Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT haben sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Sie revolutionieren, wie Maschinen Texte verstehen und generieren. Ein zentraler Begriff in der Funktionsweise dieser Modelle ist das Token. Doch was genau ist ein Token, und warum spielen Tokens eine so wichtige Rolle in der Sprachverarbeitung von Modellen wie ChatGPT?
Das Wissen über Tokens ist bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs) und generativer KI von zentraler Bedeutung.
Grundlegende Verarbeitungseinheiten
Tokens sind die kleinsten Informationseinheiten, die ein LLM verarbeitet. Anders als bei menschlichen Wörtern, die als vollständige Einheiten gesehen werden, teilt ein Modell wie ChatGPT Text in viele kleine Teile auf. Ein Token kann ein vollständiges Wort, ein Wortteil oder sogar ein einzelnes Zeichen (wie Satzzeichen) sein. In der Praxis werden Texte vor der Verarbeitung durch das Modell in diese Tokens zerlegt. Dies ermöglicht es dem Modell, die Beziehung zwischen den Tokens zu analysieren und Sprachmuster zu erkennen.
Effizienz und Leistung
Die Anzahl und Größe der Tokens beeinflussen die Verarbeitungszeit und die Effizienz des Modells. Je mehr Tokens ein Text enthält, desto länger dauert es, ihn zu analysieren und zu verarbeiten.
Genauigkeit der Ergebnisse
Tokens spielen eine entscheidende Rolle bei der Generierung von Texten. Jedes Token repräsentiert eine Texteinheit, die das Modell verwendet, um Vorhersagen zu treffen oder neue Texte zu generieren. Die Qualität und Genauigkeit der Ergebnisse hängen stark davon ab, wie gut das Modell die Tokens versteht und verarbeitet.
Token-Limits
Viele LLMs haben eine Begrenzung der Anzahl von Tokens, die sie in einem einzelnen Durchlauf verarbeiten können. Diese Begrenzung kann die Länge und Komplexität der generierten Texte beeinflussen.
Optimierung der Nutzung
Ein Verständnis der Token-Mechanik hilft Anwendern, die Nutzung von LLMs zu optimieren. Zum Beispiel können sie Texte so formulieren, dass sie innerhalb der Token-Limits bleiben und gleichzeitig die gewünschten Ergebnisse erzielen.
Beispiel: Der Satz „ChatGPT ist beeindruckend“ würde in mehrere Tokens zerlegt, die etwa so aussehen könnten: „Chat“, „G“, „PT“, „ist“, „beeindruck“, „end“. Diese Teile sind nicht immer intuitive Wörter, sondern Bausteine, mit denen das Modell arbeitet.
Warum werden Tokens verwendet?
Tokens vereinfachen die Arbeit von Sprachmodellen, weil sie es ermöglichen, komplexe Texte in kleinere, verdauliche Einheiten zu zerlegen. LLMs arbeiten mit numerischen Repräsentationen von Text, und Tokens bieten eine strukturierte Möglichkeit, diese numerischen Werte zu organisieren.
Wenn das Modell Text verarbeitet, betrachtet es die Beziehungen zwischen den einzelnen Tokens und sagt basierend darauf das nächste Token in einem Satz oder einer Textpassage vorher.
Das Modell „versteht“ die Bedeutung eines Tokens nicht auf die gleiche Weise wie ein Mensch. Es erkennt jedoch die statistischen Zusammenhänge zwischen den Tokens, basierend auf den Daten, mit denen es trainiert wurde. Je nach den vorherigen Tokens kann es mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen, welches Token als nächstes sinnvoll erscheint.
Wie funktioniert die Tokenisierung?
Die Tokenisierung ist der Prozess, bei dem Text in diese kleineren Bausteine zerlegt wird. Bei modernen Modellen wie ChatGPT basiert dieser Prozess auf komplexen Algorithmen, die den Text in Token-Form bringen. Dies bedeutet, dass vor der eigentlichen Modellverarbeitung jedes Wort oder Zeichen in ein Token umgewandelt wird, das das Modell „verstehen“ kann.
Ein Token kann aus mehreren Zeichen bestehen, und die Länge der Tokens variiert je nach Sprache oder Zeichenart. Wörter, die im alltäglichen Sprachgebrauch häufig verwendet werden, werden oft als ein einziges Token behandelt. Komplexere oder seltene Begriffe hingegen werden möglicherweise in mehrere Tokens zerlegt. Das hängt davon ab, wie oft bestimmte Begriffe in den Trainingsdaten des Modells vorkommen.
