【Token के रोचक तथ्य】AI शुल्क क्यों Token के माध्यम से लिया जाता है? जानिए इसके पीछे की कहानी!—धीरे-धीरे AI को समझें040

प्रारंभ में

• क्या आपने सुना है कि AI शुल्क Token के आधार पर लिया जाता है?
  • इसे उपयोग करना बहुत Token खर्च करता है
  • कंप्यूटर एक रात बंद नहीं हुआ, और बहुत सारे Token बर्बाद हो गए, क्या ऐसा नहीं लग रहा जैसे एक घर चला गया?
• आखिर Token का उपयोग करके बिलिंग क्यों की जाती है?
  • सुना है Token का डुअल चार्ज होता है
  • AI से प्रश्न पूछने पर चार्ज होता है, उत्तर देने पर भी चार्ज होता है, क्या यह थोड़ी ज्यादा नहीं है?
  • क्या AI को बेकार की बातें नहीं करनी चाहिए?
• क्या Token एक शब्द है या अक्षर?
  • 汉字 (चीनी) का कैसे चार्ज होता है?
  • अरबी भाषा का कैसे चार्ज होता है?
• Token का व्यवसायिक सूचना प्रणाली में क्या महत्व है?
  • पारंपरिक सूचना प्रणाली एक संरचना बनाकर डेटाबेस तैयार करती है
  • AI के उपयोग में Token की समस्या क्यों है?

यह लेख इन बिंदुओं का उत्तर देने का प्रयास करता है, हम अक्सर सुनते हैं कि Token वास्तव में क्या है। लेख लंबा है, तो पढ़ते हैं।

कंप्यूटर के विकास के इतिहास में, अक्सर कुछ बहुत प्रभावित करने वाले शब्द सामने आते हैं, जो बाद में सामान्य जीवन में घुस जाते हैं, और फिर स्थिर हो जाते हैं, जैसे कि संकेत शब्द (Prompt) का मामला, Token भी इसी तरह का है। वर्तमान में यह स्पष्ट रूप से एक महत्वपूर्ण विषय बन गया है।
तो क्या यह OpenAI द्वारा पेश किया गया है, और सभी कंपनियों ने इसे बिलिंग का एक अच्छा तरीका माना है? या इसके पीछे कुछ और कारण हैं?
आइए इसकी उत्पत्ति से शुरू करते हैं।

व्यवसायिक वातावरण में, AI तकनीक का उपयोग करके लागत कम करने और दक्षता बढ़ाने में Token का ज्ञान हमें AI को व्यवसाय में लागू करने में सहायता करेगा। इसे साधारण भाषा में समझें, यह जैसे टॉय ब्लॉक हैं, जिन्हें जोड़कर हम आवश्यक अनुप्रयोग पूरा करते हैं, और इस तरह दक्षता बढ़ाते हैं।

Token की मूल बातें

Token का मूल सिद्धांत

पहले, OpenAI की आधिकारिक वेबसाइट पर Token का विवरण देखें:

• 1 Token ~ 4 अंग्रेजी अक्षर
• 1 Token ~ ¾ शब्द
• 100 Tokens ~ 75 शब्द
  या
• 1-2 वाक्य ~ 30 Tokens
• 1 अनुच्छेद ~ 100 Tokens
• 1,500 शब्द ~ 2048 Tokens

इन तथ्यों ने आपको कैसा महसूस कराया? हैरान हुए? यह कम्युनिस्ट पार्टियों के वागमयों से अलग कैसा है? आइए इसे समझने की कोशिश करते हैं:

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

क्या आप अनुमान लगा सकते हैं कि इस वाक्य में कितने Token हैं? 6 शब्द हैं, तो क्या यह 6 Token होगा? लेकिन नहीं!

