Einleitende Worte

  • Haben Sie gehört, dass KI nach Token abrechnet?
    • Das verwendet viele Token.
    • Der Computer blieb die ganze Nacht eingeschaltet und verbrauchte viele Token. Fühlt es sich an, als ob man ein ganzes Haus verloren hat?
  • Warum wird mit Token abgerechnet?
    • Man hört, dass Token eine doppelte Abrechnung haben.
    • Fragen an die KI kosten etwas, aber auch Antworten kosten etwas. Ist das nicht etwas übertrieben?
    • Darf die KI dann nicht auch viel Blödsinn reden?
  • Sind Token Wörter oder Buchstaben?
    • Wie wird die Abrechnung für chinesische Zeichen gehandhabt?
    • Und wie für die arabische Sprache?
  • Welche unterschiedlichen Bedeutungen haben Tokens im Kontext der Unternehmensdigitalisierung?
    • In der traditionellen Digitalisierung geht es häufig um Struktur und Datenbanken.
    • Warum gibt es das Problem mit Tokens bei der Anwendung von KI?

Dieser Artikel versucht, diese Fragen zu beantworten und zu klären, was Tokens wirklich sind. Der Text ist lang, aber es lohnt sich, ihn zu lesen.

In der Geschichte der Computerentwicklung tauchen oft beeindruckende Begriffe auf, die schließlich in unser Leben Einzug halten. Prompt ist ein Beispiel dafür und Tokens scheinen aktuell ebenfalls aus der Nische herauszutreten.
Ist dies eine von OpenAI eingeführte Abrechnungsweise, die von vielen Unternehmen als sehr positiv angesehen wird? Oder gibt es andere Gründe dafür?
Lass uns mit der Herkunft von Tokens beginnen.

In der Unternehmenswelt wird die Verwendung von KI zur Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung durch das Verständnis von Tokens erleichtert. Einfach gesagt, kann man sich Tokens als Bausteine vorstellen, die durch das Zusammenbauen die benötigte Anwendung erstellen und so die Effizienz steigern.

Token LEGO Bausteine

Grundlagen zu Tokens

Grundverständnis von Tokens

Sehen wir uns zunächst die offizielle Beschreibung von Tokens durch OpenAI an:

  • 1 Token ~= 4 englische Zeichen
  • 1 Token ~= ¾ Wort
  • 100 Tokens ~= 75 Wörter
    oder
  • 1-2 Sätze ~= 30 Tokens
  • 1 Absatz ~= 100 Tokens
  • 1.500 Wörter ~= 2.048 Tokens

Wie fühlt sich das an? Verwirrung? Was hat das mit der Anzahl der Schreibweisen des Wortes für “Bohnen” zu tun? Lass uns verstehen, um was es hier geht:

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

Wie viele Tokens hat dieser Satz? Sechs Wörter, also müssten es sechs Tokens sein, oder? Falsch gedacht!

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

Im ChatGPT 4 ist es tatsächlich 10 Tokens, denn die Satzzeichen werden als eigene gezählt, und Joyfully wird in Joy und fully aufgeteilt.

Von Code zu Konversation: Die Notwendigkeit der Einführung von Tokens

Die grundlegende Sprache der Computer besteht aus der binären Codierung mit 0 und 1, was die grundlegendste Darstellung aller Programme und Daten darstellt. Egal, ob wir Hochsprachen wie Python oder Java verwenden oder verschiedene Multimedia-Dateien wie Bilder und Videos, alles wird in diese maschinenlesbare Sprache umgewandelt. In der traditionellen Informatik haben Fachleute ihr Bestes gegeben, um die Komplexität der realen Welt zu abstrahieren, indem sie klar definierte Datentypen wie Strings (eine Reihe von Zeichen) und Integers (Zahlen) verwenden. Diese Methodik ist großartig für strukturierte Daten wie mathematische Berechnungen oder Datenbankanfragen.

Mit der Entwicklung der Technologie und dem steigenden Bedarf an Möglichkeiten, die über reine Zahlen und Code hinausgehen, möchten wir, dass Computer nicht nur Zahlen und Code verarbeiten, sondern auch natürliche Sprache – die Sprache, die wir Menschen im Alltag verwenden. Dies führt uns in den Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP, Natural Language Processing), dessen Ziel es ist, Computern das Verständnis, die Interpretation und die Erzeugung menschlicher Sprache zu ermöglichen.

Angesichts der Besonderheiten der natürlichen Sprache – ihrer Vielfalt, Kontextabhängigkeit und Mehrdeutigkeit – bestehen die Herausforderungen nicht mehr einfach aus Fragen vom Typ 1+1=2. Stattdessen geht es darum, wie wir Computern helfen, Sätze wie „Heute ist Freitag, wo gehen wir am Wochenende hin? Zuhause bleiben und KI lernen?“ zu verstehen und weiter ihre Emotionen zu analysieren oder sie in andere Sprachen zu übersetzen. In diesem Kontext sind herkömmliche Datentypen nicht mehr ausreichend.

Deshalb brauchen wir das Konzept der Tokens. Tokenisierung ist der Prozess, komplexe Textdaten in kleinere, computergestützte Einheiten wie Wörter, Phrasen oder Satzzeichen zu zerlegen. So können Computer die Sprache effektiver verarbeiten und Bedeutungen aus dem Text abrufen, anstatt nur die Anzahl der Zeichen zu zählen.

Von Determinismus zu Mehrdeutigkeit: Traditionelle Programmierung verarbeitet klare und vorhersehbare Daten, während NLP die Interpretation von mehrdeutigen und kontextabhängigen Sprachen einbezieht.

