Token

Definice tokenu

Token je základní jednotka textu, kterou jazykové modely zpracovávají a rozumí jí. Tokeny představují slova, podslova, sekvence znaků nebo interpunkční znaménka, přičemž každému je v rámci slovníku modelu přiřazen jedinečný číselný identifikátor. Namísto přímého zpracování surového textu převádějí AI systémy jako ChatGPT, Claude, Perplexity a Google AI Overviews veškerý vstupní text na sekvence tokenů—v podstatě překládají lidský jazyk do číselného formátu, který neuronové sítě dokážou počítat. Tento proces tokenizace je klíčovým prvním krokem, který umožňuje jazykovým modelům analyzovat sémantické vztahy, generovat koherentní odpovědi a udržovat výpočetní efektivitu. Porozumění tokenům je nezbytné pro každého, kdo pracuje s AI systémy, protože počty tokenů přímo ovlivňují náklady na API, kvalitu odpovědí a schopnost modelu udržet kontext v průběhu konverzací.

Proces tokenizace a jak tokeny fungují

Tokenizace je systematický proces rozdělení surového textu na jednotlivé tokeny, které jazykový model může zpracovat. Když zadáte text do AI systému, tokenizér nejprve analyzuje text a rozdělí jej na zvládnutelné jednotky. Například věta “I heard a dog bark loudly” může být tokenizována na jednotlivé tokeny: I, heard, a, dog, bark, loudly. Každý token pak dostane jedinečný číselný identifikátor—například I se stane tokenem s ID 1, heard s 2, a s 3 a tak dále. Tato číselná reprezentace umožňuje neuronové síti provádět matematické operace s tokeny, počítat vztahy a vzory, které modelu umožňují chápat význam a generovat vhodné odpovědi.

Konkrétní způsob tokenizace textu záleží na algoritmu tokenizace, který daný model používá. Různé jazykové modely používají různé tokenizéry, a proto může mít tentýž text různý počet tokenů na různých platformách. Slovník tokenizéru—úplná sada unikátních tokenů, které rozpoznává—se obvykle pohybuje od desítek tisíc po stovky tisíc tokenů. Když tokenizér narazí na text, který dosud neviděl, nebo na slova mimo svůj slovník, použije speciální strategie, například rozdělení na menší podslovové tokeny nebo reprezentaci jako kombinaci známých tokenů. Tato flexibilita je zásadní pro zpracování různých jazyků, odborného žargonu, překlepů a nových slovních spojení, která se vyskytují v reálném textu.

Metody tokenizace a jejich srovnání

Různé přístupy k tokenizaci nabízejí různé výhody a kompromisy. Porozumění těmto metodám je klíčové pro pochopení, jak různé AI platformy zpracovávají informace odlišně:

Technický pohled: Jak jazykové modely zpracovávají tokeny

Po převodu textu na tokeny jazykové modely zpracovávají tyto číselné sekvence prostřednictvím více vrstev neuronových sítí. Každý token je reprezentován jako vícerozměrný vektor nazývaný embedding, který zachycuje sémantický význam a kontextové vztahy. Během tréninku se model učí rozpoznávat vzory v tom, jak se tokeny společně vyskytují, a chápe, že určité tokeny se často objevují v podobných kontextech. Například tokeny pro “king” a “queen” získají podobné embeddingy kvůli sdíleným sémantickým vlastnostem, zatímco “king” a “paper” budou mít embeddingy vzdálenější díky odlišnému významu a užití.

Mechanismus pozornosti (attention) modelu je v tomto procesu zásadní. Pozornost umožňuje modelu vážit důležitost různých tokenů vůči sobě při generování odpovědi. Při zpracování věty “The bank executive sat by the river bank” pomáhá mechanismus pozornosti modelu pochopit, že první “bank” označuje finanční instituci, zatímco druhé “bank” znamená břeh řeky, na základě kontextových tokenů jako “executive” a “river”. Toto kontextové porozumění vzniká díky naučeným vztahům mezi embeddingy tokenů, což umožňuje sofistikované pochopení jazyka, které dalece přesahuje prosté párování slov.

Při inferenci (když model generuje odpovědi) predikuje další token v sekvenci na základě všech předchozích tokenů. Model vypočítává pravděpodobnostní skóre pro každý token ve svém slovníku a pak vybere nejpravděpodobnější další token. Tento proces se opakuje iterativně—nově vygenerovaný token je přidán k sekvenci a model s tímto rozšířeným kontextem predikuje další token. Generování probíhá token po tokenu, dokud model nepredikuje speciální token “konec sekvence” nebo nedosáhne maximálního limitu tokenů. Proto je pochopení limitů tokenů zásadní: pokud vaše zadání a požadovaná odpověď dohromady překročí kontextové okno modelu, model nedokáže vygenerovat kompletní odpověď.