ChatGPT 4 में, यह 10 Token है, रंगीन वर्गों के अनुसार, विराम चिह्न अलग से गिने जाते हैं, और Joyfully को Joy और fully में विभाजित किया गया है।

कोड से संवाद तक: Token के योगदान की अनिवार्यता

कंप्यूटर की मुख्य भाषा 0 और 1 के बाइनरी कोड से बनी है, यह सभी प्रोग्राम और डेटा का सबसे मूल प्रदर्शन रूप है। चाहे हम जिस उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग कर रहे हों जैसे Python, Java, या विभिन्न मल्टीमीडिया फाइलें जैसे कि छवियाँ और वीडियो, ये सभी मशीन भाषा में परिवर्तित होते हैं। परंपरागत कंप्यूटर विज्ञान में, विशेषज्ञों ने वास्तविकता की जटिलता को अमूर्त करने की पूरी कोशिश की, स्पष्ट डेटा प्रकार जैसे कि स्ट्रिंग (शब्दों की एक श्रृंखला) और पूर्णांक (संख्याएँ) को परिभाषित करके जानकारी को प्रबंधित करने के लिए। यह विधि गणितीय गणना या डेटाबेस क्वेरी जैसे संरचित डेटा को संसाधित करने में बहुत प्रभावी है।

हालांकि, तकनीकी विकास और लोगों की मांग के साथ, हम चाहते हैं कि कंप्यूटर सिर्फ संख्याओं और कोड को नहीं, बल्कि प्राकृतिक भाषा को भी समझें और संसाधित करें, यानी हमारी दैनिक मानव भाषा। यहाँ प्राकृतिक भाषा संसाधन (NLP) का क्षेत्र आता है, जिसका उद्देश्य कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने में मदद करना है।

प्राकृतिक भाषा की विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, जिसमें इसकी विविधता, संदर्भ पर निर्भरता और अस्पष्टता शामिल हैं, हम अब सरल 1+1=2 जैसे प्रश्नों को हल नहीं कर रहे हैं। हमें यह सुनिश्चित करना है कि कंप्यूटर ऐसे वाक्यों को समझे जैसे “आज शुक्रवार है, सप्ताहांत में कहां जाना है? घर पर रहकर AI कैसे सीखें?” और इसके भावनाओं का विश्लेषण करें या इसे अन्य भाषाओं में अनुवाद करें। ऐसे मामलों में, परंपरागत डेटा प्रकार अब पर्याप्त नहीं हैं।

यही कारण है कि हमें Token के सिद्धांत की आवश्यकता है। Tokenकरण जटिल पाठ डेटा को छोटे, अधिक प्रबंधनीय एकक में तोड़ना है, जैसे कि शब्द, वाक्यांश या विराम चिह्न। इससे कंप्यूटर भाषा संसाधन करने में अधिक कुशलता से काम कर सकता है, पाठ से अर्थ निकाल सकता है, न कि केवल वर्णों की गिनती कर सकता है।

निर्धारण से अस्पष्टता की ओर: पारंपरिक प्रोग्रामिंग स्पष्ट और पूर्वानुमानित डेटा को संसाधित करता है, जबकि NLP बहुरूपी और संदर्भ संगत भाषा की व्याख्या करता है।

संरचित से असंरचित: संरचित डेटाबेस या एल्गोरिदम की तुलना में, NLP बहती, मुक्त स्वरूप की प्राकृतिक भाषा पाठ को संसाधित करता है।

Token क्या है? और पाठ को Token में क्यों परिवर्तित करना आवश्यक है?

मान लें कि इस जेनरेटिव AI में, एक बहुत सामान्य अनुप्रयोग परिदृश्य तेजी से सारांशित करना है, हमें शब्द दर शब्द पढ़ने की आवश्यकता नहीं है, हम जल्दी से मुख्य जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। Token इस प्रक्रिया में महत्वपूर्ण हैं, ताकि कंप्यूटर को “समझने” और बड़ी मात्रा में पाठ संसाधित करने में मदद मिल सके।

Token क्या है?

प्राकृतिक भाषा संसाधन में, Token आमतौर पर पाठ में महत्वपूर्ण खंड को संदर्भित करता है। ये खंड शब्द, वाक्यांश या विराम चिह्न हो सकते हैं। जैसे ऊपर के चित्र में उदाहरण दिया गया है।

Token में परिवर्तित क्यों करें?

