GPT-Token

 Minuten   GPT, auch bekannt als Generative Pre-trained Transformer, ist ein leistungsstarkes Modell für maschinelles Lernen, welches auf der Transformer-Architektur basiert. Sein Hauptziel besteht darin, menschliche Sprache mit einer bemerkenswerten Genauigkeit zu analysieren und zu generieren. Um Text zu verarbeiten, zerlegt das GPT-Modell diesen in individuelle Tokens, welche aus Buchstaben, Satzzeichen oder ganzen Wörtern bestehen können. Abhängig von der Implementierung kann der Tokenisierungsprozess variieren.

GPT-Token in KI/AI Modellen

Um einen GPT-Token zu bestimmen, erfolgt zunächst eine Tokenisierung des Textes, indem dieser in einzelne Token aufgeteilt wird. Ein Beispiel hierfür wäre der Satz “Dies ist ein Beispiel”, der in die Tokens [“Dies”, “ist”, “ein”, “Beispiel”] zerlegt werden kann. Sobald die Tokens identifiziert wurden, werden sie kodiert, um weitere Analysemöglichkeiten und Manipulationen zu ermöglichen. Es ist zu beachten, dass die präzise Methode der Tokenisierung und Codierung je nach dem GPT-Modell, das verwendet wird, unterschiedlich sein kann. Trotz dieser Unterschiede bleibt GPT ein potenzielles Mittel zur Analyse und Generierung von natürlicher Sprache.

Was versteht man unter Tokenisierung in KI/AI Modellen

Die Aufteilung in Tokens ist ein bedeutender Schritt bei der Verarbeitung von Natursprache, denn dadurch wird der Text in kleinere Einheiten aufgeteilt, die vom Modell leichter verarbeitet werden können. Anschließend erhält jedes Token eine numerische Darstellung durch Codierung. Man kann das durch die Nutzung von klaren, ganzzahligen Werten oder durch Darstellung in Vektoren, wie beispielsweise Worteinbettungen, erreichen. Aus wie viele Token ein Text besteht, hängt von seiner Länge und der verwendeten Tokenisierungsmethode ab. Längere Texte mit mehr Wörtern oder Zeichen werden normalerweise in eine höhere Anzahl Tokens unterteilt. Zu beachten ist, dass die Anzahl der Tokens die Leistung und den Speicherbedarf des Modells beeinflussen kann. Unterschiedliche GPT-Implementierungen wie GPT-2, GPT-3 ,GPT-3.5 oder GPT-4 können verschiedene Methoden und Strategien zur Tokenisierung einsetzen. In letzter Konsequenz sollen GPT-Token Text in einem Format codieren, das für das Modell geeignet ist und es diesem ermöglicht, Text effektiv zu verarbeiten und zu generieren.

Zeichenbasierte Tokenisierung

Diese Methode zerteilt den Text in einzelne Symbole. Jedes Symbol, einschließlich Buchstaben, Zahlen, Leerzeichen und Satzzeichen, wird als eigenständiges Token angesehen. Zum Beispiel würde der Satz “Hallo, wie geht es Ihnen?” in die folgenden Tokens aufgeteilt: [‘H’, ‘a’, ‘l’, ‘l’, ‘o’, ‘,’, ‘ ‘, ‘w’, ‘i’, ‘e’, ‘ ‘, ‘g’, ‘e’, ‘h’, ‘t’, ‘ ‘, ‘e’, ‘s’, ‘ ‘, ‘I’, ‘h’, ‘n’, ‘e’, ‘n’, ‘?’] Vorteile:

• Eine detaillierte Beschreibung des Textes auf der Ebene der Zeichen kann in einigen Anwendungen, wie beispielsweise der Textgenerierung oder Spracherkennung, von Nutzen sein.
• Der Nutzer in der Lage, mit unkonventionellen Zeichen oder Symbolen besser umzugehen.

