ChatGPT: Was sind Tokens?

In diesem Beitrag werde ich Sie durch die faszinierende Welt der Tokens und ihre Bedeutung für ChatGPT führen. In der heutigen digitalen Ära sind Tokens essenzielle Bausteine, die die Grundlage für die Verarbeitung von Sprache bilden. Obwohl sie häufig übersehen werden, sind sie von entscheidender Bedeutung, um Text in eine Form zu bringen, die von KI-Modellen wie ChatGPT verstanden und verarbeitet werden kann.

Tokens bei ChatGPT sind die grundlegenden Einheiten, in die ein Text aufgeteilt wird, um von der KI verarbeitet zu werden. Jedes Token kann ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder sogar eine Teilkombination eines Wortes sein. KI’s wie ChatGPT arbeiten dabei mit einem Tokenlimit.

Einführung in das Konzept der Tokens

Das Konzept der Tokens ist von zentraler Bedeutung für die Verarbeitung von natürlicher Sprache und bildet eine Grundlage für die Funktionsweise von KI-Modellen wie ChatGPT. Im Kontext der Sprachverarbeitung werden Tokens als die kleinsten Einheiten von Text verstanden, die für den Computer leichter verständlich sind. Jeder Text, sei es ein Satz, ein Absatz oder ein ganzer Artikel, wird in eine Sequenz von Tokens umgewandelt, bevor er von einem KI-Modell verarbeitet werden kann.

Ein Token kann je nach Art der Tokenisierung ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder sogar eine Teilkombination eines Wortes sein. Die Tokenisierung ist ein wichtiger Schritt, um die rohe Texteingabe in ein Format umzuwandeln, das für die Verarbeitung durch den Algorithmus geeignet ist.

Warum sind Tokens wichtig?

Tokens spielen eine entscheidende Rolle, um die Herausforderungen der Sprachverarbeitung zu bewältigen und komplexe Texte für KI-Modelle zugänglich zu machen. Hier sind einige Gründe, warum Tokens wichtig sind:

1. Einheitliche Darstellung: Die Tokenisierung standardisiert die Darstellung von Texten und ermöglicht es, komplexe Informationen in einer strukturierten Form zu präsentieren. Dadurch wird es für den Algorithmus einfacher, die Texte zu verarbeiten und die Bedeutung zu erfassen.
2. Reduzierung der Dimensionalität: Texte können sehr lang und komplex sein, und die Anzahl der möglichen Kombinationen von Wörtern und Zeichen ist enorm. Durch die Tokenisierung wird der Text in eine Sequenz von Tokens umgewandelt, wodurch die Dimensionalität des Textes reduziert wird und die Verarbeitung durch den Algorithmus erleichtert wird.
3. Effiziente Verarbeitung: KI-Modelle wie ChatGPT arbeiten mit mathematischen Operationen auf Vektoren und Matrizen. Tokens ermöglichen die Umwandlung von Text in Zahlen, sodass die Verarbeitung durch die zugrunde liegenden Algorithmen effizienter erfolgen kann.
4. Behandlung von Unbekanntem: Durch die Verwendung von Tokens kann ein KI-Modell auch mit unbekannten Wörtern oder Ausdrücken umgehen, indem es sie als separate Tokens behandelt und deren Bedeutung anhand des Kontexts ableitet.
5. Grenzen und Textlängen: KI-Modelle haben Einschränkungen in Bezug auf die maximale Anzahl von Tokens, die sie aufnehmen können. Die Tokenisierung hilft, Texte auf eine geeignete Länge zu begrenzen, um die Effizienz und die Leistungsfähigkeit des Modells zu gewährleisten.

Einführung in das Konzept der Tokenisierung

Die Tokenisierung ist ein fundamentaler Schritt in der natürlichen Sprachverarbeitung, der den rohen Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, aufteilt. Diese Tokens bilden die Basis für die Verarbeitung durch KI-Modelle wie ChatGPT und ermöglichen es, komplexe Texte in eine für den Algorithmus verständliche Form zu bringen.

Erklärung des Tokenisierungsprozesses:

Der Tokenisierungsprozess beginnt mit der Eingabe eines Textes, sei es ein Satz, ein Absatz oder ein ganzes Dokument. Das Ziel besteht darin, den Text in einzelne Tokens zu unterteilen, wobei jedes Token eine eigenständige Bedeutung hat.