पाठ को Token में परिवर्तित करना, जटिल व्यापार रिपोर्ट को मुख्य भागों में तोड़ने की तरह है या ईमेल की सामग्री को बिंदुओं में विभाजित करने की तरह है। यह विखंडन कंप्यूटर को भाषा को अधिक कुशलतापूर्वक संसाधित और विश्लेषण करने की अनुमति देता है, ताकि वह महत्वपूर्ण जानकारी खोजने, स्वचालित अनुवाद या भावनात्मक विश्लेषण जैसे कार्य कर सके।

उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति माईटुआन पर एक श्रृंखला स्टोर खोलता है और उत्पाद को सुधारने के लिए ग्राहक की समीक्षाओं का विश्लेषण करना चाहता है, तो समीक्षाओं को Token में विभाजित करने से वे सामान्य समस्याओं या नकारात्मक समीक्षाओं के बिंदुओं की पहचान करने में मदद कर सकती है।

Token लग रहा है जैसे एक शब्द, लेकिन असलियत में क्या है?

Token और वर्ण, शब्द के बीच का अंतर और संबंध।

	परिभाषा	विशेषताएँ	उदाहरण
वर्ण	पाठ के निर्माण का मूल तत्व	हमेशा स्वतंत्र रूप से पूर्ण अर्थ का प्रदर्शन नहीं करता, अन्य वर्णों के साथ मिलकर शब्द बना सकता है।	happy
शब्द	वर्णों से बना, जो निश्चित अर्थ व्यक्त कर सकता है	सूचना संप्रेषण का मूल इकाई, एकल वर्ण की तुलना में बताई गई जानकारी अधिक समृद्ध होती है।	I’m happy
Token	आम तौर पर शब्द का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन अधिक लचीला हो सकता है, जैसे वाक्यांश, विराम चिह्न, और शायद शब्द मूल, उपसर्ग आदि।	Token की परिभाषा इसके उपयोग, जैसे पाठ विश्लेषण, मशीन अनुवाद आदि पर निर्भर करती है।	I, 'm, happy

यहां से, हमें यह समझ मे आता है कि यह काफी हद तक लोगों की भाषा के प्रति समझ पर निर्भर करता है।

हालांकि तकनीकी रूप से वर्ण, शब्द और Token अलग हो सकते हैं, वे पाठ संसाधन में निकटता से जुड़े हुए हैं। वर्ण शब्द बनाने का आधार है, और शब्द Token बनाने के तत्व हैं। व्यावसायिक उपयोग में, Token की पहचान और उपयोग वर्णों और शब्दों की समझ पर निर्भर करती है।

उदाहरण के लिए, यदि हम बाजार प्रवृत्तियों पर एक रिपोर्ट का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो Tokenकरण के माध्यम से हम जल्दी से कीवर्ड (जैसे “वृद्धि”, “जोखिम”, “अवसर” आदि) की पहचान कर सकते हैं, जो एक्जीक्यूटिव की रिपोर्ट के मुख्य विचारों को समझने में मदद कर सकते हैं।

कुल मिलाकर, Token एक ऐसा तरीका है जो कंप्यूटर को पाठ को संसाधित और “समझने” में सहायक होता है, यह स्वचालित पाठ संसाधन को संभव बनाता है, जिससे व्यवसाय डेटा-संचालित निर्णय प्रक्रियाओं में भाषा सूचना के अधिक प्रभावी उपयोग की अनुमति मिलती है।

अब Token कैसे उत्पन्न होते हैं और उन्हें कैसे संसाधित किया जाता है? इसके लिए हमें पारंपरिक प्रोग्रामिंग से बाहर निकलकर देखना होगा।

Token उत्पन्न करना और संसाधित करना

Token कैसे उत्पन्न होते हैं? पाठ को Token में परिवर्तित करने की प्रक्रिया।

विभिन्न मॉडल प्रक्रियाओं में भिन्नता लाते हैं, समझने के लिए, यहां कुछ प्रक्रिया बताई गई है, हमें यह विचार करते रहना चाहिए कि डेटा मूल्य की प्राथमिकता क्या है, डेटा संसाधन की लागत के साथ संयोजन करते हुए सही निर्णय लेना होगा।

उदाहरण के लिए:

Token उत्पन्न करना

पूर्व संसाधन

यहां एक उदाहरण पाठ है, जो चीनी, अंग्रेजी और संख्याओं का मिश्रण करता है, साथ ही इसमें कुछ ऐसे तत्व भी हैं जिन्हें पूर्व संसाधित करने की आवश्यकता है:

