Doğal dil işleme (NLP) alanında, token terimi, bir metni işlemeye uygun daha küçük parçalara bölme işlemini ifade eder. Tokenler, kelimeler, noktalama işaretleri veya özel karakterler gibi metnin anlamlı parçaları olabilir.
Tokenlerin Önemi
Tokenizasyon, metin verilerinin işlenmesi ve analizi için temel bir adımdır. Bu süreç, metinlerin daha kolay yönetilmesini ve analiz edilmesini sağlar. NLP modelleri, metni anlamlandırmak ve işlemek için tokenleri kullanır.
Token Nasıl Hesaplanır?
Token hesaplama işlemi, metni parçalara ayırma sürecini içerir. Örneğin, bir cümleyi kelimelerine veya karakter gruplarına bölmek tokenizasyonun bir örneğidir. OpenAI’nin modellerinde, token hesaplaması genellikle şu şekilde yapılır:
- Kelime Temelli Tokenizasyon: Metin, boşluklardan veya noktalama işaretlerinden ayrılarak kelimeler veya alt kelimeler halinde bölünür.
- Karakter Temelli Tokenizasyon: Metin, her bir karakteri ayrı bir token olarak kabul eder.
- Alt Kelime Tokenizasyonu: Daha karmaşık, dilin yapısına göre kelimeleri alt parçalara böler.
Örneklerle Tokenizasyon
Örnek 1: Basit Cümle
Cümle: “Merhaba dünya!”
- Kelime Temelli Tokenizasyon:
["Merhaba", "dünya", "!"] - Karakter Temelli Tokenizasyon:
["M", "e", "r", "h", "a", "b", "a", " ", "d", "ü", "n", "y", "a", "!"]
Örnek 2: Alt Kelime Tokenizasyonu
Cümle: “Unbelievable”
- Alt Kelime Tokenizasyonu:
["Un", "believ", "able"]
X Loji Modellerinde Tokenizasyon
X Loji’nin temel aldığı Open AI GPT modelleri, metni işlemek için özel bir tokenizasyon yöntemi kullanır. Bu yöntem, metni etkili bir şekilde parçalara ayırarak modelin daha iyi anlamasını sağlar. Token sayısı, cümlenin uzunluğu ve karmaşıklığına bağlı olarak değişir.
Token Ücretlendirmesi ve Hesaplama
Token sayısı, kullanılan modelin işlem maliyetini etkiler. Yaklaşık olarak:
- 1 Milyon Token, 750.000 kelimeye eşdeğerdir.
- Bu da yaklaşık 1500-2000 kitap sayfasına denk gelir (bir sayfa ortalama 350-500 kelime içerir).
Token Hesaplama Örneği
Metin: “Bu bir test cümlesidir.”
- Tokenize Edilmiş Hali:
["Bu", "bir", "test", "cümlesidir", "."] - Toplam Token Sayısı: 5
Tokenizasyon, NLP modellerinin metinle etkileşimde bulunmasını sağlayan kritik bir süreçtir. Farklı tokenizasyon yöntemleri, metnin yapısına ve modelin ihtiyaçlarına göre seçilir. Token sayısının doğru hesaplanması, modelin performansı ve maliyeti açısından önemlidir.
Bu bilgilerle, tokenlerin nasıl çalıştığını, hesaplandığını ve ücretlendirme bakımından nasıl değerlendirildiğini anlamış olduk. Token yapısı, metin işlemede temel bir rol oynar ve etkili bir NLP uygulaması için dikkatle yönetilmelidir.