Von strukturiert zu unstrukturiert: Im Gegensatz zu strukturierten Datenbanken oder Algorithmen verarbeitet NLP flüssige und freiformige Texte in natürlicher Sprache.

Was sind Tokens? Warum müssen Texte in Tokens umgewandelt werden?

Stellen Sie sich vor, eine sehr typische Anwendung von generativer KI ist die schnelle Zusammenfassung. Wir müssen nicht Wort für Wort durchlesen, um die Schlüsselinformationen zu erhalten. Tokens spielen dabei eine entscheidende Rolle, da sie dem Computer helfen, große Textmengen “zu verstehen” und zu verarbeiten.

Was sind Tokens?

In der natürlichen Sprachverarbeitung beziehen sich Tokens normalerweise auf bedeutungsvolle Segmente innerhalb eines Textes. Diese Segmente können Wörter, Phrasen oder Satzzeichen sein. So wie im obigen Beispiel.

Warum in Tokens umwandeln?

Die Umwandlung von Text in Tokens ähnelt dem Zerlegen eines komplexen Geschäftsberichts in Kernteile oder dem Aufbrechen des Inhalts einer E-Mail in die wichtigsten Punkte. Diese Zerlegung ermöglicht es dem Computer, die Sprache effektiver zu verarbeiten und zu analysieren, sodass Aufgaben wie das Suchen nach Schlüsselinformationen, automatisches Übersetzen oder die Durchführung von Sentimentanalysen durchgeführt werden können.

Beispielsweise könnte jemand, der in Meituan eine Kette von Geschäften eröffnet hat, die Kundenbewertungen analysieren wollen, um das Produkt zu verbessern (verbessern? Gut, sagen wir einfach mal so). Das Zerlegen der Bewertungen in Tokens kann helfen, häufige Probleme oder negative Aspekte zu erkennen.

Scheint, als wäre ein Token einfach ein Wort. Wie ist die Realität?

Der Unterschied zwischen Tokens, Zeichen und Wörtern

Definition Merkmale Beispiel
Zeichen Grundelemente, aus denen Texte bestehen Ausdruck kompletter Bedeutungen ist nicht garantiert, sie bilden Wörter zusammen. happy
Wort Aus Zeichen bestehend und in der Lage, bedeutungsvolle Einheiten zu bilden Grundlegende Einheit zur Informationsübertragung, drückt mehr Information als ein einzelnes Zeichen aus. I’m happy
Token Entspricht normalerweise Wörtern, ist jedoch flexibler und kann Phrasen, Satzzeichen, Wortstämme oder Präfixe umfassen Die Definition von Tokens hängt von ihrem Anwendungszweck ab, z.B. Textanalyse, maschinelle Übersetzung. I, 'm, happy

Anhand der obigen Tabelle haben wir ein grundlegendes Gefühl dafür, dass es stark von der menschlichen Sprachverständnis abhängt.

Obwohl Zeichen, Wörter und Tokens technisch unterschiedlich sind, stehen sie in engem Zusammenhang in der Textverarbeitung. Zeichen sind die Grundlage für Wörter, und Wörter sind dann die Elemente, die Tokens bilden. In der praktischen Anwendung hängen die Erkennung und Verwendung von Tokens vom Verständnis von Zeichen und Wörtern ab.

Wenn wir beispielsweise einen Bericht über Markttrends analysieren möchten, können wir durch Tokenisierung schnell Schlüsselwörter wie „Wachstum“, „Risiko“ und „Chancen“ identifizieren, die den Führungskräften helfen, die Kernaussagen des Berichts zu erfassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Tokens eine Methode sind, um Computern zu helfen, Texte zu verarbeiten und „zu verstehen“, wodurch die automatisierte Textbearbeitung ermöglicht wird und Unternehmen die sprachliche Informationsnutzung in datengestützten Entscheidungsprozessen effizienter gestalten können.

Wie werden Tokens generiert und verarbeitet? Dafür müssen wir die traditionellen Programmieransätze hinter uns lassen.

Tokenisierung und Verarbeitung

Wie werden Tokens generiert? Der spezifische Prozess zur Umwandlung von Text in Tokens.

Je nach Modell kann der Prozess variieren. Um das Verständnis zu erleichtern, wurden einige Schritte dargestellt, bei denen im Hinblick auf die Datenwertschöpfung in der Unternehmensdigitalisierung die Priorität des Datenwerts sowie die Kosten der Datenverarbeitung zusammen berücksichtigt werden müssen, um eine angemessene Beurteilung zu treffen.

Beispiel:

Token Generierung

Vorgabe

Hier ist ein Beispieltext, der Chinesisch, Englisch und Zahlen mischt und auch einige Elemente enthält, die angepasst werden müssen:

1
Im Jahr 2024 entwickelt sich die KI-Technologie rasant. Zum Beispiel veröffentlichte OpenAI das GPT-4o-Modell, das nicht nur leistungsstark ist, sondern auch bahnbrechende Fortschritte bei der Verarbeitung von <code>natürlicher Sprache</code> gemacht hat. Allerdings müssen wir einige häufige, jedoch informationsarme Stoppwörter wie „的“, „了“ usw. entfernen. Weitere Details zu diesen Technologien finden Sie auf unserer Webseite.

  1. Entfernung überflüssiger Zeichen:

    • Entfernen von Tags wie <code> und </code>, die oft keine nützlichen Informationen im Text enthalten.