2024 में, AI तकनीक तेजी से विकसित हो रही है। उदाहरण के लिए, OpenAI ने GPT-4o मॉडल जारी किया, यह मॉडल न केवल शक्तिशाली है बल्कि प्राकृतिक भाषा को संसाधित करने में भी क्रांतिकारी प्रगति करता है। लेकिन, हमें कुछ सामान्य उपयोग में आने वाले लेकिन बिना सूचना की शक्ति के शब्दों को हटाना होगा, जैसे "का", "गया" आदि। इन तकनीकों के विवरण के लिए, कृपया हमारी वेबसाइट पर जाएँ।

1. अधिक वर्ण हटाना:

   • जैसे <code> और </code> जैसे वेब कोड टैगों को हटाना, जो आमतौर पर पाठ में उपयोगी जानकारी नहीं होती है।

2. पाठ को मानकीकरण करना:

   • सभी अंग्रेजी वर्णों को छोटे अक्षरों में परिवर्तित करना, ताकि बड़े-छोटे के भेद को समाप्त किया जा सके, जैसे “OpenAI” को “openai” कर देना।
   • लंबे शब्दों को संक्षिप्त रूप में बदलना, जैसे “發展” को “发展” में परिवर्तित करना।

3. स्टॉप वर्ड्स हटाना:

   • सामान्य उपयोग किए जाने वाले लेकिन सामान्यतः महत्वपूर्ण जानकारी नहीं रखने वाले शब्दों की पहचान कर उन्हें हटाना, जैसे “का”, “गया” आदि।

इन पूर्व संसाधन प्रक्रियाओं के बाद, पाठ अधिक मानकीकृत हो जाएगा, आगे के शब्द पृथक्करण और Tokenकरण प्रक्रियाओं के लिए इसे सुगम बना देगा, जिससे आगामी विश्लेषण कार्य की सटीकता और दक्षता बढ़ेगी।

2024 में, AI तकनीक तेजी से विकास कर रही है। उदाहरण के लिए, OpenAI ने GPT-4o मॉडल जारी किया, यह मॉडल न केवल शक्तिशाली है बल्कि प्राकृतिक भाषा को संसाधित करने में भी क्रांतिकारी प्रगति करता है। लेकिन, हमें कुछ सामान्य उपयोग किए जाने वाले लेकिन बिना सूचना की शक्ति वाले शब्द हटाने होंगे, जैसे " ", " " आदि। इन तकनीकों के विवरण के लिए, कृपया हमारी वेबसाइट पर जाएँ।

शब्द पृथक्करण

शब्द पृथक्करण, जैसा कि नाम से ही स्पष्ट है, एक वाक्य में शब्दों को अलग करना है, ताकि आगे की प्रक्रिया के लिए सुविधाजनक हो सके। हमारे पास एक लड़ी हुई मोती है,
उन्हें सही स्थान पर काटना।

तो शब्द पृथक्करण कैसे करें? हमें इस पर विचार करने के लिए शब्दकोश का उपयोग करने के बारे में सोचना चाहिए। यह एक पुरानी विधि है। सही होने के बाद यह इस प्रकार हो सकता है:

में / 2024 / वर्ष / , / AI / तकनीक / तेजी से / विकास / कर रही है / . / उदाहरण के लिए / , / OpenAI / ने / GPT-4o / मॉडल / जारी / किया / , / यह / मॉडल / न केवल / शक्तिशाली / है / , / बल्कि / प्राकृतिक भाषा / को / संसाधित / करने / में / भी / क्रांतिकारी / प्रगति / करता है / . / लेकिन / , / हमें / कुछ / सामान्य / उपयोग / किए गए / लेकिन / बिना / जानकारी / की शक्ति वाले / स्टॉप वर्ड्स / हटाने / की आवश्यकता है / , / जैसे / " " / , / " " / आदि / . / इन / तकनीकों / के / विवरण के लिए / , / कृपया / हमारी / वेबसाइट / पर / जाएँ /

बेशक, वास्तविक प्रक्रिया में, शब्द पृथक्करण में कई तत्व होते हैं। मुख्यतः चार प्रक्रियाएँ हो सकती हैं:

