Токенизация — это ключевой этап подготовки текстовых данных для работы моделей машинного обучения и языковых моделей. В контексте ИИ она означает разделение текста на минимальные значимые единицы, такие как слова, части слов или символы. Эти единицы затем используются для обучения или анализа.
В языковых моделях, таких как GPT или BERT, токенизация позволяет преобразовать текст в числовые представления, которые могут быть обработаны нейронными сетями. Например, слово “искусственный” может быть разбито на токены “иск”, “ус”, “ственный”. Это особенно важно для работы с языками, где слова могут иметь сложную морфологию.
Примером токенизации может служить обработка предложения “Нейросети быстро обучаются.” Здесь токенами будут отдельные слова: “Нейросети”, “быстро”, “обучаются”. В случае использования подсловной токенизации (например, Byte Pair Encoding), слово “обучаются” может быть разделено на “обуч”, “а”, “ются”.
Токенизация важна, потому что она позволяет моделям эффективно работать с текстом, учитывая его структуру и семантику. Без неё обработка текста была бы невозможна или крайне неэффективна.