  2. Normalisierung des Textes:

    • Alle englischen Zeichen in Kleinbuchstaben umwandeln, um Unterschiede zwischen Groß- und Kleinschreibung auszuschließen, zum Beispiel „OpenAI“ wird zu „openai“.
    • Traditionelle chinesische Schriftzeichen in vereinfachte umwandeln, falls der Text traditionelle Zeichen enthält, wie das Umwandeln von „發展“ in „发展“.

  3. Entfernung von Stoppwörtern:

    • Gängige, jedoch oft informationsarme Wörter wie „的“, „了“ usw. identifizieren und entfernen.

Nach diesen Bearbeitungsschritten wird der Text normierter und eignet sich besser für die anschließende Tokenisierung und Verarbeitung, was die Genauigkeit und Effizienz weiterer Analyseaufgaben erhöht.

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Im Jahr 2024 entwickelt sich die KI-Technologie rasant. Zum Beispiel veröffentlichte OpenAI das GPT-4o-Modell, das nicht nur leistungsstark ist, sondern auch bahnbrechende Fortschritte bei der Verarbeitung von natürlicher Sprache gemacht hat. Allerdings müssen wir einige häufige, jedoch informationsarme Stoppwörter wie „“, „“ usw. entfernen. Weitere Details zu diesen Technologien finden Sie auf unserer Webseite.

Tokenisierung

Tokenisierung, wie der Name schon sagt, bedeutet, Wörter aus einem Satz zu trennen, um sie weiter zu verarbeiten. Wir haben hier einen Strang von Perlen und suchen nach der richtigen Stelle zum Schneiden.

Wie erfolgt die Tokenisierung? Eine naheliegende Methode wäre, ein Wörterbuch zu verwenden, um die Begriffe abzugleichen. Das war auch eine historische Methode. Nach der Tokenisierung sieht es dann ungefähr so aus:

1
在 / 2024 / 年 / ， / AI / 技术 / 快速 / 发展 / 。 / 例如 / ， / OpenAI / 发布 / GPT-4o / 模型 / ， / 这个 / 模型 / 不仅 / 性能 / 强大 / ， / 而且 / 在 / 处理 / 自然语言 / 方面 / 具有 / 突破性 / 进展 / 。 / 但是 / ， / 我们 / 需要 / 去除 / 一些 / 常用 / 但 / 无 / 信息量 / 停用词 / ， / 比如 / “ ” / ， / “ ” / 等等 / 。 / 关于 / 这些 / 技术 / 详情 / ， / 请 / 访问 / 我们 / 官网

Natürlich gibt es im tatsächlichen Prozess viele Aspekte der Tokenisierung. Grob gesagt gibt es einige wesentliche Ansätze:

  1. Bestimmen der Wortgrenzen:

    • Für Sprachen wie Englisch, die Leerzeichen als Trennzeichen verwenden, ist dies relativ einfach. Wie beim Lesen von Englisch erkennen wir leicht, wann ein Wort endet und ein anderes beginnt.
    • Bei Sprachen wie Chinesisch ist dies viel komplizierter, da sie kontinuierlich geschrieben werden und keine offensichtlichen Trennungen aufweisen. Hier müssen Methoden angewendet werden, um die Zeichen zu erkennen, die zusammen eine bedeutungsvolle Wortgruppe bilden sollten.

  2. Verwendung von Wörterbuch und Regeln:

    • Wörterbuchbasierte Methode: Wie in einem Wörterbuch, wieder durchsucht man eine große Liste (Wörterbuch), um die Textwörter zu finden. Diese Methode ist einfach, aber eingeschränkt, da neue oder seltene Wörter möglicherweise nicht im Wörterbuch stehen.
    • Regelbasierte Methode: Diese verwendet spezifische Regeln, um die Beziehung zwischen Zeichen zu bestimmen, basierend auf grammatikalischen und kontextuellen Informationen, um zu entscheiden, ob sie ein Wort bilden sollten.

  3. Statistische und Lernmethoden:

    • Verwenden statistischer Daten, um zu erkennen, welche Buchstaben oder Zeichen typischerweise zusammen auftreten. Diese Methode lernt und sagt anhand der Analyse großer Textdaten, wo die Wortgrenzen liegen.

  4. Mischmethoden:

    • In der Praxis werden in der Regel mehrere der obigen Methoden kombiniert, um die Genauigkeit und Anwendbarkeit der Tokenisierung zu verbessern.

Zusammengefasst:

  • Englisch: Tokenisierung basiert auf Leerzeichen und Satzzeichen.
  • Chinesisch: Verwenden von Algorithmen zur Erkennung der Wortgrenzen.

Jieba Tokenisierung

Die beliebte Komponente zur chinesischen Tokenisierung – Jieba, aber sie wurde schon seit 4 Jahren nicht mehr aktualisiert.

Die traditionelle Tokenisierungslogik berücksichtigt die Bedeutung von Wörtern in ihren spezifischen Kontexten und den Kontextumständen nicht genug. Hier ein Beispiel:

1
2
你为/何总/打call
你/为何/总打call

何总 ist eine Person, 为何 ist ein Wort. Diese wunderbare Mehrdeutigkeit ist wirklich faszinierend!

Nach der Tokenisierung beginnt die Arbeit der Tokenisierung.

Tokenisierung ist ein entscheidender Schritt in der Bearbeitung von Textdaten. Sie verfeinert und verarbeitet die Textelemente weiter, um die nachfolgenden Anforderungen an die Analyse und Verarbeitung zu optimieren. Lassen Sie uns den von Ihnen bereitgestellten Text verwenden, um den Tokenisierungsprozess zu veranschaulichen.