1. शब्द की सीमाओं की पहचान:

   • अंग्रेजी जैसी भाषाओं के लिए, जो स्पेस के माध्यम से अलग होती हैं, यह तुलनात्मक रूप से सरल है, जैसे कि अंग्रेज़ी पढ़ते समय, हम आसानी से स्पेस से जान सकते हैं कि एक शब्द खत्म हो गया और दूसरा शुरू हो गया।
   • चीनी जैसी भाषाओं के लिए, यह अधिक जटिल है, क्योंकि चीनी लिखावट निरंतर होती है, इसलिए स्पष्ट पारिवारिक संकेत नहीं होते। इस समय, हमें यह निर्धारित करने के लिए अन्य विधियों की आवश्यकता होती है कि कौन से अक्षर एक अर्थपूर्ण शब्द समूह बनाने के लिए मिलकर काम करते हैं।

2. शब्दकोष और नियमों का उपयोग:

   • शब्दकोष आधारित विधि: जैसे कि शब्दकोश की तरह, हम एक बड़े सूची (शब्दकोष) का उपयोग करके पाठ में शब्दों को खोजते हैं और मेल करते हैं। यह विधि सरल है लेकिन सीमित है क्योंकि नए शब्द या दुर्लभ शब्द शब्दकोष में नहीं हो सकते हैं।
   • नियम आधारित विधि: यह विधि विशिष्ट नियमों का उपयोग करती है जो अक्षरों और अक्षरों के बीच के संबंधों का निर्धारण करती है, जैसे व्याकरण और संदर्भ की जानकारी, यह निर्धारित करने के लिए कि उन्हें एक शब्द बनाना चाहिए या नहीं।

3. सांख्यिकीय और शिक्षण विधियाँ:

   • यह सामान्यतः सांख्यिकी के डेटा का उपयोग करने की विधि है जो यह सीखती है कि कौन से अक्षर या शब्द अक्सर एक साथ प्रकट होते हैं। यह विधि बड़े पैमाने पर पाठ डेटा का विश्लेषण करके, सीमाओं का अध्ययन करती है और उन्हें भविष्यवाणी करती है।

4. संयुक्त विधि:

   • व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, उपरोक्त विधियों को मिश्रित किया जाता है ताकि शब्द पृथक्करण की सटीकता और प्रयोज्यता बढ़ाई जा सके।

साधारण शब्दों में:

• अंग्रेजी: स्पेस और विराम चिह्नों के आधार पर शब्द पृथक्करण।
• चीनी: शब्द सीमा की पहचान के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करें।

चीनी शब्द पृथक्करण के एक उत्कृष्ट घटक—jieba, लेकिन इसे 4 साल से अपडेट नहीं किया गया है।

पारंपरिक शब्द पृथक्करण तर्क, वास्तव में शब्दों के विशेष संदर्भ में उनके उपयोग और संदर्भ की विशेषताओं पर विचार नहीं करते हैं। एक उदाहरण नीचे देखें

आप क्यों हमेशा/call करते हैं
आप/क्यों/हमेशा call करते हैं

क्यों एक शब्द है, लेकिन क्यों एक व्यक्ति है। यह संदर्भ में अद्भुत हैं!

शब्द पृथक्करण के बाद, Tokenकरण का कार्य शुरू होता है।

Tokenकरण

Tokenकरण एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, जो शब्द पृथक्करण के आधार पर टेक्स्ट डेटा के तत्वों को और अधिक बारीकी से संसाधित करती है, ताकि भविष्य की प्रक्रियाओं और विश्लेषण आवश्यकताओं के लिए यह अनुकूल हो सके। नीचे हम आपके द्वारा प्रदान किए गए पाठ का उपयोग करके Tokenकरण की प्रक्रिया को स्पष्ट करेंगे।

1. विशिष्ट नाम और निश्चित वाक्यांशों का संयोजन:

   • “OpenAI” और “GPT-4o” को स्वतंत्र Token के रूप में देखा जाएगा, क्योंकि ये विशेष नाम हैं और इसका पृथक अर्थ होता है।
   • “प्राकृतिक języków” एक संयुग्मित वाक्यांश और विशेषज्ञ शब्द के रूप में होना चाहिए, इससे भी एक एकल Token बनना चाहिए।

