Токены (Tokens)

Что такое Токены (Tokens)?

Токены — это базовые единицы данных, на которые разбивается входной текст при обработке в моделях машинного обучения и нейронных сетях, работающих с естественным языком (NLP).

В контексте нейросетей токены служат «кирпичиками», из которых модель строит понимание текста. Это могут быть отдельные слова, подслова, символы или даже целые фразы — в зависимости от выбранной схемы токенизации. Модель не «читает» текст как человек, а оперирует числовыми представлениями токенов, которые затем преобразуются в векторы (эмбеддинги) для дальнейшей обработки.

Аналогия из бытового мира

Представьте, что вы собираете мозаику. Каждый маленький кусочек мозаики — это токен. Чтобы получить цельную картину (смысл текста), нужно правильно расположить все кусочки. Точно так же нейросеть «собирает» смысл, анализируя последовательность токенов.

Исторический контекст

Понятие токена пришло в машинное обучение из компьютерной лингвистики и компиляции, где токенизация — стандартный этап обработки текста. В NLP активное использование токенов началось с развитием статистических моделей и алгоритмов машинного перевода в 1990–2000‑х годах. С появлением трансформеров (Transformer, 2017 год, статья «Attention is All You Need» от Vaswani et al.) токенизация стала ещё важнее: модели вроде BERT, GPT и их преемники полагаются на тщательно продуманные схемы разбиения текста на токены для достижения высокой точности.

Смежные понятия и различия

  • Слово — более интуитивное понятие, но в NLP не всегда совпадает с токеном. Например, слово «неудачный» может быть разбито на токены «не‑» и «‑удачный» в подсловной токенизации.
  • Символ — ещё более мелкая единица, чем токен. В некоторых моделях (особенно для низкоресурсных языков или специфических задач) токенами могут быть отдельные символы, но чаще токен объединяет несколько символов.
  • Эмбеддинг — это векторное представление токена, а не сам токен. Токены — символьные единицы, эмбеддинги — их числовые «портреты», с которыми работает нейросеть.

Примеры использования

  • Модели BERT и GPT используют токенизаторы на основе Byte‑Pair Encoding (BPE) или WordPiece, разбивая текст на подслова. Например, слово «переосмысление» может стать токенами «пере‑», «‑осмыс‑», «‑ление».
  • Токенизаторы в библиотеках — в Hugging Face Transformers есть готовые токенизаторы для десятков языков (например, BertTokenizer, GPT2Tokenizer).
  • Задачи NLP — классификация текстов, машинный перевод, генерация текста, извлечение именованных сущностей (NER) — все они начинаются с токенизации входных данных.
  • Специфические схемы — например, SentencePiece позволяет токенизировать текст без учёта пробелов, что полезно для языков без явных разделителей слов (как китайский).

Авторизация