  1. Zusammenführen von Eigennamen und spezifischen Phrasen:

    • „OpenAI“ und „GPT-4o“ sollten als separate Tokens angesehen werden, da sie Eigennamen mit eigenständiger Bedeutung sind.
    • „natürliche Sprache“ als feste Verbindung und Fachbegriff sollte ebenfalls als ganzes Token betrachtet werden.

  2. Satzzeichen als unabhängige Tokens:

    • Satzzeichen wie Kommas（，）、Punkte（。）und Anführungszeichen（“ ”）sollten als eigenständige Tokens angesehen werden, da sie in der Struktur und der Grammatik des Textes eine Rolle spielen.

  3. Verarbeitung von Leerzeichen:

    • In Sprachen wie Englisch, die Leerzeichen als Trennmittel verwenden, sind Leerzeichen entscheidend, um die Wortgrenzen zu bestimmen. Während des Tokenisierungsprozesses werden Leerzeichen normalerweise nicht als Tokens beibehalten, ihre Existenz ist jedoch entscheidend für die Bestimmung der Wortgrenzen. In bestimmten formatierten Texten können Leerzeichen auch für die visuelle Darstellung verwendet werden, in diesem Fall hängt die Verarbeitungsweise vom Kontext ab.

Die korrekte Handhabung dieser speziellen Zeichen ist ein wichtiger Bestandteil, um eine ordnungsgemäße Tokenisierung von Texten zu gewährleisten. Die Strategie ihrer Handhabung beeinflusst direkt die Effektivität der nachfolgenden Textanalysen und Anwendungen. Bei der Gestaltung von NLP-Systemen muss die Logik zur Handhabung dieser Zeichen sorgfältig erwogen werden, um sich an unterschiedliche Anwendungsanforderungen und Dateneigenschaften anzupassen.

Aus dem Vorstehenden wissen wir auch, dass sich verschiedene Sprachen bei der Verarbeitung von Tokens unterschiedlich verhalten. Diese Unterschiede helfen uns, es besser zu verstehen.

Die Vielfalt und Anpassungsfähigkeit von Tokens

Tokenisierungsansätze in verschiedenen Sprachen

Die Unterschiede in Struktur und Grammatik verschiedener Sprachen erfordern, dass Tokenisierungsansätze eine hohe Anpassungsfähigkeit und Flexibilität aufweisen. Beispielsweise:

  • Englisch und andere westeuropäische Sprachen: Diese Sprachen verwenden typischerweise Leerzeichen als Trennzeichen zwischen Wörtern, was die Tokenisierung relativ einfach macht. Beispielsweise kann der Satz “The quick brown fox” einfach durch Leerzeichen in “The”, “quick”, “brown”, “fox” unterteilt werden.

  • Chinesisch, Japanisch und Koreanisch: Diese Sprachen besitzen keine auffälligen Trennzeichen zwischen Wörtern, weshalb die Tokenisierung komplexer ist. Chinesisch könnte auf ein Wörterbuch oder statistische Modelle angewiesen sein, um zu erkennen, welche Zeichenkombinationen bedeutungsvolle Wörter bilden. Zum Beispiel sollte “schnell entwickeln” als ganzes Token erkannt werden und nicht als separate Teile “schnell” und “entwickeln”.

  • Arabisch und Hebräisch: Diese von rechts nach links geschriebenen Sprachen erfordern nicht nur eine Berücksichtigung der Schreibrichtung, sondern müssen auch die Verbindung von Buchstaben während der Tokenisierung berücksichtigen. Dies stellt spezielle Anforderungen an Tokenisierungsalgorithmen.

Diese Unterschiede besser zu verstehen, hilft bei der effektiven Verarbeitung mehrsprachiger Daten in globalen Geschäften und verbessert die mehrsprachigen Benutzeroberflächen und die Erstellung von Inhalten, was die Benutzererfahrung und die Markterweiterung verbessert.

Wie wird die Größe und Granularität von Tokens bestimmt?

Die Größe und Granularität von Tokens hängen von den spezifischen Anforderungen der Anwendung sowie der vorgesehenen Verarbeitungsintensität ab:

  • Feinkörnige Tokens: Diese werden normalerweise in Szenarien verwendet, die ein tiefes Sprachverständnis erfordern, wie z.B. Sentiment-Analysen oder semantische Suchen. Beispielsweise kann es hilfreich sein, zusammengesetzte Wörter weiter zu zerlegen, um den feinen Bedeutungsnuancen besser zu erfassen.

  • Grobkörnige Tokens: Diese sind geeignet für Szenarien, die eine schnelle Verarbeitung großer Textdaten erfordern, wie z.B. Dokumentenklassifizierung oder erste Keyword-Extraktionen. Grobkörnige Tokenisierung reduziert die Komplexität und den Rechenaufwand.

Die Bestimmung der Granularität von Tokens erfordert typischerweise einen Kompromiss zwischen Verarbeitungsgeschwindigkeit und semantischer Genauigkeit. Führungskräfte sollten dabei berücksichtigen, dass dies bei der Implementierung von KI-Projekten hilft, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wie geeignete Technologien und Werkzeuge ausgewählt werden können, um den realen Geschäftsbedürfnissen gerecht zu werden.

Das Verständnis der Tokenisierungsansätze in verschiedenen Sprachen und der Prinzipien zur Bestimmung von Token-Größe und-Granularität kann Ihnen helfen:

  1. Ihre KI-Projekte besser zu bewerten: Das Verständnis der Herausforderungen und Komplexität der Tokenisierung kann fundierte Entscheidungen bei der Anschaffung oder Entwicklung entsprechender KI-Lösungen unterstützen.
  2. Globale Operationen zu optimieren: Die Anpassungsfähigkeit von Token in mehrsprachigen Umgebungen ist entscheidend für die erfolgreiche Globalisierung von Unternehmen, da sie die interkulturelle Kommunikation und Interaktion verbessert.
  3. Die Effizienz der Datenverarbeitung zu erhöhen: Bei der Auswahl geeigneter Token-Granularitäten können Kosten und Informationen besser verarbeitet werden.