2. विराम चिह्नों के रूप में स्वतंत्र Token:

   • विराम चिह्न जैसे अल्पविराम (,) और पूर्णविराम (।) और उद्धरण चिह्न (“ ”) को स्वतंत्र Token के रूप में देखना चाहिए क्योंकि वे टेक्स्ट में व्याकरण और संरचना की भूमिका निभाते हैं।

3. उद्धरण चिह्नों का प्रभाव:

   • उद्धरण चिह्नों में बेमानी Token जैसे कि “ ” में स्पेस को एक गलती या अर्थहीन Token माना जाता है और उन्हें हटाना चाहिए।

Tokenकरण का परिणाम

में / 2024 / वर्ष / , / AI / तकनीक / तेजी से / विकास / कर रही है / . / उदाहरण के लिए / , / OpenAI / ने / GPT-4o / मॉडल / जारी / किया / , / यह / मॉडल / न केवल / शक्तिशाली / है / , / बल्कि / प्राकृतिक भाषा / को / संसाधित / करने में / भी / क्रांतिकारी / प्रगति करता है / . / लेकिन / , / हमें / कुछ / सामान्य / उपयोग किए गए / लेकिन / बिना / जानकारी की शक्ति वाले / स्टॉप वर्ड्स / हटाने की आवश्यकता है / , / जैसे / , / आदि / . / इन / तकनीकों / के / विवरण के लिए / , / कृपया / हमारी / वेबसाइट / पर / जाएँ /

यह प्रक्रिया अधिक संक्षिप्त और अर्थपूर्ण है, और बाद के NLP कार्यों के लिए उपयुक्त है जैसे कि पाठ विश्लेषण, भावनात्मक विश्लेषण आदि। उचित Tokenकरण करके, हम पाठ के अर्थ और संरचना की विशेषताओं को अधिक प्रभावी तरीके से पकड़ सकते हैं और गहन पाठ्य समझ और विश्लेषण के लिए आधार प्रदान कर सकते हैं।

यह ध्यान देने योग्य है कि Tokenकरण और वेक्टराइजेशन निकटता से संबंधित हैं लेकिन अलग हैं; वेक्टराइजेशन इन आंकड़ों को संख्याओं में परिवर्तित करता है, जो कि हम बाद में चर्चा करेंगे।

Token निर्माण में शब्दावली की भूमिका।

पिछले विश्लेषण से, हमने Token निर्माण की प्रक्रिया में शब्दावली के महत्व को जाना है।

सीमा पहचान, संगति की चेष्टा, सूचना का संकुचन, प्रसंस्करण गति में सुधार, अर्थ की रक्षा:

शब्दावली को बनाए रखना और अपडेट करना Token निर्माण प्रक्रिया को निरंतर अनुकूलित करने में मदद करता है, जिससे भाषा में परिवर्तनों और नए शब्दों के उभरने की अनुकूलन क्षमता बढ़ती है, और पूरी प्रणाली की क्षमता और सटीकता में सुधार होता है।

विशेष वर्ण (जैसे विराम चिह्न, स्पेस) का प्रबंधन।

Token निर्माण प्रक्रिया में, विशेष वर्णों का प्रबंधन विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है। जैसे कि विराम चिह्न और स्पेस टेक्स्ट में संरचना और अर्थ प्रदान करते हैं:

1. विराम चिह्न: विराम चिह्न आमतौर पर वाक्यों की संरचना को दर्शाते हैं, जैसे वाक्य के अंत में पूर्णविराम (।), अल्पविराम (,) सूचियों के बिंदुओं को अलग करने के लिए हैं, या उद्धरण चिह्न (“”) को सीधे उद्धरण के लिए। Tokenकरण में, विराम चिह्न आमतौर पर स्वतंत्र Token के रूप में देखे जाते हैं क्योंकि वे वाक्य के स्वर और संरचना को प्रभावित कर सकते हैं, कभी-कभी वाक्य का अर्थ भी बदल सकते हैं।