Nachteile:

• Dies führt zu einer hohen Anzahl von Tokens, was den Bedarf an  Speicherplatz erhöht und die Bearbeitungszeit verlängern kann.
• Die Bedeutung von Wörtern oder semantischen Einheiten geht verloren

Wortbasierte Tokenisierung

Die wortbasierte Tokenisierung teilt einen Text in einzelne Wörter oder Wortgruppen auf, welche als Tokens bezeichnet werden. Jedes Token wird als eine separat betrachtete Einheit betrachtet. Wenn man etwa den Satz “Dies ist ein Beispiel” nimmt, wird er in Tokens, wie [‘das’, ‘ist’, ‘ein’, ‘Beispiel’], unterteilt. Diese Methode der Tokenisierung ist sehr gebräuchlich und bildet die Basis für viele Aufgaben der Sprachverarbeitung. Vorteile

• Es ist für viele Anwendungen in der NLP von großer Bedeutung, die semantische Bedeutung von Wörtern beizubehalten.
• Verringert die Anzahl der Symbole im Vergleich zur symbolbasierten Tokenisierung.

Nachteile

• Man kann in Schwierigkeiten geraten, wenn man seltene oder unbekannte Wörter benutzt, die nicht im Wortschatz des Modells vorhanden sind.
• Es kann Schwierigkeiten mit zusammengesetzten Wörtern oder komplexen Wortbildungsstrukturen geben.

Subwortbasierte Tokenisierung

Die Tokenisierungstechnik, die auf Teilwörtern basiert, besteht darin, den Text in Abschnitte zu unterteilen, die aus einzelnen Wörtern bestehen. Diese Wörter werden dann in kleinere Einheiten, sogenannte Teilwörter, unterteilt. Durch den Gebrauch dieser Methode ist es einfacher, mit weniger gebräuchlichen Wörtern oder komplexen Wortformen umzugehen. Byte-Pair-Encoding (BPE) ist ein bekannter Algorithmus, der oft bei Modellen wie GPT-2 zur Tokenisierung von Teilwörtern verwendet wird. Vorteile

• Es ist besser darin, mit seltenen Wörtern oder Problemen mit Out-of-Vocabulary (OOV) umzugehen, da es Subwörter aufteilt.
• Erlaubt eine vielseitigere Präsentation von Wörtern, insbesondere solchen mit verschiedenen Morphologien.

Nachteile

• Durch die Unterteilung von Wörtern in kleinere Einheiten kann dies die semantische Bedeutung der Wörter beeinflussen.
• Eine Zunahme der Tokenanzahl kann dazu führen, dass der Speicherbedarf erhöht wird.

Satzbasierte Tokenisierung

Die satzbasierte Tokenisierung ist ein Verfahren, bei dem ein Text in einzelne Sätze unterteilt wird, wobei jeder Satz als ein Token betrachtet wird. Dies wird durch die Verwendung von Satzzeichen wie Punkten, Fragezeichen und Ausrufezeichen erreicht. Die satzbasierte Tokenisierung ist besonders nützlich für Anwendungen, die den Zusammenhang auf Satzebene erfordern, wie z.B. maschinelle Übersetzung und Textzusammenfassung.

Fazit

Die Entscheidung für eine Tokenisierungsmethode ist bei jeder Anwendung von großer Bedeutung. Abhängig von den spezifischen Anforderungen können unterschiedliche Tokenisierungsmethoden verwendet werden. Wenn eine präzisere und detailliertere Darstellung gefordert ist, wird eine Tokenisierung auf der Ebene von Einzelzeichen empfohlen. Wenn es um Anwendungen geht, die ein semantisches Verständnis erfordern, ist die Wahl einer Tokenisierung auf Wortebene die optimale Entscheidung. Ist jedoch mehr Flexibilität gefragt, kann ein hybrider Ansatz, der die Vorteile beider Methoden vereint, eine bessere Lösung bieten. Insgesamt sollte die Tokenisierungsmethode abhängig von den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Anwendung gewählt werden. In der kostenpflichtigen Version von GPT  bilden die Tokens ebenfalls die  Grundlage für die Kalkulation der Ausgaben.