Die einfachste Form der Tokenisierung ist die Wortbasierte Tokenisierung. Hier werden die Wörter des Textes als separate Tokens betrachtet. Die Trennung erfolgt in der Regel anhand von Leerzeichen und Satzzeichen. Zum Beispiel wird der Satz „Hallo, wie geht es Ihnen?“ in vier Tokens aufgeteilt: „Hallo“, „,“, „wie“, „geht“, „es“, „Ihnen“, „?“.

Eine weitere Möglichkeit ist die zeichenbasierte Tokenisierung. Dabei werden nicht nur Wörter, sondern auch einzelne Zeichen als Tokens betrachtet. Das bedeutet, dass auch Leerzeichen und Satzzeichen wie Kommas und Fragezeichen als separate Tokens behandelt werden. Im obigen Beispiel würde der Satz „Hallo, wie geht es Ihnen?“ in 23 Tokens aufgeteilt werden.

Die subwort-basierte Tokenisierung ist eine fortgeschrittenere Methode, bei der Wörter in kleinere Untereinheiten, sogenannte Subwörter, aufgeteilt werden. Ein bekanntes Beispiel für eine subwort-basierte Tokenisierungstechnik ist das Byte Pair Encoding (BPE). Dabei werden häufige Zeichenkombinationen schrittweise in ein spezielles Vokabular von Subwörtern umgewandelt. Dies ermöglicht eine flexiblere Darstellung von Wörtern und trägt zur effizienten Verarbeitung von Texten bei. Die subwort-basierte Tokenisierung kann besonders bei der Verarbeitung von seltenen oder unbekannten Wörtern hilfreich sein.

Unterschiede in der Tokenisierung von Texten:

1. Wortbasierte Tokenisierung: Diese Methode ist einfach und schnell, da sie nur nach Leerzeichen und Satzzeichen sucht. Allerdings hat sie Schwierigkeiten, mit zusammengesetzten Wörtern, Abkürzungen oder speziellen Zeichen wie Apostrophen und Bindestrichen umzugehen.
2. Zeichenbasierte Tokenisierung: Diese Methode erfasst jedes Zeichen als Token, was zu einer feingranularen Darstellung führt. Sie eignet sich gut für Texte in Sprachen mit starken Verbundbuchstaben, aber die Anzahl der Tokens ist bei längeren Texten erheblich gesteigert, was die Verarbeitung anspruchsvoller machen kann.
3. Subwort-basierte Tokenisierung: Diese Methode ermöglicht eine flexible Darstellung von Wörtern durch Unterteilung in Subwörter. Dadurch kann die Anzahl der Tokens reduziert und die Effizienz bei der Verarbeitung erhöht werden. Es treten jedoch neue Herausforderungen bei der Interpretation der Bedeutung von Subwörtern auftreten.

ChatGPT nutzt subwort-basierte Tokenisierung. Diese Methode ermöglicht eine flexiblere Darstellung von Wörtern und trägt zur effizienten Verarbeitung von Texten bei. Subwort-basierte Tokenisierung, wie beispielsweise das Byte Pair Encoding (BPE), ermöglicht es, seltene oder unbekannte Wörter effizient zu behandeln und die Anzahl der Tokens zu reduzieren, was die Leistungsfähigkeit von ChatGPT verbessert

Herausforderungen bei der Tokenisierung von Sprache:

Die Tokenisierung ist ein entscheidender Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache und legt den Grundstein für eine effiziente Kommunikation zwischen Menschen und KI-Modellen wie ChatGPT. Allerdings geht diese vermeintlich einfache Aufgabe mit verschiedenen Herausforderungen einher, die es zu bewältigen gilt, um eine präzise und kontextbewusste Verarbeitung von Texten zu gewährleisten.

Ambiguität und Kontextsensitivität: Die Vielfältigkeit der menschlichen Sprache macht die Identifikation der richtigen Grenzen zwischen den Tokens zu einer komplexen Aufgabe. Einzelne Wörter können in unterschiedlichen Kontexten verschiedene Bedeutungen haben, was zu mehrdeutigen Ergebnissen führt. Die Tokenisierung muss daher kontextsensitiv sein, um den Kontext zu erfassen und die korrekten Grenzen zwischen den Tokens zu setzen.

