Token trong AI là gì? Cách hoạt động, vai trò và ứng dụng thực tế vào cuộc sống 

Token trong AI là gì là thắc mắc của rất nhiều người, vì đây là khái niệm gắn với mô hình trí tuệ nhân tạo như ChatGPT hoạt động. Trong xử lý ngôn ngữ, Token là đơn vị cơ bản giúp AI phân tách, hiểu và dự đoán thông tin một cách hiệu quả. Với cơ chế này, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tạo ra phản hồi tự nhiên, đúng ngữ cảnh và phù hợp nhu cầu người dùng.

Hãy cùng Viettablet khám phá vai trò của Token trong AI hiện đại ở bài viết bên dưới nhé.

Khái niệm Token trong AI.

Token trong AI là gì?

Token trong AI là những đơn vị dữ liệu nhỏ nhất dùng để phân tích văn bản mà các mô hình máy học và hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng. Khi bạn nhập một đoạn văn vào AI, lúc này hệ thống sẽ tự động chia nhỏ nội dung đó thành các Token, nhằm giúp mô hình dễ nhận diện cấu trúc câu và mối liên hệ giữa các thành phần ngôn ngữ.

Trong đó, mỗi Token sẽ là một ký tự, một từ hay một phần của từ. Điều này còn tùy thuộc vào cách bộ mã hóa của mô hình được thiết kế. Với việc chia nhỏ dữ liệu thành Token, AI sẽ hiểu đúng ngữ cảnh, dự đoán chính xác và đưa ra phản hồi phù hợp nhất.

Vai trò của Token trong AI

Để hiểu rõ hơn về Token trong AI là gì, bạn cần nhìn vào vai trò quan trọng của chúng trong cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Chat GPT hoạt động.

Token trong AI có vai trò gì trong mô hình AI. 

Việc đầu tiên là Token có thể giúp mô hình chia nhỏ ngôn ngữ thành từng phần, dễ dàng nắm bắt ngữ cảnh và hiểu chính xác ý nghĩa của câu chữ. Chính vì thế, AI dễ nhận ra mối liên kết giữa các từ, các câu và đưa ra phản hồi phù hợp.

Vai trò tiếp theo của Token chính là cầu nối giữa ngôn ngữ tự nhiên và dữ liệu số. Mỗi Token được chuyển thành một vector số, đây là dạng dữ liệu mà mạng nơ-ron có thể xử lý. Đây cũng là một trong những bước quan trọng giúp AI thực hiện phép tính phức tạp và tạo ra kết quả thông minh nhất.

Ngoài ra, Toke còn có khả năng dự đoán Token kế tiếp dựa trên chuỗi Token trước đó cũng chính là cách mô hình tạo ra câu trả lời. Cơ chế này giúp AI xây dựng nội dung mạch lạc và logic hơn.

Hơn thế nữa, Token có vai trò giới hạn độ dài văn bản mà mô hình có thể xử lý. Vì mỗi hệ thống AI đều có một mức Token nhất định, giới hạn này sẽ tác động trực tiếp đến khả năng mô hình hiểu cũng như phản hồi các đoạn nội dung ngắn hoặc dài.

Vai trò cuối cùng của Token chính là quyết định tốc độ xử lý và chi phí tính toán. Khi văn bản dài hơn, số token tăng lên, kéo theo đó là nhu cầu sử dụng nhiều tài nguyên tính toán nhiều hơn. Chính vì thế việc rút gọn và tối ưu lượng Token không chỉ giảm tối đa chi phí mà còn cải thiện tốc độ xử lý.

Cách hoạt động của Token trong AI

Khi AI tiếp nhận một đoạn văn bản, hệ thống sẽ tiến hành phân tích, quá trình này còn được gọi là Tokenization. Việc chia nhỏ sẽ do bộ mã hóa quyết định, vì thế mỗi Token có thể là một từ, một ký tự hoặc chỉ một phần của từ. Sau khi đã được tách ra, mỗi Token sẽ được gán một mã số và chuyển thành một vector. Đây là dạng dữ liệu số mà mô hình thần kinh có thể đọc và xử lý một cách hiệu quả nhất.

Cách hoạt động của Token trong AI.

Trong quá trình suy luận, AI sử dụng chuỗi Token hiện có để làm cơ sở và dự đoán Token kế tiếp. Mỗi Token mới được tạo ra liên tục, theo thứ tự cụ thể, để hệ thống hiểu rõ ngữ cảnh, và kết nối các ý thành văn bản hoàn chỉnh. Với cơ chế hoạt động liên tục có thể giúp các công cụ AI, như Chat GPT của OpenAI, tạo ra những câu lệnh tự nhiên và phù hợp nhất với từng yêu cầu.