Počítání tokenů a kontextová okna

Každý jazykový model má kontextové okno—maximální počet tokenů, které dokáže najednou zpracovat. Tento limit zahrnuje vstupní tokeny (vaše zadání) i výstupní tokeny (odpověď modelu). Například GPT-3.5-Turbo má kontextové okno 4 096 tokenů, zatímco GPT-4 nabízí okna od 8 000 do 128 000 tokenů v závislosti na verzi. Modely Claude 3 podporují kontextová okna až 200 000 tokenů, což umožňuje analýzu celých knih nebo rozsáhlých dokumentů. Porozumění kontextovému oknu vašeho modelu je klíčové pro plánování zadání a efektivní správu tokenových rozpočtů.

Nástroje pro počítání tokenů jsou zásadní pro optimalizaci využití AI. OpenAI nabízí knihovnu tiktoken, open-source tokenizér, který umožňuje vývojářům spočítat tokeny před odesláním požadavku na API. To zabraňuje neočekávaným nákladům a umožňuje přesnou optimalizaci zadání. Pokud například používáte GPT-4 s kontextovým oknem 8 000 tokenů a vaše zadání spotřebuje 2 000 tokenů, máte k dispozici 6 000 tokenů pro odpověď modelu. Znalost tohoto omezení vám pomůže tvořit zadání, která se vejdou do dostupného prostoru pro tokeny a současně požadují komplexní odpovědi. Různé modely používají různé tokenizéry—Claude má vlastní tokenizační systém, Perplexity implementuje vlastní přístup a Google AI Overviews používá další metodu. To znamená, že tentýž text má na různých platformách různý počet tokenů, což činí platformně specifické počítání tokenů nezbytným pro přesný odhad nákladů a predikci výkonu.

Tokenová ekonomika a modely účtování

Tokeny se staly základní jednotkou ekonomické hodnoty v AI průmyslu. Většina poskytovatelů AI služeb účtuje podle spotřeby tokenů, a to odděleně za vstupní a výstupní tokeny. Ceník OpenAI tento model dobře ilustruje: k roku 2024 účtuje GPT-4 přibližně 0,03 $ za 1 000 vstupních tokenů a 0,06 $ za 1 000 výstupních tokenů, což znamená, že výstupní tokeny jsou zhruba dvakrát dražší než vstupní. Tato cenová struktura odráží výpočetní realitu, že generování nových tokenů vyžaduje více výpočetního výkonu než zpracování existujících vstupních tokenů. Claude má podobný ceník, zatímco Perplexity a další platformy implementují vlastní tokenové cenové schéma.

Porozumění tokenové ekonomice je zásadní pro správu AI nákladů ve velkém měřítku. Jediné zbytečně rozvláčné zadání může spotřebovat 500 tokenů, zatímco stručné a dobře strukturované zadání dosáhne stejného cíle jen s 200 tokeny. Při tisících API volání tento rozdíl v efektivitě znamená významné úspory. Výzkumy ukazují, že podniky používající nástroje pro monitorování AI obsahu mohou optimalizací zadání a inteligentním cachováním snížit spotřebu tokenů o 20–40 %. Mnoho platforem navíc zavádí rate limity měřené v tokenech za minutu (TPM), které omezují, kolik tokenů může uživatel během určitého časového úseku zpracovat. Tyto limity zabraňují zneužívání a zajišťují férové rozdělení zdrojů mezi uživatele. Pro organizace, které monitorují přítomnost své značky v AI odpovědích prostřednictvím platforem jako AmICited, poskytuje porozumění vzorcům spotřeby tokenů nejen poznatky o nákladech, ale také o hloubce a šíři zapojení AI do vašeho obsahu.

Sledování tokenů a monitoring AI odpovědí

Pro platformy zaměřené na sledování výskytu značky a domény v AI odpovědích představují tokeny klíčovou metriku pro měření zapojení a vlivu. Když AmICited sleduje, jak se vaše značka objevuje v ChatGPT, Claude, Perplexity a Google AI Overviews, počty tokenů ukazují, kolik výpočetních zdrojů tyto systémy věnují vašemu obsahu. Citace, která spotřebuje 50 tokenů, znamená hlubší zapojení než krátká zmínka o pěti tokenech. Analýzou vzorců tokenů napříč různými AI platformami mohou organizace pochopit, které AI systémy jejich obsah upřednostňují, jak podrobně různé modely diskutují o jejich značce a zda je jejich obsah analyzován do hloubky, nebo jen povrchně zmíněn.

