Токенизация

Токенизация - это основополагающий процесс разбиения потока данных, например, необработанного текста или изображения, на более мелкие дискретные единицы, называемые токенами. Это важнейший первый шаг в конвейере предварительной обработки данных почти для всех систем искусственного интеллекта (ИИ). Преобразуя неструктурированные данные в стандартный формат, токенизация позволяет моделям машинного обучения эффективно интерпретировать, анализировать и изучать закономерности. Без этого шага большинство моделей не смогли бы обрабатывать огромные и разнообразные данные, которые служат основой для современных приложений ИИ.

Актуальность и применение в реальном мире

Токенизация крайне важна, поскольку большинство архитектур глубокого обучения требуют ввода числовых данных, а не текста или пикселей. Преобразуя данные в дискретные лексемы, мы можем затем сопоставить эти лексемы с числовыми представлениями, такими как вкрапления. Эти числовые векторы отражают семантический смысл и взаимосвязи, позволяя моделям, построенным с помощью таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow, обучаться на основе данных. Этот основополагающий шаг лежит в основе множества приложений ИИ:

1. Обработка естественного языка (NLP): Токенизация занимает центральное место почти во всех задачах НЛП.

   • Машинный перевод: Такие сервисы, как Google Translate, обрабатывают входное предложение на исходном языке, обрабатывают эти лексемы с помощью сложных моделей (часто основанных на архитектуре Transformer ), а затем генерируют лексемы на целевом языке, которые в итоге собираются в переведенное предложение.
   • Анализ настроения: Чтобы определить, является ли отзыв клиента положительным или отрицательным, текст сначала подвергается токенизации. Затем модель анализирует эти лексемы, чтобы классифицировать общее настроение. Узнайте больше об анализе настроения. Такие техники, как настройка подсказок, также основаны на манипулировании последовательностями маркеров. Для разработчиков такие библиотеки, как spaCy и NLTK, предлагают мощные инструменты токенизации.

2. Компьютерное зрение (КВ): Хотя традиционно эта концепция ассоциируется с НЛП, она распространяется и на компьютерное зрение.

   • Трансформаторы зрения (ViT): В таких моделях, как Vision Transformers (ViT), изображения делятся на фрагменты фиксированного размера. Как объясняется в оригинальной исследовательской статье ViT, эти пятна рассматриваются как "визуальные лексемы" и сплющиваются в последовательности. Затем эти последовательности поступают в сеть трансформеров, которая использует такие механизмы, как самовнимание, для понимания взаимосвязей между различными частями изображения. Это позволяет решать такие задачи, как классификация изображений и обнаружение объектов.
   • Мультимодальные модели: Такие модели, как CLIP и YOLO-World, объединяют зрение и язык, обрабатывая как текстовые, так и визуальные лексемы для выполнения таких задач, как обнаружение объектов с нулевого снимка. Аналогично, продвинутые модели сегментации изображений, такие как Segment Anything Model (SAM), также используют концепции, похожие на лексемы.

Распространенные методы токенизации

Существуют различные стратегии токенизации данных, каждая из которых имеет свои компромиссы. Выбор метода может существенно повлиять на производительность модели.

• Токенизация на основе слов: Этот метод разделяет текст на основе пробелов и знаков препинания. Несмотря на простоту и интуитивную понятность, он не справляется с большими словарями и словами "из словарного запаса" (словами, не встречавшимися во время обучения).
• Токенизация на основе символов: Этот метод разбивает текст на отдельные символы. Он решает проблему отсутствия словарного запаса, но может привести к появлению очень длинных последовательностей, которые теряют высокоуровневое семантическое значение, что затрудняет обучение моделей взаимосвязям между словами.
• Токенизация подслова: Это гибридный подход, который стал стандартом для современных моделей НЛП. Он разбивает слова на более мелкие, значимые единицы. Обычные слова остаются в виде отдельных лексем, а редкие слова разбиваются на несколько лексем-подслов. Этот метод эффективно справляется со сложными словами и позволяет избежать проблемы отсутствия словарного запаса. К популярным алгоритмам относятся Byte Pair Encoding (BPE) и WordPiece, которые используются в таких моделях, как BERT и GPT.

Токенизация против токенов

Важно различать понятия "токенизация" и"токен".

• Токенизация: Означает процесс разбиения данных на более мелкие единицы. Это этап предварительной обработки, который является основополагающим для работы языковых моделей.
• Токен: Означает результат процесса токенизации - отдельную единицу (слово, подслово, символ или фрагмент изображения), которую обрабатывает модель.

Понимание токенизации является основополагающим для понимания того, как модели ИИ интерпретируют и обучаются на различных типах данных. Для управления наборами данных и обучения моделей часто используются такие платформы, как Ultralytics HUB, которые помогают оптимизировать процессы предварительной обработки данных и обучения моделей. По мере развития ИИ методы токенизации продолжают адаптироваться, играя ключевую роль в построении более сложных моделей для задач от генерации текста до сложного визуального понимания в таких областях, как автономные транспортные средства и анализ медицинских изображений.