Wie wirkt sich das Token auf Modelle aus?

Tokens und die Leistung von KI-Modellen

Die Token-Strategie beeinflusst in gewissem Maße den Kontextbereich großer Modelle. Wenn wir mit KI interagieren, gibt es mehrere Durchläufe, und wenn diese Inhalte zu lang sind, wird die KI den früheren Inhalt vergessen. Dies kann als obere Begrenzung verstanden werden. Hier sind die Kontextgrenzen des großen Modells des letzten Jahres.

image.png
src: https://s10251.pcdn.co/pdf/2023-Alan-D-Thompson-2023-Context-Windows-Rev-0.pdf

Das sind die Daten vom letzten Jahr, hier ist die Abbildung von Gemini.
image.png
src： https://beebom.com/gemini-1-5-pro-announced/

Das heimische Kimi kann 100M PDF-Dateien verarbeiten, der Umfang des Kontexts hat sich somit zu einer wichtigen Grundlage des Marketings entwickelt. Welche Auswirkungen hat das?

In der gegenwärtigen Skalierung ermöglichen verschiedene Token-Strategien, dass das Feintuning auf der Grundlage der grundlegenden Algorithmen weniger effektiv ist, als einfach mehr Grafikkarten zu kaufen.

Die Auswirkungen von Tokens auf die Modellleistung

Wie die Anzahl der Tokens die Berechnungskomplexität und den Speicherbedarf des Modells beeinflusst

In generativen KI-Modellen, wie GPT-4 oder anderen auf Transformatoren basierenden Modellen, steht die Anzahl der Tokens in direktem Zusammenhang mit der Berechnungskomplexität des Modells und dem Speicherbedarf. Mit jedem zusätzlichen Token muss das Modell mehr Datenpunkte verarbeiten, was nicht nur die Berechnungsbelastung bei Training und Inferenz erhöht, sondern auch den Speicherbedarf steigert. Zum Beispiel, beim Training eines Sprachmodells muss das Modell die Beziehungen zwischen jedem Token und allen anderen Tokens speichern und berechnen, was besonders in der Selbstaufmerksamkeitsmechanik des Modells offensichtlich wird.

Beispiel: Stellen Sie sich ein generatives Chatbot-Projekt vor. Wenn die Eingabehistorie (anzahl der Tokens) zu lang ist, könnte die Berechnung in der Generierung von Antworten langsamer werden, und es wird mehr Rechenressourcen verbraucht. Wenn die Gesprächshistorie Tausende von Tokens umfasst, kann dies zu verlangsamten Verarbeitungszeiten führen, insbesondere auf ressourcenschwachen Geräten.

Ein offensichtlicher Punkt für einige große Modellfirmen ist, dass sie die Kapazität nicht erweitern, was realistische Gründe hat. Mehr ist nicht immer besser.

Bedeutet eine größere Token-Anzahl bessere Modellleistungen?

Nicht unbedingt bedeutet eine größere Anzahl von Tokens automatisch bessere Modellleistungen. In der generativen KI kann eine geeignete Tokenanzahl dazu beitragen, dass das Modell den Kontext präziser erfasst und versteht, was die Relevanz und Genauigkeit der generierten Inhalte verbessert. Eine zu hohe Anzahl an Tokens könnte jedoch irrelevante Informationen einführen, was die Effizienz des Modells und die Qualität der Ausgaben verringert.

Beispiel: In einem AI-System, das Marktberichte generiert, kann eine präzise Tokenisierung sicherstellen, dass wichtige Informationen hervorgehoben und nicht in überflüssigen Details untergehen. Wenn das System aus einer Vielzahl von Finanznachrichten eine prägnante Zusammenfassung erstellen muss, könnte eine übermäßige Tokenanzahl dazu führen, dass der generierte Bericht unübersichtlich und schwer aus den Kernaussagen zu schöpfen ist.

Bei den großen Modellfirmen auf dem Markt könnte es in der Ingenieurbasis sicher sein, dass sie eine ähnliche Strategie wie Cloud-Speicher anwenden: A lädt eine Datei hoch, und B lädt sie hoch, wobei sie die vorherige Analyse von A verwendet. Mit wachsendem Inhalt bildet sich so auch der eigene Wettbewerbsvorteil.

Token-Nutzung optimieren

Wie findet man die Balance zwischen Token-Anzahl und Modellleistung?

Hier geht es bei der Token-Strategie darum, wie gewöhnliche Nutzer ihre Prompts gestalten sollten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die beste Balance zwischen der Token-Anzahl und der Modellleistung zu finden, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass generative KI-Modelle sowohl effizient als auch genau arbeiten. Dies erfordert in der Regel Experimente und Anpassungen sowie den Einsatz fortschrittlicher Modelloptimierungstechniken.

Beispiel: In einem automatisierten Inhaltserstellungssystem ist die Balance bei der Verwendung von Tokens eine typische Herausforderung. Das System muss möglicherweise aus langen Texten wichtige Informationen extrahieren und daraus Zusammenfassungen generieren. In diesem Fall ist es entscheidend, eine angemessene Anzahl von Tokens auszuwählen, um genügend Informationen zu bewahren, während gleichzeitig das Modell nicht übermäßig komplex gestaltet wird.