2. स्पेस: अंग्रेजी और अन्य लैटिन वर्ण वाली भाषाओं में, स्पेस मुख्य रूप से शब्दों के बीच में विभाजक होते हैं। Tokenकरण प्रक्रिया में, स्पेस को आम तौर पर Token के रूप में नहीं रखा जाता, लेकिन इसका होना शब्द सीमा की पहचान के लिए आवश्यक है। हालाँकि, कुछ फ़ॉर्मेटेड टेक्स्ट में, स्पेस दृश्य सुंदरता के लिए भी उपयोग किए जा सकते हैं, इस स्थिति में इसे संदर्भ के अनुसार निर्णय लेना होगा।

3. विशेष फ़ॉर्मेटिंग चरित्र: जैसे टैब (Tab) और नए लाइन चिह्न (\n) टेक्स्ट में फ़ॉर्मेट नियंत्रण का कार्य करते हैं। कुछ मामलों में, इन्हें नजरअंदाज करने या विशेष तरीके से प्रबंधित करने की आवश्यकता हो सकती है, जैसे कि साधारण टेक्स्ट फ़ाइलों को संभालते समय।

इन विशेष वर्णों का सही प्रबंधन यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हिस्सा है कि पाठ सही ढंग से Token किया जाए, इनकी प्रक्रिया रणनीति सीधे पाठ विश्लेषण और अनुप्रयोगों की प्रभावीता को प्रभावित करती है। NLP सिस्टम डिज़ाइन करते समय, इन वर्णों के प्रबंधन लॉजिक पर विचार करना आवश्यक है ताकि विभिन्न अनुप्रयोग आवश्यकताओं और डेटा की विशेषता के लिए अनुकूल हो।

उपरोक्त सामग्री से हमें पता चला कि विभिन्न भाषाओं में Token प्रबंधन में कुछ भिन्नताएँ होती हैं, ये भिन्नताएँ हमें बेहतर समझने में मदद करती हैं।

Token की विविधता और अनुकूलन क्षमता

विभिन्न भाषाओं में Tokenकरण के तरीके

विभिन्न भाषाओं की संरचना और व्याकरण की भिन्नताएँ Tokenकरण के तरीकों में उच्च अनुकूलनशीलता और लचीलेपन की आवश्यकता होती हैं। उदाहरण के लिए:

• अंग्रेजी और अन्य पश्चिमी यूरोपीय भाषाएँ: ये भाषाएँ आमतौर पर शब्दों के बीच स्पेस का उपयोग करती हैं, जिससे Tokenकरण तुलनात्मक रूप से सीधा हो जाता है। उदाहरण के लिए, वाक्य “The quick brown fox” को सरलता से शब्दों में “The”, “quick”, “brown”, “fox” में विभाजित किया जा सकता है।

• चीनी, जापानी और कोरियाई: इन भाषाओं में शब्दों के बीच कोई स्पष्ट विभाजक नहीं होते, जिससे Tokenकरण और अधिक जटिल हो जाता है। चीनी को पहचानने के लिए शब्दकोष या सांख्यिकीय मॉडल पर निर्भर रहना पड़ता है कि कौन से अक्षर एकत्रित होकर एक अर्थपूर्ण शब्द बनाते हैं। उदाहरण के लिए, “तेजी से विकास” को एकल Token के रूप में पहचाना जाना चाहिए, न कि “तेजी से” और “विकास” के अलग Token के रूप में।

• अरबी और हिब्रू: ये दाएं से बाएं लिखी जाने वाली भाषाएँ Tokenकरण के दौरान केवल लेखन दिशा की बात नहीं होती, बल्कि स्वरूपित अक्षरों की समस्या भी आती है, जिससे Tokenकरण एल्गोरिदम पर विशेष अनुरोध होते हैं।

इन भिन्नताओं को समझना जलवायु व्यापारों में बहुभाषी डेटा को प्रबंधित करने में मदद करता है, बहुभाषी उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और सामग्री निर्माण को अनुकूलित करने में, और उपयोगकर्ता अनुभव और बाजार विस्तार को बढ़ावा देने में मदद करता है।

Token का आकार और बारीकी कैसे निर्धारित होते हैं?

