एआई में टोकनकरण और संदर्भ विंडो को समझना: लंबाई सीमाएं क्यों मौजूद हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के भीतर, दो अवधारणाएं अक्सर चर्चा का विषय होती हैं, टोकनकरण और संदर्भ विंडो। ये शर्तें यह समझने में महत्वपूर्ण हैं कि ये मॉडल भाषा को कैसे प्रोसेस करते हैं और क्यों वे कुछ सीमाओं को प्रदर्शित करते हैं। यह लेख इन अवधारणाओं को स्पष्ट करने का लक्ष्य रखता है, यह देखते हुए कि लंबाई सीमाएं क्यों मौजूद हैं और ये एआई सिस्टम के प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करती हैं।

टोकनकरण क्या है?

टोकनकरण वह प्रक्रिया है जिसमें पाठ को छोटे, प्रबंधनीय हिस्सों में बदल दिया जाता है जिन्हें टोकन कहा जाता है। इन टोकनों को शब्द, उपशब्द या यहां तक कि वर्ण भी हो सकते हैं, जो इस्तेमाल की गई पद्धति पर निर्भर करता है। टोकनकरण का उद्देश्य भाषा को एक ऐसे प्रारूप में विभाजित करना है जिसे एआई मॉडल समझ और प्रोसेस कर सके।

टोकनकरण के बारे में प्रमुख बिंदु:

• कोमलता: टोकनकरण विभिन्न कोमलता में भिन्न हो सकता है। उदाहरण के लिए, GPT-3 जैसे मॉडल उपशब्द टोकनकरण का उपयोग करते हैं, जो उन्हें विविध शब्दावली को अधिक प्रभावी ढंग से संभालने की अनुमति देता है।
• भाषाई निर्भरता: विभिन्न भाषाओं को अलग-अलग टोकनकरण रणनीतियों की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, जटिल संरचना वाली भाषाओं को अन्य भाषाओं की तुलना में उपशब्द टोकनकरण से अधिक लाभ हो सकता है।
• संदर्भ पर प्रभाव: टोकनकरण का चयन सीधे प्रभावित करता है कि मॉडल कितनी संदर्भ जानकारी कैप्चर कर सकता है, क्योंकि प्रत्येक टोकन मॉडल की संदर्भ विंडो में एक जगह घेरता है।

संदर्भ विंडो क्या हैं?

संदर्भ विंडो उस अधिकतम संख्या को संदर्भित करती है जिसे एक भाषा मॉडल एक बार में भविष्यवाणियां या प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते समय विचार कर सकता है। यह सीमा महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निर्धारित करती है कि मॉडल एक बार में कितनी जानकारी प्रोसेस कर सकता है।