Die Beziehung zwischen Tokens und dem Kontextfenster sowie deren Einfluss auf die Qualität der Textgenerierung.

In generativen KI-Modellen beeinflussen die Einstellung der Tokens und des Kontextfensters direkt die Kohärenz und Logik des erzeugten Textes. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht es dem Modell, mehr historische Informationen zu berücksichtigen, wodurch die generierten Texte kohärenter und natürlicher ausfallen können.

Beispiel: Angenommen, wir verwenden ein KI-Modell, um technische Blogartikel zu generieren. Wenn das Kontextfenster zu klein ist, kann das Modell möglicherweise die verschiedenen Teile des Artikels nicht effektiv miteinander verknüpfen, was zu inhaltlichen Brüchen führt. Durch das Optimieren der Token-Nutzung und das Anpassen der Größe des Kontextfensters kann die Qualität und Lesbarkeit des Artikels deutlich verbessert werden.

Als Nächstes wenden wir uns dem Thema zu, das wir zu Beginn angesprochen haben. Für Anwendungssysteme wünschen wir eine gute Benutzererfahrung, müssen aber auch die Kosten berücksichtigen.

Geschäftsanwendungen von Tokens und Abrechnungsmodellen

Zunächst werfen wir einen Blick auf eine Tabelle, die die aktuellen Abrechnungssituation großer Modelle zeigt.

Token Abrechnung

Allgemein gesagt, die Nutzung großer Sprachmodelle kann man in zwei Hauptkategorien unterteilen: die Web-Konversation und die API-Anfragen. Die Web-Nutzung von OpenAI ist im Grunde standardisiert, etwa 20 Dollar im Monat. Aber API-Anfragen können komplizierter sein und hohe Kosten mit sich bringen.

In diesem Katz-und-Maus-Spiel, selbst mit ChatGPT Plus, gibt es immer noch ein Limit an Gesprächsrunden innerhalb von drei Stunden. Viele Leute versuchen, mit ähnlichen Scraping-Techniken über das Web auf ChatGPT zuzugreifen, ohne die API zu nutzen, jedoch sind die meisten dieser Open-Source-Codes beseitigt worden!

Häufig sorgte die Telekombilling-Logik ursprünglich für längere Zeiten. Obwohl dies in einer Zeit des übermäßigen Profits existierte, setzte sich das Abonnementmodell schlussendlich durch. Jetzt hat die Token-Abrechnung einen ähnlichen Stil angenommen.

Logik der Token-Abrechnung

Warum ist die Token-Abrechnung sinnvoll und welches Geschäftsmodell steht dahinter?

Das Token-Abrechnungsmodell ist in KI-Diensten, insbesondere bei der Verwendung von Sprachmodell-Diensten wie OpenAI, weit verbreitet. Dieses Abrechnungsmodell basiert auf der tatsächlichen Nutzung der Dienste durch die Benutzer, also der Anzahl der Tokens, die in jeder Anfrage verarbeitet werden.

Sinnhaftigkeit:
Die Sinnhaftigkeit des Token-Abrechnungsmodells liegt in seiner Fähigkeit, den tatsächlichen Ressourcenverbrauch der Benutzer genau abzubilden. Jedes Token repräsentiert eine Einheit an Informationen, die vom Modell verarbeitet werden müssen. Mehr Tokens bedeuten eine höhere Belastung der Rechenressourcen. Folglich kann diese Abrechnungsmethode sicherstellen, dass Benutzer gemäß ihrem tatsächlichen Verbrauch zahlen, während sie gleichzeitig den Benutzer anregt, ihre Eingaben zu optimieren und unnötige Verschwendung zu vermeiden.

Geschäftsmodell:
Aus einer geschäftlichen Sicht bietet das Token-Abrechnungsmodell AI-Dienstanbietern einen flexiblen und fairen Abrechnungsrahmen. Diese erlaubt es Dienstanbietern, je nach Systemlast und Betriebskosten unterschiedliche Preisstufen festzulegen und so eine vielfältige Kundenbasis von kleinen Entwicklern bis hin zu großen Unternehmen anzusprechen.

Vergleich von Token-Abrechnung mit anderen Abrechnungsmodellen (wie Wörter-, Zeichen-, Zeit-abhängig)

Im Vergleich zu anderen üblichen Abrechnungsmodellen hat die Token-Abrechnung ihre eigenen Vorteile und Einschränkungen:

  • Zeichen- und Wort-Abrechnung: Diese Abrechnungsweisen sind einfach und leicht verständlich. Sie bieten jedoch oft keine Berücksichtigung für die Komplexität der Verarbeitung und den tatsächlichen Einsatz der Rechenressourcen. Beispielsweise kann die Verarbeitung eines langen Satzes mit einfachen Wörtern einfacher sein als die Verarbeitung eines technischen Begriffs, aber die Kosten würden aufgrund der Anzahl der Wörter möglicherweise höher ausfallen.

  • Zeitbasierte Abrechnung: Zeitbasierte Abrechnungsmodelle (wie Minuten- oder Stundenabrechnung) sind für Dienste wie kontinuierliche Datenverarbeitung oder Online-Lernen geeignet. Sie sind jedoch möglicherweise nicht korrekt oder fair für kurze Anfragen, die auf Anfragen basieren.

Token-Abrechnung bietet eine detailliertere Metrik und spiegelt somit die tatsächlichen Nutzungskosten fair wider.

