توکن‌سازی و پنجره‌های زمینه: درک محدودیت‌های طولی در هوش مصنوعی

در حوزه هوش مصنوعی، به‌ویژه در مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) و هوش مصنوعی تولیدی، مفاهیم توکن‌سازی و پنجره‌های زمینه بنیادی هستند. این مفاهیم نه تنها نحوه پردازش زبان توسط ماشین‌ها را مشخص می‌کنند، بلکه محدودیت‌هایی را نیز اعمال می‌کنند که می‌تواند تأثیر زیادی بر عملکرد و کیفیت خروجی داشته باشد. درک این مکانیسم‌ها برای هر کسی که می‌خواهد به‌طور عمیق‌تری به تکنولوژی‌های هوش مصنوعی بپردازد، بسیار مهم است.

توکن‌سازی چیست؟

توکن‌سازی فرآیند شکستن متن به قطعات کوچکتر معروف به توکن‌ها است. این توکن‌ها می‌توانند به اندازه یک حرف فردی و یا به بزرگی یک کلمه یا عبارت کامل باشند. انتخاب اندازه توکن بستگی به کاربرد خاص و معماری مدل زبان دارد.

چرا توکن‌سازی مهم است

1. فهم را تسهیل می‌کند: با تبدیل متن به توکن‌ها، مدل‌ها می‌توانند زبان را بهتر درک و پردازش کنند. هر توکن نماینده یک واحد معنادار است که به مدل در تفسیر زمینه کمک می‌کند.
2. کارآیی را افزایش می‌دهد: توکن‌های کوچکتر می‌توانند سرعت پردازش را افزایش دهند و مصرف حافظه را کاهش دهند، به طوری که مدل‌ها بتوانند داده‌های بزرگتری را به‌طور مؤثرتری مدیریت کنند.
3. عملکرد را بهبود می‌بخشد: توکن‌سازی صحیح با داده‌های آموزشی مدل هم‌راستا است که می‌تواند به پیش‌بینی‌های بهتر و خروجی‌های بیشتر ارتباطی منجر شود.

نقش پنجره‌های زمینه

یک پنجره زمینه به دامنه متنی اشاره دارد که یک مدل می‌تواند در یک زمان معین هنگام تولید پاسخ یا پیش‌بینی در نظر بگیرد. این پنجره با معماری مدل و حداکثر تعداد توکن‌ها که می‌تواند به‌طور همزمان پردازش کند، محدود است.