Những loại Token phổ biến trong NLP hiện nay

Hiện nay có rất nhiều loại Token trong NLP, mỗi loại phục vụ mục đích riêng và giúp mô hình xử lý ngôn ngữ hiệu quả hơn. Dưới đây là các loại Token thường gặp:

Các loại token được biết đến nhiều trong NLP.

Word Tokenization (tách từ)

Đây là phương pháp chia văn bản thành từng từ riêng lẻ, dựa trên khoảng trắng hoặc dấu câu. Chúng phù hợp với những ngôn ngữ có ranh giới từ rõ ràng, hoặc từ tiếng Anh.

Sentence Tokenization (tách câu)

Để ngôn ngữ được xử lý chính xác nhất, mô hình sẽ nhận biết giới hạn của từng câu dựa vào các dấu như: chấm, chấm hỏi hay chấm than giúp AI nắm bắt ngữ cảnh một cách chi tiết và xử lý hiệu quả hơn.

Character-based Tokenization (tách ký tự)

Phương pháp này sẽ phân tách văn bản thành từng ký tự riêng lẻ. Đặc biệt hữu ích khi xử lý các ngôn ngữ nhiều chi tiết hoặc văn bản không có khoảng trắng rõ ràng.

Subword-based Tokenization (tách tiền tố, hậu tố)

Phương pháp này sẽ chia từ thành những phần nhỏ hơn. Giúp cho mô hình hiểu cả từ phổ biến lẫn từ hiếm gặp, và được sử dụng rộng rãi trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như BERT, GPT hay T5.

Special Token (token đặc biệt)

Special Token được dùng để đánh dấu các vị trí quan trọng trong văn bản. Ví dụ như khi bắt đầu, kết thúc câu hoặc một số ký tự đặc biệt ngoài từ vựng. Những Token này sẽ giúp AI duy trì cấu trúc và ngữ cảnh khi xử lý.

Cách tính số lượng Token trong văn bản

Để xác định số lượng Token chính xác trong một đoạn văn bản, nội dung sẽ được chia thành các đơn vị nhỏ mà mô hình ngôn ngữ có thể xử lý. Điều này còn tùy vào cơ chế Tokenization, vì mỗi Token có thể là một từ, một phần của từ hoặc thậm chí là một ký tự riêng lẻ.

Token có thể được tính là một từ.

Tại các mô hình phổ biến như Chat GPT, văn bản sẽ được mã hóa thành chuỗi Token và tổng số Token dựa trên chuỗi này để được tính toán. Con số Token rất quan trọng vì nó quyết định giới hạn dữ liệu đầu vào và ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí khi sử dụng mô hình.

Mẹo tối ưu Token hiệu quả

Dưới đây là một số chiến lược có thể giúp tối ưu hóa Token một cách hiệu quả, với khả năng xử lý nhanh, chi phí thấp nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình:

Những cách tối ưu Token hiệu quả.

Hạn chế việc gửi đầu vào quá dài, chỉ giữ thông tin thực sự cần thiết để mô hình hiểu rõ nhiệm vụ.

Hãy đặt thêm giới hạn cho độ dài câu trả lời, ví dụ: ‘tóm tắt trong 3 câu’ hay ‘viết trong 200 từ’.

Có thể sử dụng thêm tham số như max_tokens nhằm kiểm soát kích thước đầu ra, hạn chế việc tạo ra nội dung quá dài.

Trước khi gửi prompt, cần loại bỏ từ ngữ dư thừa, đồng thời kết hợp các câu lặp lại và tái xử lý nội dung để tối ưu hiệu quả.

Một số câu hỏi thường gặp về Token trong AI

Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp khi sử dụng Token trong AI:

Một từ có thể được chia thành nhiều Token không?

Câu trả lời là ‘Có’. Một từ có thể tách thành nhiều Token, đặc biệt là những từ chứa ký tự đặc biệt, từ dài hoặc các từ hiếm gặp.

Token ảnh hưởng như thế nào đến chi phí khi dùng Chat GPT?

Do chi phí khi dùng Chat GPT sẽ được tính dựa trên tổng số Token. Nên số lượng Token trong cả phần nhập và phần trả lời càng nhiều thì chi phí sẽ càng tăng.

Tạm kết

Token trong AI tưởng chỉ là đơn vị văn bản nhỏ bé, nhưng lại đóng vai trò cực kỳ quan trọng, có thể giúp mô hình như Chat GPT hiểu, phân tích đồng thời tạo ra câu trả lời chính xác. Với việc hiểu rõ Token hoạt động thế nào, bạn không chỉ khai thác AI một cách thông minh mà còn tiết kiệm được chi phí đáng kể, cải thiện chất lượng tương tác. Có thể nói, việc nắm vững khái niệm Token chính là bước đầu để làm chủ hiệu quả các công cụ AI trong công việc và cuộc sống.

Viettablet.com