Tokens und Wörter: Ein Token entspricht in etwa 0,75 Wörter. Das liegt daran, dass ein Token manchmal ein ganzes Wort ist, manchmal aber auch nur ein Teil eines Wortes.
Beispiel: Häufige Wörter wie „und“ oder „ist“ werden wahrscheinlich als ein einziges Token betrachtet. Ein weniger gebräuchliches Wort, wie „Unabhängigkeitserklärung“, könnte in mehrere Tokens zerlegt werden.
Token-Limits und ihre Bedeutung
Eine der größten Herausforderungen bei der Arbeit mit LLMs ist das Token-Limit. Jedes Modell hat eine maximale Anzahl von Tokens, die es in einem einzigen Kontext verarbeiten kann. Für GPT-3 beträgt dieses Limit beispielsweise etwa 4.096 Tokens. Überschreitet der Text dieses Limit, muss entweder ein Teil der Eingabe weggelassen oder in mehrere Abschnitte unterteilt werden.
Warum ist das Token-Limit so wichtig?
Jedes Mal, wenn das Modell Text verarbeitet, analysiert es die gesamte Sequenz von Tokens. Wenn diese Sequenz zu lang wird, kann das Modell die Informationen nicht mehr vollständig berücksichtigen. Das Token-Limit beeinflusst also, wie viel Kontext das Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Eine Überschreitung dieses Limits bedeutet, dass ältere Teile des Textes „vergessen“ werden.
Was macht ChatGPT-4 Turbo besonders?
Der wesentliche Vorteil von ChatGPT-4 Turbo liegt in seiner erhöhten Token-Kapazität. Während frühere Versionen, wie GPT-3, mit einem Token-Limit von etwa 4.096 Tokens arbeiteten, hat ChatGPT-4 Turbo eine Token-Kapazität von 40.000 Tokens. Das ist eine erhebliche Steigerung und eröffnet ganz neue Möglichkeiten für den Einsatz des Modells.
Token-Limits und ihre Bedeutung in ChatGPT-4 Turbo
Das Token-Limit eines Modells definiert, wie viele Tokens es in einem einzigen Durchlauf verarbeiten kann. Das 40.000-Tokens-Limit von ChatGPT-4 Turbo ist eine der bahnbrechendsten Neuerungen. Ein höheres Token-Limit bedeutet, dass das Modell deutlich mehr Text auf einmal verarbeiten kann, ohne Informationen zu verlieren. Dies verbessert die Fähigkeit des Modells, den Kontext über längere Texte hinweg zu behalten.
Praktische Bedeutung: Angenommen, du arbeitest mit einem umfangreichen Dokument, wie einem technischen Whitepaper oder einem langen Vertragswerk.
Während GPT-3 oder GPT-4 aufgrund ihrer kleineren Token-Limits möglicherweise Probleme hatten, den gesamten Kontext über viele Seiten hinweg zu erfassen, kann ChatGPT-4 Turbo problemlos den gesamten Text im Blick behalten. Der Zusammenhang, der Kontext und die Qualität der Antworten werden dadurch erheblich verbessert.
40.000 Tokens entsprechen ungefähr 100 bis 200 Textseiten, je nach Dichte und Formatierung des Textes (1 Token entspricht im Durchschnitt ca. 0,75 Wörtern).
Google Gemini 1.5 Pro verfügt über ein enormes Token-Limit von bis zu 2 Millionen Tokens!
Das ist aktuell das größte auf dem Markt verfügbare Limit und ermöglicht es, extrem große Texteingaben zu verarbeiten. Dies ist besonders nützlich für lange Gespräche, umfangreiche Dokumente oder komplexe Aufgaben, die viel Kontext erfordern, wie z. B. rechtliche Analysen oder wissenschaftliche Arbeiten.
Fazit: Tokens als Herzstück der Sprachverarbeitung
Tokens sind die Grundlage, auf der Modelle wie ChatGPT Text verstehen und generieren. Sie ermöglichen es, komplexe Sprachstrukturen in handhabbare Einheiten zu zerlegen und statistische Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen. Indem das Modell mit Tokens arbeitet, kann es erstaunlich präzise Texte erzeugen, die dem menschlichen Sprachgebrauch sehr nahekommen.
Wenn du das nächste Mal einen Text mit ChatGPT schreibst oder bearbeitest, denk daran: Hinter jedem Wort stehen viele kleine Tokens, die die Magie 🧙 der Sprachverarbeitung in der heutigen Form überhaupt erst möglich machen.
©️ Carsten Behfeld, Oktober 2024
Der Text ist mit Unterstützung von generativer KI geschrieben worden.
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