Modele i benchmarki

    Token

    1Definicja

    Podstawowa jednostka tekstu, którą "widzi" i przetwarza model językowy. To nie jest ani litera, ani całe słowo – to fragment tekstu o długości od jednego znaku do kilku słów.

    2Co to oznacza w praktyce

    Modele AI nie czytają liter ani słów tak jak ludzie. Dzielą tekst na kawałki zwane tokenami. • Krótkie, popularne słowa (np. "the", "a", "kot") to zazwyczaj jeden token. • Dłuższe lub rzadsze słowa są dzielone na części (np. "niezaprzeczalnie" może być podzielone na 3-4 tokeny). • Orientacyjnie: 1 token ≈ 0.75 słowa w języku angielskim (w polskim zwykle mniej, bo nasze słowa są dłuższe). Tokeny są ważne, bo od nich zależy wszystko: rozmiar okna kontekstowego (ile tekstu model "widzi"), szybkość generowania i – przede wszystkim – cena (płacisz za liczbę przetworzonych tokenów).

    3Dlaczego to ma znaczenie

    Zrozumienie tokenów jest kluczowe do kontrolowania kosztów i efektywności pracy z AI. Wklejając do modelu 50-stronicowy dokument, płacisz za każdy jego token. Długi, rozwlekły prompt kosztuje więcej niż krótki i zwięzły.

    Najczęstszy błąd

    Mylenie tokenów ze słowami i niedoszacowanie kosztów przetwarzania długich tekstów, zwłaszcza w językach innych niż angielski.