Token

Un token, dans le contexte de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, est une représentation numérique d'un élément de texte. Ce processus de conversion du texte en nombres est appelé tokenisation. Avec GPT-3, les tokens peuvent être des lettres, des groupes de lettres, ou des mots entiers. Par exemple, la phrase "Ceci est un test" est encodée en utilisant un seul token pour chaque mot, tandis que le mot "intermingled" est encodé en trois tokens.

Pourquoi est-ce important ?

La tokenisation est importante car elle permet aux réseaux de neurones, qui sont des algorithmes numériques, de traiter du texte. En convertissant le texte en une forme que le modèle peut comprendre, la tokenisation permet au modèle d'apprendre à partir des données textuelles. De plus, la façon dont le texte est tokenisé peut avoir un impact significatif sur les performances du modèle, rendant le processus de tokenisation crucial pour l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, la tokenisation est utilisée dans tous les domaines qui impliquent le traitement du langage naturel. Cela inclut la traduction automatique, la génération de texte, l'analyse des sentiments, la réponse automatique aux questions, et bien d'autres applications. Les tokens sont utilisés pour encoder le texte en entrée dans ces systèmes, ainsi que pour décoder les sorties produites par les modèles. Par exemple, un chatbot basé sur GPT-3 utiliserait la tokenisation pour transformer les questions des utilisateurs en entrées pour le modèle, et pour transformer les réponses du modèle en texte lisible.