن را به 20 کاراکتر منفرد تقسیم می‌کند.
• یک توکن‌ساز مبتنی بر زیرکلمه ممکن است آن را به ["بین"، "المللی"، "سازی"] تقسیم کند و واحدهای ریخت‌شناسی رایج را تشخیص دهد.

این تفاوت‌ها نشان می‌دهند که چرا توکن‌سازی مهم است - انتخاب بر میزان کارآمدی مدل‌ها در پردازش متن و نحوه مدیریت کلمات یا عبارات ناآشنا تأثیر می‌گذارد.

چندین ابزار و کتابخانه به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا توکن‌سازی را پیاده‌سازی کنند:

• NLTK و spaCy: کتابخانه‌های محبوب NLP با توکن‌سازهای مبتنی بر کلمه اولیه.
• SentencePiece: کتابخانه گوگل که از روش‌های توکن‌سازی BPE و Unigram پشتیبانی می‌کند.
• Hugging Face Tokenizers: پیاده‌سازی‌های کارآمد از الگوریتم‌های مختلف توکن‌سازی.
• Tiktoken OpenAI: توکن‌ساز سریع بهینه‌سازی شده برای مدل‌های OpenAI مانند GPT-3 و GPT-4.
• توکن‌سازهای خاص زبان: مانند Mecab برای ژاپنی یا ابزارهای تخصصی برای سایر زبان‌ها.

هر مدل زبانی دارای محدودیت‌های توکن از پیش تعریف شده‌ای است که مرزهایی را برای ورودی‌ها و خروجی‌ها تعیین می‌کند. این محدودیت‌ها "طول زمینه" را تعریف می‌کنند - تعداد توکن‌هایی که یک مدل می‌تواند در یک عملیات واحد پردازش کند. به عنوان مثال، یک مدل با طول زمینه 2048 توکن و ورودی 500 توکن می‌تواند حداکثر 1548 توکن در پاسخ تولید کند. این محدودیت‌ها به دلیل محدودیت‌های محاسباتی، محدودیت‌های حافظه و انتخاب‌های طراحی معماری وجود دارند.

درک این مرزها بسیار مهم است، زیرا فراتر رفتن از آنها می‌تواند منجر به پاسخ‌های ناقص، از دست دادن اطلاعات یا خطاهای مدل شود. مدل‌ها به تکامل خود با گسترش پنجره‌های زمینه ادامه می‌دهند، اما کار مؤثر در محدودیت‌های توکن یک مهارت اساسی برای توسعه‌دهندگان LLM باقی می‌ماند.

محدودیت‌های توکن به طور مستقیم بر توانایی یک LLM برای حفظ زمینه و تولید پاسخ‌های منسجم تأثیر می‌گذارد. هنگامی که ورودی‌ها به این محدودیت‌ها نزدیک می‌شوند یا از آنها فراتر می‌روند، مدل‌ها ممکن است اطلاعات ارائه شده در اوایل متن را از دست بدهند، که منجر به کاهش دقت، جزئیات فراموش شده یا خروجی‌های متناقض می‌شود. زمینه‌های توکن محدود می‌تواند به ویژه مانع از کارهایی شود که نیاز به استدلال طولانی‌مدت، حل مسئله پیچیده یا ارجاع به اطلاعات پخش شده در سراسر سند دارند.

علاوه بر این، رویکردهای مختلف توکن‌سازی بر میزان کارآمدی کدگذاری متن تأثیر می‌گذارد - توکن‌سازی ناکارآمد می‌تواند منجر به توکن‌های هدر رفته‌ای شود که بدون افزودن اطلاعات معنادار در برابر محدودیت‌های زمینه شمارش می‌شوند. درک این پیامدهای عملکرد به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا اعلان‌ها و تعاملات مؤثرتری را طراحی کنند.

بهینه‌سازی مؤثر توکن با ایجاد اعلان‌های مختصر و واضح آغاز می‌شود که افزونگی و جزئیات غیرضروری را حذف می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از اختصارات در صورت لزوم، حذف اطلاعات تکراری و تمرکز پرسش‌ها بر نقاط خاص به جای موضوعات گسترده، استفاده از توکن را کاهش دهند. ساختاربندی تعاملات با استفاده از سوالات پیگیری به جای اعلان‌های طولانی و منفرد می‌تواند استفاده از زمینه را به حداکثر برساند.

پیاده‌سازی تکنیک‌هایی مانند تکه‌تکه کردن (تقسیم محتوا به بخش‌های کوچکتر) به مدیریت محدودیت‌های توکن هنگام کار با اسناد بزرگ کمک می‌کند. انتخاب مدل‌هایی با روش‌های توکن‌سازی کارآمدتر و نظارت بر استفاده از توکن برای برنامه‌های کاربردی حساس به هزینه می‌تواند به طور قابل توجهی هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد در حالی که کیفیت خروجی را حفظ می‌کند.