Eine grobe Schätzung der Betriebskosten bei großen Modellen umfasst:

  1. F&E-Kosten (Personal + Experimente)
  2. Trainingskosten (Rechenressourcen + Datenverarbeitung)
  3. Produktionskosten (Infrastruktur + Speicherkosten)
  4. Wartungs- und Aktualisierungskosten
  5. Kosten für ethische und rechtliche Compliance (Datensicherheit, Datenkonformität)
    All diese Kosten erscheinen über Token verteilt nicht besonders realistisch; die Wirklichkeit kann nur von Brancheninsidern bewertet werden. Wahrscheinlich ist dies das geeignetste Bewertungsverfahren in der aktuellen Phase.

Die praktischen Auswirkungen der Token-Abrechnung

Auswirkungen verschiedener Abrechnungsmodelle auf Benutzer und Entwickler.

Das Token-Abrechnungsmodell bedeutet für Benutzer, dass sie API-Anfragen sorgfältiger verwalten müssen, um Kosten zu kontrollieren. Entwickler müssen effiziente Abfragen entwerfen, um redundante Token-Nutzung zu minimieren, was den Wert jeder Anfrage maximiert. Dieses Abrechnungsmodell ermutigt Entwickler, ihre Datenverarbeitungseingaben zu optimieren, kann jedoch auch die Komplexität der Entwicklung und die Anstrengung der anfänglichen Optimierung erhöhen.

Für Anbieter hilft die Token-Abrechnung, Serverlasten auszugleichen, Einnahmen zu schätzen und Ressourcen zu optimieren. Sie kann auch als Feedbackmechanismus für Produktoptimierungen und Anpassungen der Preisstrategien dienen, sodass Anbieter besser auf die Bedürfnisse des Marktes reagieren können.

Wie man die Nutzung von Tokens optimieren kann, um Kosten zu senken?

Die Optimierung der Token-Nutzung ist der Schlüssel zur Kontrolle der Kosten. Dies kann durch folgende Methoden erreicht werden:

  • Eingabedaten entschlacken: Unnötigen Text und redundante Daten vor der Anfrage entfernen und nur die Schlüsselübermittlungen beibehalten.
  • Effizientes Abfragedesign verwenden: Strukturierte Abfragen entwerfen, um übermäßig komplexe oder tiefgehende Kettenanfragen zu vermeiden.
  • Caching-Strategien nutzen: Ergebnisspeicher für häufige oder wiederholte Anfragen verwenden, um die Backend-Anforderungen zu verringern.
  • Überwachung und Analyse: Regelmäßige Analyse des Tokenverbrauchs durchführen, um Optimierungspotenziale zu identifizieren und Strategien anzupassen, um Verschwendung zu reduzieren.

Durch diese Methoden können nicht nur Kosten gesenkt, sondern auch die Reaktionsgeschwindigkeit des Systems und die Benutzerzufriedenheit erhöht werden, was einen Wettbewerbsvorteil in einem hart umkämpften Markt bietet.

Der geschäftliche Wert von Tokens und Anwendungsbeispiele

Praktische Anwendungen von Tokens im Geschäftsfeld

In der Unternehmensverwaltung können Tokenisierungstechniken die Datenverarbeitungseffizienz und die Entscheidungsqualität erheblich verbessern. Für nicht-technische Führungskräfte kann das Verständnis der Anwendung von Tokens helfen, Technologieinvestitionen besser zu bewerten und Innovationen voranzutreiben.

Technischer Blick: Die Rolle von Tokens in der natürlichen Sprachverarbeitung

Tokenisierung ist der technische Prozess, bei dem komplexe Textdaten in handhabbare Einheiten zergliedert werden. Dadurch wird es KI-Systemen ermöglicht, effektive Datenanalysen und -verarbeitungen durchzuführen. Dieser Prozess ist in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) von entscheidender Bedeutung, da er es Maschinen ermöglicht, die menschliche Sprache „zu verstehen“ und verschiedene Aufgaben auszuführen, wie beispielsweise:

  • Informationsbeschaffung: Tokenisierung hilft, aus großen Texten schnell Schlüsselinformationen zu extrahieren, zum Beispiel, relevante Klauseln aus juristischen Dokumenten.
  • Sentimentanalyse: Durch die Analyse von Kundenfeedback-Tokens kann das Unternehmen die emotionale Ausrichtung der Kunden erkennen und die Produkte oder Dienstleistungen entsprechend anpassen.
  • Automatische Zusammenfassung: Tokenisierungstechniken können automatisch Dokumentzusammenfassungen erstellen und so die Effizienz von Wissensträgern erhöhen.

Geschäftlicher Blick: Wie Tokens Unternehmenswerte steigern

Aus geschäftlicher Sicht erhöhen Tokens nicht nur die Effizienz, sondern ermöglichen die Erschließung neuer Geschäftsmodelle und Einkommensquellen:

  • Verbesserung der Kundeninteraktion: Der Einsatz von tokenisierten Chatbots ermöglicht 24x7 Kundenservice und steigert die Kundenzufriedenheit, während die Betriebskosten gesenkt werden.
  • Marktanalyse: Die Verarbeitung mit Tokenisierung hilft Unternehmen, schnell Trendinformationen aus Marktberichten zu erhalten und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
  • Personalisierte Empfehlungen: In E-Commerce-Plattformen können tokenisierte Technologien das Kaufverhalten und die Browserverläufe der Benutzer analysieren, um personalisierte Produktempfehlungen auszusprechen und den Umsatz zu steigern.

