Tokeny to podstawowe jednostki danych, na których operują modele sztucznej inteligencji. Są to małe fragmenty większych zbiorów informacji, które AI analizuje i przetwarza. Im szybciej model może obsługiwać tokeny, tym sprawniej odpowiada na zapytania i uczy się nowych rzeczy.
Nowoczesne centra danych, zwane fabrykami AI, przyspieszają przetwarzanie tokenów, zmniejszając koszty obliczeniowe i zwiększając wartość dostarczaną użytkownikom. Przykładowo, zastosowanie najnowszych GPU od NVIDIA i optymalizacji oprogramowania pozwoliło zmniejszyć koszt przetwarzania pojedynczego tokena nawet 20-krotnie, co bezpośrednio przełożyło się na 25-krotny wzrost przychodów w ciągu miesiąca.
Aby modele mogły pracować na różnych typach danych, muszą je najpierw zamienić na tokeny. Proces ten nazywany jest tokenizacją i może obejmować tekst, obrazy, dźwięki, wideo czy inne typy danych.
W przypadku modeli językowych (LLM), tokeny odpowiadają pojedynczym wyrazom lub ich fragmentom. Słowo "darkness" może zostać podzielone na dwa tokeny: "dark" i "ness", co pozwala modelowi lepiej zrozumieć znaczenie i relacje między wyrazami. W modelach wizualnych tokeny mogą odpowiadać pikselom, a w modelach audio - fragmentom spektrum dźwiękowego.
Trening AI zaczyna się od tokenizacji ogromnych zbiorów danych. Modele analizują miliardy lub nawet biliony tokenów, ucząc się ich wzajemnych zależności. Proces ten obejmuje przewidywanie kolejnego tokena na podstawie poprzednich i korygowanie błędów, co prowadzi do stopniowego udoskonalania modelu.
Po wstępnym treningu modele mogą być dostosowywane do specyficznych zastosowań poprzez dodatkowe treningi na bardziej wyspecjalizowanych tokenach, np. dla medycyny, prawa czy finansów.
Podczas wnioskowania (inferencji) model otrzymuje zapytanie w postaci tokenów, przetwarza je i generuje odpowiedź w tej samej formie, która następnie jest konwertowana na język zrozumiały dla użytkownika.
Niektóre modele posiadają limit kontekstowy, określający maksymalną liczbę tokenów, jakie mogą przetwarzać jednocześnie. Przykładowo, model o krótkim oknie kontekstowym może analizować kilka stron tekstu, a model o długim kontekście - całą książkę czy godzinny podcast.
Najbardziej zaawansowane modele stosują tokeny dedykowane do rozumowania, co pozwala im "myśleć" nad problemem przez dłuższy czas, generując bardziej precyzyjne odpowiedzi.
Tokeny są walutą AI - podczas treningu stanowią inwestycję w inteligencję, a podczas inferencji przekładają się na koszty i przychody. Coraz więcej firm rozlicza się na podstawie liczby przetworzonych tokenów, oferując modele z limitami tokenów na wejściu i wyjściu.
Czas generowania pierwszego tokena oraz prędkość generowania kolejnych determinują jakość interakcji użytkownika z modelem AI. Dla chatbotów kluczowe jest szybkie reagowanie, natomiast dla modeli analitycznych istotniejsza jest dokładność niż prędkość.
Aby sprostać rosnącym wymaganiom, platformy takie jak NVIDIA AI oferują optymalizacje, oprogramowanie i infrastrukturę obliczeniową, pozwalając firmom efektywnie zarządzać fabrykami AI i maksymalizować wartość przetwarzanych tokenów.
Tokeny to fundament działania sztucznej inteligencji. Zrozumienie ich roli w treningu, inferencji i ekonomii AI pozwala firmom optymalizować koszty, poprawiać jakość modeli i tworzyć bardziej zaawansowane usługi. W dobie rewolucji AI efektywne przetwarzanie tokenów oznacza przewagę konkurencyjną i nowe możliwości biznesowe.