توکن‌سازی بر هر تعاملی با LLMها تأثیر می‌گذارد، از چت‌بات‌ها گرفته تا سیستم‌های تولید محتوا. درک پیامدهای عملی آن به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مؤثرتری ایجاد کنند.

مثال‌هایی از توکن‌سازی در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی:

• چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی: پرسش‌های کاربر و تاریخچه مکالمه قبلی را برای حفظ زمینه توکنایز کنید.
• ترجمه ماشینی: متن منبع را توکنایز کنید، توکن‌ها را بین زبان‌ها نگاشت کنید و خروجی ترجمه شده را تولید کنید.
• خلاصه‌سازی متن: اسناد را به توکن‌ها تقسیم کنید تا اطلاعات کلیدی برای استخراج یا چکیده‌سازی شناسایی شوند.
• تکمیل کد: از توکن‌سازهای تخصصی استفاده کنید که نحو زبان برنامه‌نویسی را درک می‌کنند.

هنگام استفاده از LLMها برای تولید محتوا، توکن‌سازی بر موارد زیر تأثیر می‌گذارد:

• طول و ساختار محتوا: محدودیت‌های توکن ممکن است نیاز به تقسیم محتوا به بخش‌ها یا برنامه‌ریزی تولید چندبخشی داشته باشد.
• استفاده از کلمات کلیدی: درک نحوه توکنایز شدن اصطلاحات خاص کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که آنها به طور دست نخورده در محتوای تولید شده ظاهر می‌شوند.
• برنامه‌ریزی محتوا: اعلان‌دهی مؤثر نیازمند آگاهی از میزان کارآمدی توکنایز شدن دستورالعمل‌های مختلف است.

LLMهای مدرن معمولاً از الگوریتم‌های توکن‌سازی زیرکلمه استفاده می‌کنند که هر کدام رویکردهای متفاوتی دارند:

BPE با کاراکترهای منفرد شروع می‌شود و به طور مکرر رایج‌ترین جفت‌های توکن مجاور را ادغام می‌کند تا زمانی که به اندازه واژگان هدف برسد. این رویکرد مبتنی بر داده به طور کارآمد کلمات رایج را مدیریت می‌کند در حالی که همچنان قادر به نمایش اصطلاحات نادر است. مدل‌های GPT OpenAI از انواع BPE استفاده می‌کنند.

توکن‌سازی یونیگرام یک رویکرد احتمالی را در پیش می‌گیرد، با بسیاری از توکن‌های نامزد شروع می‌کند و به طور مکرر آنهایی را که کمترین تأثیر را بر احتمال تولید متن آموزشی دارند، حذف می‌کند. این کار توکن‌هایی ایجاد می‌کند که تمایل دارند از نظر زبانی معنادارتر باشند.

WordPiece که برای BERT توسعه یافته است، شبیه به BPE است اما ادغام‌هایی را در اولویت قرار می‌دهد که احتمال داده‌های آموزشی را به حداکثر می‌رسانند تا اینکه فقط فراوانی. اغلب واحدهای زیرکلمه را با پیشوندهای خاصی (مانند "##" در BERT) علامت‌گذاری می‌کند تا نشان دهنده تداوم کلمه باشد.

توکن‌ساز سفارشی OpenAI برای مدل‌هایی مانند GPT-3.5 و GPT-4، BPE را با بهینه‌سازی‌هایی برای سرعت و کارایی پیاده‌سازی می‌کند. این توکن‌ساز متن چندزبانه، کاراکترهای خاص و فرمت‌های متنوع را در حالی که قابلیت برگشت‌پذیری را حفظ می‌کند (توکن‌ها را می‌توان به طور کامل به متن اصلی تبدیل کرد) مدیریت می‌کند.

توکن‌ها پایه و اساس نحوه درک، پردازش و تولید متن توسط مدل‌های زبانی بزرگ را تشکیل می‌دهند. درک توکن‌سازی صرفاً یک موضوع آکادمیک نیست - بلکه به طور مستقیم بر کارایی برنامه، مدیریت هزینه و کیفیت خروجی تأثیر می‌گذارد. با تسلط بر مفاهیم توکن‌سازی و راهکارهای بهینه‌سازی، توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مؤثرتری ایجاد کنند که پتانسیل LLMها را به حداکثر می‌رساند در حالی که محدودیت‌های آنها را به حداقل می‌رساند.

همانطور که مدل‌ها به تکامل خود با پنجره‌های زمینه بزرگتر و معماری‌های پیچیده‌تر ادامه می‌دهند، مدیریت مؤثر توکن یک مهارت حیاتی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی خواهد بود که به دنبال ایجاد برنامه‌های کاربردی پیشرفته هستند.