Praktische Fallstudien

Kundenservice-Chatbots

Ein typisches Beispiel ist der Einsatz von Kundenservice-Chatbots. Ein großer Telekommunikationsanbieter implementierte einen tokenisierten Chatbot, um Benutzeranfragen wie Rechnungsprobleme oder Dienstunterbrechungen zu bearbeiten. Der Bot analysiert die Benutzeranfragen (tokenisiert), um schnell die richtigen Antworten bereitzustellen oder die Anfragen an die zuständigen Abteilungen weiterzuleiten.

Empfehlungssysteme für Inhalte

In der Medien- und Unterhaltungsbranche nutzen Inhaltsempfehlungssysteme tokenisierte Technologien, um die Seh- oder Lesegewohnheiten der Nutzer zu analysieren und ihnen neue Filme, Bücher oder Artikel zu empfehlen, an denen sie interessiert sein könnten. Beispielsweise analysiert das Netflix-Empfehlungssystem die Beschreibungstokens der zuvor angesehenen Programme, um zu antizipieren, welche anderen Sendungen den Nutzern gefallen könnten.

Der geschäftliche Wert von Tokens und die Zukunftsperspektiven

In der Unternehmensanwendung ist das Verständnis und der effektive Einsatz von Tokens der Schlüssel zum Erfolg von KI-Projekten. Das Bewusstsein für den geschäftlichen Wert von Tokens und deren Herausforderungen ist entscheidend für die strategische Planung und technologische Innovation.

Geschäftsanwendungen von Tokens

Technischer Blick: Die Rolle von Tokens

Tokens in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ermöglichen die effektive Verarbeitung von Textinformationen in KI-Systemen. Vereinfacht gesagt, Tokenisierung ist der Prozess, bei dem lange Textabschnitte in kleinere, verwaltbare Einheiten unterteilt werden. Diese Behandlungseinheiten (Tokens) bieten die Grundlage für Maschinenlernmodelle.

  • Datenverarbeitung: Bei der Bearbeitung von Kundenanfragen, der Analyse von Marktfeedback oder dem Management großer Dokumente macht die Tokenisierung komplexe Textdaten einfacher zu handhaben und zu analysieren.
  • Effizienzsteigerung: Durch Tokenisierung können KI-Modelle Schlüsselinformationen zügig erkennen, was den Entscheidungsprozess beschleunigt und die Reaktionsgeschwindigkeit des Geschäfts erhöht.

Geschäftlicher Blick: Der wirtschaftliche Wert von Tokens

Von der Geschäftsperspektive aus gesehen sind Tokens nicht bloß Teile der technischen Umsetzung, sondern stehen in direkter Verbindung zur Erhöhung der Betriebseffizienz, Verbesserung der Kundenerfahrung und Erschließung neuer Geschäftsmodelle.

  • Optimierung des Kundenservice: Tokenisierung macht die Automatisierung des Kundenservices möglich, indem sie Kundenanfragen schnell und präzise bearbeitet, wodurch die Kundenzufriedenheit und -loyalität erheblich gesteigert werden.
  • Personalisierte Vermarktung: Durch die Analyse des Nutzerverhaltens und der Vorlieben mithilfe von Tokens können Unternehmen hochgradig personalisierte Marketinginhalte anbieten, die die Verkaufsquote erhöhen.

Zukunftsperspektiven und Herausforderungen bei Tokens

Zukünftige Entwicklungsrichtungen

Mit dem Fortschritt der KI-Technologie wird die Anwendung von Tokens voraussichtlich noch intelligenter und vielfältiger werden:

  • Cross-Modal-Anwendungen: Die Technologie der Tokenisierung wird nicht auf die Verarbeitung von Text beschränkt bleiben; künftige Entwicklungen werden auch die Analyse von Videoinhalten, Audio und anderen Multimedia-Inhalten unterstützen.
  • Intelligente Optimierung: Die Methoden zur Token-Generierung und Verarbeitung werden zunehmend intelligent, beispielsweise durch KI, die automatisch die Granularität und Anzahl der Tokens anpasst, um unterschiedlichen geschäftlichen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Geschäftliche Herausforderungen und Chancen

  • Datensicherheit und Datenschutz: Die Gewährleistung von Daten- und Benutzersicherheit während des Tokenisierungsprozesses stellt eine große Herausforderung dar, insbesondere bei der Verarbeitung sensibler Informationen.
  • Technische Integration: Die nahtlose Integration der Token-Technologie in bestehende IT-Systeme und Geschäftsprozesse ist entscheidend für die erfolgreiche technologische Umsetzung.
  • Fairness und Nachvollziehbarkeit: Sicherzustellen, dass AI-Entscheidungen, die durch Tokenisierung getroffen werden, gerecht und transparent sind, wird das Vertrauen aller Beteiligten erhöhen.

Schlussfolgerung

Beim Verfassen dieses Artikels gab Lin Miao mir die Richtung für aktuelle Themen (Danke!). Aus der Praxis des Huawei Pangu-Modells lässt sich ableiten, dass sich die Token-Entwicklung im Bereich der chinesischen Sprache eher de-engineering zuwenden könnte, was noch weiter beobachtet werden sollte.

Vor dem Schreiben dieses Artikels war mein Verständnis von Tokens auf die vage Vorstellung beschränkt, dass ein chinesisches Zeichen einem Token entspricht, und ich neigte dazu, Tokens und Vektorisierung gleichzusetzen. Bevor es zur Vektorisierung kommt, ist jedoch noch die Token-Arbeit zu leisten. Dies ist der erste Schritt, um KI besser zu nutzen und den Wandel zu umarmen: Wie können die bestehenden Daten in Unternehmensanwendungssystemen besser genutzt werden? Hier kann man starten!

Referenzlinks