Если взять обычную HTML-страницу магазина обуви, мы обнаружим определенную структуру данных: ссылки, текст, HTML-разметку, CSS-стили и JS-скрипты.

Представим, что у нас есть набор таких страниц. Для нейросети, чтобы использовать эти страницы как источник знаний и отвечать на вопросы людей, важен в первую очередь текст.

Процесс обработки текста

1. Фильтрация: сначала нужно очистить данные от HTML-разметки, CSS и JS-скриптов, оставив только текст и, возможно, ссылки.

2. Предобработка: даже после базовой фильтрации объем текста остается значительным. Можно дополнительно нормализовать его, удалив лишние пробелы и оптимизировав формат, но текста все равно будет много.

3. Токенизация: здесь начинается самое интересное. С компьютерной точки зрения текст — это последовательность символов, которые можно представить в виде байтов. Однако современные нейросети используют более сложный подход.

Что такое токенизация

Токенизация — это процесс преобразования необработанного текста в последовательность "токенов" — базовых единиц, с которыми работает модель. Для этого используются специальные алгоритмы, например, Byte Pair Encoding (BPE).

BPE находит наиболее часто встречающиеся пары символов или последовательности и заменяет их новыми токенами. Это позволяет эффективно представлять как частые слова целиком, так и редкие слова по частям.

Особенности токенизации

У каждой модели свой словарь токенов и алгоритм токенизации. Вы можете изучить этот процесс на сайте https://tiktokenizer.vercel.app.

Важно понимать, что на токенизацию влияют: - Язык входных данных - Количество пробелов - Использование заглавных букв - Специальные символы

Практическое значение

Понимание процесса токенизации помогает: - Оптимизировать запросы к нейросетям - Экономить токены при работе с платными API - Выбрать подходящую модель для конкретных задач

В будущих постах я расскажу о том, как нейросети используют эти токены для математических вычислений и формирования ответов на основе загруженных знаний.