Wat is een token en waarom zijn ze belangrijk voor taalmodellen?

Wat is een token?

In de wereld van natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning kom je vaak de term ’token’ tegen. Maar wat is een token precies, en waarom zijn ze belangrijk voor modellen zoals GPT-4? In deze blog leg ik uit wat tokens zijn, hoe ze werken, en waarom ze belangrijk zijn voor taalmodellen.

Een token is een stukje tekst dat door taalmodellen wordt gebruikt om tekst te verwerken en te maken. Een token kan een woord zijn, een deel van een woord, of zelfs een enkel teken. De manier waarop tekst wordt opgedeeld in tokens heet tokenization.

Voorbeelden van tokens:

1. Woorden:
   • In een zin als “De kat zit op de mat” worden de woorden meestal als aparte tokens gezien: [“De”, “kat”, “zit”, “op”, “de”, “mat”].
2. Deelwoorden:
   • Lange of samengestelde woorden kunnen worden opgedeeld in meerdere tokens. Bijvoorbeeld, het woord “onafhankelijkheid” kan worden opgesplitst in [“on”, “afhankelijk”, “heid”].
3. Interpunctie:
   • Leestekens zoals punten, komma’s en vraagtekens worden vaak als aparte tokens beschouwd: [“Hallo”, “,”, “hoe”, “gaat”, “het”, “?”].
4. Speciale tekens en spaties:
   • Spaties en speciale tekens kunnen ook als tokens worden geteld, afhankelijk van de tokenizer die wordt gebruikt.

Het proces van tokenization

Tokenization is het proces waarbij tekst wordt opgesplitst in tokens. Dit is een belangrijke stap in de verwerking van natuurlijke taal omdat het model de tekst op basis van deze tokens begrijpt en genereert. Zonder een effectieve tokenization zou een taalmodel niet in staat zijn om de nuances van een taal goed te begrijpen.

Stel dat ik de zin “Ik houd van programmeren!” heb. Dit zou kunnen worden getokenized als:

• [“Ik”, “houd”, “van”, “programmeren”, “!”]

Of in een meer gedetailleerde tokenization:

• [“Ik”, “houd”, “van”, “pro”, “gram”, “me”, “ren”, “!”]

Waarom zijn tokens belangrijk?

Tokens zijn belangrijk omdat ze de manier bepalen waarop een model de inputtekst analyseert en output genereert. De lengte van zowel de input als de output wordt gemeten in tokens, wat invloed heeft op de kosten en efficiëntie van het gebruik van het model. Veel taalmodellen hebben een limiet aan het aantal tokens dat ze in één keer kunnen verwerken. Voor GPT-4 bijvoorbeeld, kan deze limiet enkele duizenden tokens zijn.

Daarnaast hebben tokens invloed op de nauwkeurigheid en prestaties van een model. Een goede tokenization zorgt ervoor dat het model de betekenis en context van de tekst beter kan begrijpen, wat leidt tot meer coherente en relevante antwoorden.

Frequentie- en aanwezigheidsstraffen

Bij het genereren van tekst, gebruiken taalmodellen parameters zoals frequentie- en aanwezigheidsstraffen om herhaling te minimaliseren en de tekst diverser te maken. De frequentie-straf vermindert de waarschijnlijkheid van tokens die al eerder in het gesprek zijn gebruikt, terwijl de aanwezigheid-straf de waarschijnlijkheid van elk eerder gebruikt token verlaagt, ongeacht hoe vaak het voorkomt. Deze parameters helpen bij het produceren van meer variatie in de gegenereerde tekst en voorkomen dat het model in herhaling valt.

Bijvoorbeeld:

Frequency_penalty
Deze instelling zorgt ervoor dat het model minder vaak dezelfde woorden herhaalt in een gesprek.Je kunt een waarde kiezen tussen 0 en 1.

Presence_penalty
Deze instelling zorgt ervoor dat het model minder vaak woorden gebruikt die al eerder in het gesprek zijn genoemd, ongeacht hoe vaak ze zijn genoemd. Je kunt een waarde kiezen tussen 0 en 1.

Hoe gebruik je dit in de ChatGPT?

Voeg onderstaande toe, deze instellingen helpen je om de antwoorden van een taalmodel aan te passen en te verbeteren, zodat ze beter passen bij wat je nodig hebt.

• Max_tokens: deze instelling bepaalt het maximale aantal tokens (woorden, leestekens, spaties, etc.) dat het model in een antwoord kan gebruiken. Als je max_tokens instelt op 100, zal het model antwoorden genereren die maximaal 100 tokens lang zijn. Dit is nuttig om de lengte van het antwoord te controleren en te zorgen dat het niet te lang of te kort is
• Frequency_penalty: een hogere waarde (bijvoorbeeld 0,5) betekent dat het model minder snel dezelfde woorden zal herhalen. Dit helpt om meer variatie in de antwoorden te krijgen. Een waarde van 0 betekent dat er geen straf is en het model dezelfde woorden kan herhalen.
• Presence_penalty: een hogere waarde (bijvoorbeeld 0,5) betekent dat het model minder snel woorden zal hergebruiken die al in het gesprek zijn genoemd. Dit helpt om unieke en nieuwe antwoorden te krijgen. Dit is handig als je wilt dat het model nieuwe onderwerpen of ideeën naar voren brengt.

Tokens vormen de bouwstenen van taalmodellen en spelen een belangrijke rol in hoe deze modellen tekst verwerken en genereren. Door te begrijpen wat tokens zijn en hoe tokenization werkt, kan ik beter gebruik maken van geavanceerde taalmodellen zoals GPT-4. Of ik nu werk aan een chatbot, een automatisch vertaalsysteem of een andere toepassing, het effectief beheren van tokens en hun parameters is essentieel voor het behalen van de beste resultaten.

Hopelijk heeft deze blog je een duidelijker inzicht gegeven in de wereld van tokens en hun belang binnen natuurlijke taalverwerking. Heb je vragen of wil je meer weten? Neem vrijblijvend contact met me op.