Kontraktionen und Apostrophen: In unterschiedlichen Sprachen werden Kontraktionen und Apostrophe verwendet, um Wörter zu verkürzen oder zu verbinden, wie beispielsweise „can’t“ für „cannot“. Die richtige Identifizierung und Behandlung solcher Konstruktionen ist unerlässlich, da sie die semantische Bedeutung eines Satzes erheblich beeinflussen.

Flektierende Sprachen: Flektierende Sprachen, wie Deutsch oder Latein, verwenden Affixe wie Endungen oder Präfixe, um die grammatische Funktion von Wörtern zu ändern. Die Tokenisierung muss diese morphologischen Veränderungen korrekt erfassen, um die Bedeutung von Wörtern im Kontext zu verstehen und die richtigen Tokens zu erstellen.

Seltene und unbekannte Wörter: KI-Modelle wie ChatGPT arbeiten normalerweise mit einem begrenzten Vokabular, das aus einer bestimmten Menge von Wörtern besteht. Seltene oder unbekannte Wörter, die nicht im Vokabular enthalten sind, führen zu Problemen, da sie nicht erkannt oder falsch tokenisiert werden.

Maximale Tokenlänge: KI-Modelle haben oft Einschränkungen in Bezug auf die maximale Anzahl von Tokens, die sie aufnehmen können. Lange und komplexe Sätze können diese Grenzen überschreiten und erfordern daher besondere Aufmerksamkeit bei der Tokenisierung. Die optimale Balance zwischen der Aufrechterhaltung der semantischen Bedeutung und der Einhaltung der Token-Grenzen ist eine Herausforderung, die es zu bewältigen gilt.

Warum gibt es ein Tokenlimit?

Ein Tokenlimit existiert aus verschiedenen Gründen. Im Beispiel ChatGPT ist es so, dass das Tokenlimit 4097 beträgt. Dieses Limit wird zwischen Aufforderung und Abschluss geteilt. Wenn Ihr Prompt 4000 Token beträgt, kann Ihr Abschluss höchstens 97 Token umfassen.

Das Limit ist derzeit eine technische Beschränkung, aber es gibt oft kreative Möglichkeiten, Probleme innerhalb des Limits zu lösen, z. B. durch Verdichtung der Aufforderung, Aufteilung des Textes in kleinere Teile usw.

Ressourcenbeschränkungen: KI-Modelle arbeiten auf der Grundlage von mathematischen Operationen, die mit Vektoren und Matrizen durchgeführt werden. Je größer der Text, desto mehr Ressourcen werden benötigt, um die Berechnungen durchzuführen. Ein Tokenlimit hilft, die Ressourcennutzung zu begrenzen und sicherzustellen, dass die Verarbeitung in angemessener Zeit durchgeführt werden kann, ohne die Leistung des Systems zu beeinträchtigen.

Hardwarebeschränkungen: KI-Modelle werden auf speziellen Hardware-Plattformen wie GPUs oder TPUs ausgeführt. Diese haben eine begrenzte Speicherkapazität, die die Größe des Modells und damit die Anzahl der verwendeten Tokens begrenzt. Ein Tokenlimit stellt sicher, dass das Modell auf der verfügbaren Hardware effizient ausgeführt werden kann.

Interaktive Anwendung: In vielen Fällen, wie beispielsweise bei Chatbots oder Sprachassistenten, müssen KI-Modelle in Echtzeit reagieren. Ein zu langer Text beeinträchtig die Reaktionszeit und die Benutzererfahrung. Ein Tokenlimit hilft, die Antwortzeit zu optimieren und eine schnellere Interaktion zu ermöglichen.

Kosten pro Token: In einigen speziellen Anwendungsfällen, wie bei der Verarbeitung großer Textmengen mit GPT-4, haben Tokens einen direkten Einfluss auf die Preisgestaltung. Plattformen oder Anbieter berechnen die Kosten basierend auf der Anzahl der Tokens, die in der Verarbeitung verwendet werden. In solchen Fällen verursachen längere Texte oder häufige Anfragen mehr kosten als kürzere und weniger häufige Anfragen.