Sledování tokenů umožňuje také sofistikovanou analýzu kvality a relevance AI odpovědí. Když AI systém vygeneruje dlouhou, detailní odpověď o vaší značce pomocí stovek tokenů, značí to vysokou míru znalostí a komplexnosti. Naopak, krátké odpovědi s několika tokeny mohou naznačovat omezené informace nebo nižší relevantní hodnocení. Tento rozdíl je klíčový pro správu značky v AI éře. Organizace mohou sledováním na úrovni tokenů identifikovat, které aspekty jejich značky získávají nejvíce pozornosti AI, které platformy jejich obsah upřednostňují a jaká je jejich viditelnost v porovnání s konkurencí. Navíc vzorce spotřeby tokenů mohou odhalit nové trendy—pokud spotřeba tokenů pro vaši značku náhle vzroste na více AI platformách, může to indikovat rostoucí význam nebo nedávné mediální pokrytí, které bylo zahrnuto do trénovacích dat AI.

Klíčové aspekty a výhody porozumění tokenům

• Optimalizace nákladů: Přesné počítání tokenů umožňuje přesné plánování rozpočtu a pomáhá odhalit možnosti snížení nákladů na API pomocí úpravy zadání a optimalizace odpovědí
• Správa kontextu: Pochopení limitů tokenů umožňuje vývojářům efektivně strukturovat zadání, aby se klíčové informace vešly do kapacity modelu
• Predikce výkonu: Počet tokenů koreluje s latencí odpovědí—delší odpovědi vyžadující více výstupních tokenů trvají na generování déle, což ovlivňuje uživatelskou zkušenost
• Výběr modelu: Různé modely mají různou efektivitu tokenů; porovnání počtů tokenů pomáhá vybrat nejvýhodnější model pro konkrétní úkoly
• Multilingvní aspekty: Ne-latinské abecedy a jazyky jako čínština nebo arabština obvykle vyžadují více tokenů na znak, což ovlivňuje náklady i využití kontextového okna
• Hodnocení kvality: Vzorce spotřeby tokenů v AI odpovědích indikují hloubku zapojení a relevanci obsahu, což je zásadní pro monitoring značky a konkurenční analýzu
• Optimalizace streamování: Porozumění rychlostem generace tokenů pomáhá optimalizovat streamované odpovědi, vyvažovat čas do prvního tokenu a kvalitu výstupu
• API rate limiting: Limity na počet tokenů za minutu vyžadují znalost vzorců spotřeby tokenů, abyste se při vysokém zatížení nedostali přes limity

Vývoj standardů tokenů a budoucí dopady

Oblast tokenizace se neustále vyvíjí, jak jazykové modely nabývají na sofistikovanosti a schopnostech. První jazykové modely používaly poměrně jednoduchou tokenizaci na úrovni slov, ale moderní systémy využívají pokročilé podslovové metody, které vyvažují efektivitu se sémantickou věrností. Byte-Pair Encoding (BPE), který zavedla OpenAI a stal se průmyslovým standardem, představuje významný pokrok oproti dřívějším přístupům. Nové výzkumy však naznačují, že s rostoucími modely a zpracováním delších kontextů i různorodějších typů dat mohou vznikat ještě efektivnější tokenizační metody.

Budoucnost tokenizace přesahuje rámec textu. Multimodální modely jako GPT-4 Vision a Claude 3 tokenizují vedle textu také obrázky, zvuk a video a vytvářejí sjednocené reprezentace tokenů napříč modalitami. Díky tomu může jeden prompt obsahovat textové, obrazové i zvukové tokeny, které jsou zpracovávány v rámci stejné neuronové architektury. Jak tyto multimodální systémy dozrávají, stává se porozumění spotřebě tokenů u různých typů dat stále důležitější. Objevují se také důkazové modely (reasoning models), které během výpočtu generují mezilehlé “myšlenkové tokeny” neviditelné uživateli. Tyto modely spotřebují při inferenci výrazně více tokenů—někdy až 100x více než tradiční modely—za účelem dosažení kvalitnějšího uvažování a řešení problémů. To znamená, že AI průmysl může v budoucnu měřit hodnotu nejen podle výstupních tokenů, ale i podle celkových tokenů spotřebovaných výpočtem, včetně skrytých procesů uvažování.

Standardizace počítání tokenů napříč platformami zůstává výzvou. Zatímco knihovna OpenAI tiktoken se stala široce používanou, různé platformy si udržují proprietární tokenizéry s různými výsledky. Tato fragmentace komplikuje sledování přítomnosti napříč více AI systémy. Budoucí vývoj může zahrnovat průmyslové standardy tokenů, podobně jako standardizace znakových sad (UTF-8) sjednotila reprezentaci textu napříč systémy. Taková standardizace by zjednodušila predikci nákladů, umožnila férové porovnání AI služeb a usnadnila lepší monitoring přítomnosti značky v AI ekosystému. Pro platformy jako AmICited, které se věnují sledování výskytu značek v AI odpovědích, by standardizované tokenové metriky umožnily ještě přesnější měření toho, jak různé AI systémy pracují s obsahem a alokují výpočetní zdroje.