Разбиение на токены — это первый шаг в обработке текста системами машинного обучения. Вместо работы с целыми предложениями модели дробят входные данные на фрагменты: слова, части слов или символы. Это позволяет стандартизировать ввод и упростить математические операции с текстом.
В языковых моделях токенизация часто включает разделение по пробелам и знакам препинания, но есть нюансы. Например, слово «авиабилет» может разбиться на «авиа» и «билет», если модель обучена выделять морфемы. Нейросети для китайского языка работают иначе — там токенами становятся отдельные иероглифы или их комбинации.
Простейший пример — классификация спама. Токенизатор преобразует письмо «Купите дешёвые часы» в набор токенов [«купите», «дешёвые», «часы»], которые алгоритм анализирует по отдельности. В больших языковых моделях вроде ChatGPT токенизация влияет на качество генерации: неправильное разбиение искажает смысл запроса.
Важность процесса часто недооценивают. От выбора метода токенизации зависит скорость обучения модели, потребление памяти и даже способность понимать редкие слова. Плохо настроенный токенизатор может «разрезать» термины так, что нейросеть перестанет узнавать их в разных формах.