Tokenization Visualisierung
Verstehe, wie Text in Tokens für Sprachmodelle zerlegt wird
Tokenizer-Typ
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Vokabular
Was ist Tokenization?
Tokenization ist der Prozess, bei dem Text in kleinere Einheiten (Tokens) zerlegt wird. Diese Tokens sind die grundlegenden Bausteine, mit denen Sprachmodelle wie GPT, BERT und andere arbeiten. Jedes Token wird durch eine eindeutige ID repräsentiert und in einen Vektor (Embedding) umgewandelt.
Warum ist Tokenization wichtig?
1. Effizienz: Modelle können nicht direkt mit rohem Text arbeiten. Tokenization wandelt Text in numerische Repräsentationen um.
2. Vokabulargröße: Balanciert zwischen Granularität (Zeichen) und Effizienz (Wörter).
3. Unbekannte Wörter: BPE-basierte Tokenizer können jedes Wort durch Subwort-Einheiten darstellen.
Tokenizer-Typen:
Wort-basiert: Jedes Wort wird zu einem Token. Problem: Riesiges Vokabular und Umgang mit unbekannten Wörtern.
Byte-Pair Encoding (BPE): Lernt häufige Zeichenkombinationen. Verwendet von GPT-Modellen. Optimal für Balance zwischen Vokabulargröße und Flexibilität.
Zeichen-basiert: Jedes Zeichen ist ein Token. Sehr kleines Vokabular, aber lange Sequenzen.
Leerzeichen-Split: Trennt nur an Leerzeichen. Einfach, aber behandelt Interpunktion nicht gut.
Tipp: Probiere verschiedene Texte und Tokenizer aus! Beobachte, wie technische Begriffe, Emojis und Sonderzeichen unterschiedlich behandelt werden.