Jeton

Büyük dil modelleri (LLM’ler) bağlamında bir jeton, modelin verimli işlem için sayısal temsillere dönüştürdüğü bir karakter dizisidir. Bu jetonlar, kullanılan jetonlaştırma stratejisine bağlı olarak kelime, alt kelime, karakter veya hatta noktalama işaretleri olabilir.

Jetonlar, LLM’lerin, örneğin GPT-3 veya ChatGPT gibi modellerin, dili anlamak ve üretmek için işlediği temel metin birimleridir. Jetonların boyutu ve sayısı, kullanılan dile bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir ve bu da LLM’lerin performansını ve verimliliğini etkiler. Bu değişimleri anlamak, model performansını optimize etmek ve adil, doğru dil temsili sağlamak için gereklidir.

Jetonlaştırma

Jetonlaştırma, metni daha küçük ve yönetilebilir jeton adı verilen birimlere ayırma işlemidir. Bu, modelin metni sistematik olarak işleyip analiz edebilmesi için kritik bir adımdır. Jetonlaştırıcı; bu dönüşümü gerçekleştiren, dili modelin işleyebileceği veri parçalarına bölen bir algoritma veya fonksiyondur.

LLM’lerde Jetonlar

Metin İşlemenin Yapıtaşları

Jetonlar, LLM’lerde metin işlemenin yapıtaşlarıdır. Modelin dili anlamasını ve üretmesini, metni yapılandırılmış bir şekilde yorumlayabilmesini sağlarlar. Örneğin, “Kedileri severim” cümlesinde model bunu tek tek kelimelere ayırabilir: [“Kedileri”, “severim”].

İşlemede Verimlilik

Metni jetonlara dönüştürerek, LLM’ler büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde işleyebilir. Bu verimlilik, metin üretimi, çeşitli yapay zeka uygulamaları, içerik üretimi ve otomasyon, duygu analizi gibi görevler için kritiktir. Jetonlar, modelin karmaşık cümleleri daha basit parçalara ayırıp analiz etmesini ve üzerinde işlem yapmasını sağlar.

Jeton Türleri

Kelime Jetonları

• Jeton olarak tam kelimeler kullanılır.
• Örnek: “Kedileri severim” → [“Kedileri”, “severim”]

Alt Kelime Jetonları

• Jeton olarak kelime parçaları kullanılır.
• Nadir veya karmaşık kelimeleri işlerken faydalıdır.
• Örnek: “mutsuzluk” → [“mut”, “suzluk”]

Karakter Jetonları

• Jeton olarak tek tek karakterler kullanılır.
• Morfolojisi zengin diller veya özel uygulamalar için faydalıdır.

Noktalama Jetonları

• Ayrı jetonlar olarak noktalama işaretleri.
• Örnek: [“!”, “.”, “?”]

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Jeton Sınırları

LLM’lerin maksimum bir jeton kapasitesi vardır; bu, bir seferde işleyebilecekleri jeton sayısına bir sınır koyar. Bu kısıtın yönetilmesi, model performansını optimize etmek ve ilgili bilgilerin işlenmesini sağlamak için çok önemlidir.

Bağlam Pencereleri

Bağlam penceresi, bir LLM’nin metin üretirken dikkate alabileceği jeton sayısıyla tanımlanır. Daha büyük bağlam pencereleri, modelin giriş isteminin daha fazlasını “hatırlamasına” olanak tanır ve bu da daha tutarlı ve bağlama uygun çıktılar sağlar. Ancak, bağlam penceresinin genişletilmesi hesaplama açısından yeni zorluklar doğurur.

Pratik Uygulamalar

Doğal Dil İşleme (NLP) Görevleri

Jetonlar, metin üretimi, duygu analizi, çeviri gibi ve daha birçok NLP görevi için gereklidir. Metni jetonlara ayırarak, LLM’ler bu görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirebilir.

Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)

Bu yenilikçi çözüm, veri geri getirme mekanizmalarını üretim yetenekleriyle birleştirerek, jeton sınırları dahilinde büyük veri hacimlerini etkin şekilde yönetir.

Çok Dilli İşleme

• Jetonlaştırma Uzunluğu: Farklı diller, çok farklı jetonlaştırma uzunlukları ortaya çıkarabilir. Örneğin, bir cümleyi İngilizce olarak jetonlamak, aynı cümleyi Birmanca olarak jetonlamaya kıyasla çok daha az jeton üretebilir.
• NLP’de Dil Eşitsizliği: Özellikle karmaşık yazı sistemlerine sahip veya eğitim veri setlerinde daha az temsil edilen bazı diller daha fazla jetona ihtiyaç duyabilir ve bu da verimsizliklere yol açabilir.