Token trong AI là gì? Tầm quan trọng với ChatGPT & LLM

Khái niệm Token trong AI là gì được nhiều người quan tâm bởi đây là khái niệm gắn liền với cách ChatGPT và các mô hình LLM hoạt động. Nhờ cơ chế chia nhỏ văn bản thành token, AI có thể hiểu ngữ cảnh chính xác hơn và phản hồi sát nhu cầu người dùng. Cùng Sforum khám phá vai trò quan trọng của token và tầm quan trọng của nó trong công nghệ AI hiện nay.

Token trong AI là gì?

Token trong AI được hiểu là đơn vị dữ liệu nhỏ nhất được dùng để máy học và các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên phân tích văn bản. Khi một đoạn văn được đưa vào AI, nó sẽ được tách thành các token để mô hình dễ dàng nhận diện cấu trúc và mối quan hệ giữa các phần tử ngôn ngữ.

Mỗi token có thể là một ký tự, một từ hoặc một phần của từ, tùy thuộc vào cách xây dựng bộ mã hóa của từng hệ thống. Nhờ cơ chế này, AI có thể đọc hiểu ngữ cảnh, đưa ra dự đoán chính xác hơn và trả kết quả phù hợp nhất.

Để dùng AI hiệu quả, bạn cần một chiếc laptop có hiệu năng ổn định để xử lý dữ liệu. Khám phá ngay các mẫu Lenovo sau để trải nghiệm công nghệ mượt mà:

[Product_Listing categoryid="710" propertyid="" customlink="https://cellphones.com.vn/laptop/lenovo.html" title="Danh sách Laptop Lenovo đang được quan tâm nhiều tại CellphoneS"]

Cách thức hoạt động của Token trong AI

Khi đoạn văn bản được đưa vào AI, nó được phân tách thành các token thông qua quá trình gọi là tokenization. Ở đây, token trong AI sẽ phụ thuộc vào cách mà bộ mã hóa quyết định chia nhỏ dữ liệu, có thể thành từ, ký tự hoặc một phần từ. Sau đó, mỗi token được gán một mã số và chuyển thành dạng vector để mô hình thần kinh có thể xử lý dưới dạng dữ liệu số.

Khi suy luận, mô hình AI sẽ dựa vào chuỗi token đã có để dự đoán token tiếp theo, từ đó tạo ra văn bản hoàn chỉnh. Việc này diễn ra liên tục, từng bước một, giúp hệ thống hiểu được ngữ cảnh, kết nối ý nghĩa và sinh nội dung mạch lạc. Cơ chế này cũng chính là nền tảng để các ứng dụng AI như ChatGPT của OpenAI tạo ra câu trả lời phù hợp.

Vai trò của token trong mô hình AI

Để hiểu rõ token trong AI là gì, hãy điểm qua vai trò của chúng trong việc giúp mô hình ngôn ngữ xử lý và tạo ra văn bản sau:

• Giúp mô hình phân tích ngôn ngữ thành các phần nhỏ để nắm bắt ngữ cảnh và ý nghĩa chính xác.
• Là cơ sở cho việc chuyển đổi văn bản thành vector số, tạo điều kiện cho quá trình tính toán trong mạng nơ-ron.
• Cho phép mô hình dự đoán token kế tiếp, từ đó xây dựng câu trả lời hoặc nội dung mạch lạc.
• Quy định độ dài văn bản mà mô hình có thể đọc hiểu và phản hồi.
• Tác động trực tiếp đến tốc độ và chi phí xử lý, khi số lượng token càng lớn thì tài nguyên cần thiết càng nhiều.

Các loại token phổ biến trong NLP

Khi tìm hiểu sâu hơn về token là gì, ta nhận ra rằng có nhiều loại token khác nhau. Dưới đây là những loại token thường gặp trong NLP:

• Word Tokenization (tách từ): Chia văn bản thành từng từ riêng biệt dựa trên khoảng trắng hoặc dấu câu, phù hợp với ngôn ngữ có ranh giới từ rõ ràng.
• Sentence Tokenization (tách câu): Xác định ranh giới câu dựa vào dấu chấm, chấm hỏi, chấm than,… để mô hình xử lý ngữ cảnh theo từng câu.
• Character-based Tokenization (tách ký tự): Chia văn bản thành từng ký tự, hữu ích khi xử lý ngôn ngữ không có khoảng trắng hoặc khi cần phân tích chi tiết.
• Subword-based Tokenization (tách tiền tố, hậu tố): Chia từ thành các phần nhỏ hơn, giúp mô hình hiểu cả từ phổ biến và từ hiếm, được áp dụng trong nhiều LLM như BERT, GPT hay T5.
• Special Token (token đặc biệt): Dùng để đánh dấu vị trí đặc thù như bắt đầu câu, kết thúc câu hoặc ký tự ngoài từ vựng, giúp AI duy trì cấu trúc và ngữ cảnh.

Cách tính số lượng token trong văn bản

Số lượng token trong văn bản được xác định bằng cách chia nội dung thành những đơn vị nhỏ mà mô hình ngôn ngữ có thể xử lý. Token có thể được tính là một từ, một phần của từ hay một ký tự riêng lẻ, tùy thuộc vào cơ chế tokenization được áp dụng.

Trong các mô hình như ChatGPT, việc tính toán được thực hiện bằng cách mã hóa văn bản thành chuỗi token rồi cộng dồn số lượng. Con số này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến giới hạn nhập liệu và chi phí khi sử dụng mô hình.

Cách tối ưu token hiệu quả

Sau đây là những chiến lược có thể áp dụng để tối ưu token hiệu quả, giúp giảm chi phí, tăng tốc độ phản hồi và giữ được độ chính xác cần thiết:

• Tránh gửi đầu vào quá dài, chỉ giữ nội dung thực sự cần thiết để mô hình hiểu nhiệm vụ.
• Đặt giới hạn độ dài cho câu trả lời, chẳng hạn “tóm tắt trong 3 câu” hoặc “viết trong 200 từ”.
• Thiết lập tham số như max_tokens để giới hạn kích thước đầu ra, tránh kết quả quá dài không cần thiết.
• Tái xử lý hoặc kết hợp các câu lặp, loại bỏ từ ngữ dư thừa trước khi gửi prompt.

Qua bài viết trên, bạn đã hiểu về token trong AI là gì và vai trò quan trọng của nó trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc nắm rõ khái niệm này giúp bạn sử dụng ChatGPT và các LLM hiệu quả hơn, cả về chi phí lẫn tốc độ. Hãy áp dụng ngay thủ thuật công nghệ này để tối ưu trải nghiệm khi làm việc với AI nhé.

Xem thêm các bài viết tại chuyên mục: Trí tuệ nhân tạo