Jak to działa: Model AI przewiduje najbardziej prawdopodobny następny token na podstawie kontekstu. To nie magia, a matematyczne prawdopodobieństwo - dla każdego możliwego tokenu model oblicza szanse jego wystąpienia i wybiera najlepszy (lub losuje z ważonym prawdopodobieństwem).
Generowanie tokenów przez AI
Sztuczna inteligencja, taka jak ChatGPT, Claude, Gemini, generuje tekst za pomocą złożonego procesu opartego na tokenach. Tokeny stanowią fundament komunikacji między człowiekiem a maszyną, umożliwiając modelom AI tworzenie płynnych i sensownych odpowiedzi. W tym artykule dowiesz się, czym dokładnie są tokeny i jak przebiegają kolejne etapy tworzenia odpowiedzi przez modele takie jak Claude.
Czym są tokeny?
Tokeny to podstawowe jednostki, na które dzielony jest tekst podczas przetwarzania przez AI. Można je porównać do atomów języka, z których budowane są większe struktury. W zależności od języka i kontekstu, tokenami mogą być:
- Całe słowa – często występujące, krótkie słowa (np. "kot", "dom", "jest")
- Części słów – fragmenty dłuższych lub rzadziej używanych wyrazów (np. "gener" i "owanie")
- Znaki interpunkcyjne – przecinki, kropki, cudzysłowy
- Przedrostki i przyrostki – charakterystyczne dla języków fleksyjnych jak polski (np. "prze-", "-anie")
- Pojedyncze znaki – w przypadku rzadkich lub specjalistycznych terminów
Proces generowania tekstu krok po kroku
Model AI tworzy odpowiedzi w sekwencyjnym procesie, który można podzielić na kilka kluczowych etapów:
- Tokenizacja wejścia – Twoje pytanie jest dzielone na tokeny, które model może przetworzyć
- Analiza kontekstu – Model analizuje sekwencję tokenów, aby zrozumieć znaczenie przekazanej wiadomości
- Przewidywanie tokenu – Na podstawie całego dotychczasowego kontekstu model przewiduje, jaki powinien być kolejny token
- Próbkowanie – Zamiast zawsze wybierać najbardziej prawdopodobny token, model używa technik próbkowania wprowadzających element różnorodności
- Iteracja – Proces powtarza się dla każdego kolejnego tokenu, aż do wygenerowania pełnej odpowiedzi
Mechanizmy zapewniające spójność
Tworzenie sensownych odpowiedzi wymaga utrzymania spójności w całym generowanym tekście. Model osiąga to dzięki:
- Mechanizmom uwagi (attention) – pozwalają modelowi "pamiętać" i odnosić się do wcześniejszych części konwersacji
- Wewnętrznym reprezentacjom – model buduje wielowymiarowe reprezentacje znaczeń, które pomagają zachować kontekst
- Uczeniu na ogromnych zbiorach tekstu – dzięki temu model rozpoznaje typowe wzorce językowe i reguły gramatyczne
Dlaczego zrozumienie tokenów jest ważne?
Znajomość mechanizmów tokenizacji pomaga zrozumieć charakterystyczne cechy komunikacji z AI:
- Ograniczenia kontekstowe – każdy model ma limit tokenów, które może przetworzyć w jednej konwersacji
- Różnice językowe – efektywność modeli może się różnić w zależności od języka ze względu na różnice w tokenizacji
- Przewidywalność odpowiedzi – model zawsze buduje odpowiedź token po tokenie, co wpływa na styl generowanego tekstu
- Możliwości adaptacyjne – zdolność do dostosowania się do specyficznego kontekstu rozmowy