Token का आकार और बारीकी सही उम्मीदों और उपयोगों पर निर्भर करती है:

• सूक्ष्म Token: आमतौर पर उन परिस्थितियों में होते हैं, जहाँ गहन भाषा समझ की आवश्यकता होती है, जैसे भावनात्मक विश्लेषण या अर्थ खोज। उदाहरण के लिए, समवर्ती शब्दों को और अधिक विभाजित करना, मॉडल को सूक्ष्म अर्थ में लक्षणों को पकड़ने में मदद कर सकता है।

• स्थूल Token: मुख्यतः उन परिस्थितियों में होते हैं, जहाँ बड़ी मात्रा में पाठ डेटा को जल्दी से संसाधित करना आवश्यक होता है, जैसे दस्तावेज़ वर्गीकरण या प्रारंभिक कीवर्ड पहचान। स्थूल Tokenकरण जटिलता और संगणना की आवश्यकताओं को कम करता है।

Token के आकार का चयन अक्सर प्रोसेसिंग स्पीड और अर्थ की सटीकता के बीच संतुलन बनाने में शामिल होता है। इस ज्ञान को लेकर सी-सुई वरिष्ठ प्रशासक AI परियोजनाओं को लागू करने के समय अधिक बुद्धिमत्तापूर्ण निर्णय लेते हैं, यह समझने में कि उचित तकनीक और उपकरणों का चयन कैसे करना है जो व्यवसाय की वास्तविक जरूरतों को पूरा करें।

विभिन्न भाषाओं की Tokenकरण विधियों और Token के आकार और बारीकी की निर्धारण सिद्धांत को समझने से आप मदद कर सकते हैं:

1. AI प्रोजेक्ट का बेहतर मूल्यांकन करें: Tokenकरण की जटिलता और चुनौतियों को समझकर, आप संबंधित AI समाधान खरीदने या विकसित करने के समय अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं।
2. वैश्विक संचालन को अनुकूलित करें: बहुभाषी वातावरण के लिए Tokenकरण की क्षमता वैश्विक व्यापार की सफलता की कुंजी होती है, जो बातचीत और उपयोगकर्ता इंटरएक्शन को सुधारने में मदद करनी चाहिए।
3. डेटा प्रोसेसिंग दक्षता बढ़ाएँ: सही Token बारीकी का चयन व्यवसाय की आवश्यकताओं को पूरा करते हुए डेटा प्रोसेसिंग की दक्षता और खर्च को अनुकूलित कर सकता है।

तो, Token का मॉडल पर क्या प्रभाव है?

Token और AI मॉडल प्रदर्शन

Token की रणनीतियों का एक हद तक बड़े मॉडल के संदर्भ क्षेत्र को प्रभावित करती है। जब हम AI से संवाद करते हैं, तो यदि इन सामग्रियों की संख्या बहुत अधिक होती है, तो AI पहले के सामानों को भूल जाएगा। इसे ऊपर सीमित किया जा सकता है। नीचे दिए गए पिछले वर्ष के बड़े भाषा मॉडल के संदर्भ सीमा हैं।

src: https://s10251.pcdn.co/pdf/2023-Alan-D-Thompson-2023-Context-Windows-Rev-0.pdf

यह पिछले वर्ष का डेटा है, नीचे केवल जेमिनी का चित्र है।

src: https://beebom.com/gemini-1-5-pro-announced/

घरेलू Kimi 100M के PDF फ़ाइलों को संसाधित कर सकता है, संदर्भ क्षेत्र का आकार विपणन का एक महत्वपूर्ण स्तंभ बन गया है। इसका क्या प्रभाव है?

वर्तमान में, स्केलिंग लॉ के संदर्भ में, विभिन्न Token रणनीतियाँ मूलत: एल्गोरिदम की डिज़ाइन में होती हैं, जिसका मतलब है कि Token रणनीति को समायोजित करना और अनुकूलित करना केवल अधिक ग्राफ़िक्स कार्ड खरीदने जितनी प्रभावी नहीं है।

Token का प्रभाव मॉडल प्रदर्शन पर

Token की संख्या कैसे गणना जटिलता और मेमोरी की ज़रूरत पर प्रभाव पड़ता है?

जेनरेटिव AI मॉडल में, जैसे GPT-4 या अन्य Transformer आधारित मॉडल में, Token की संख्या सीधे मॉडल की गणना के जटिलता और मेमोरी की आवश्यकताओं से जुड़ी होती है। प्रत्येक Token के मामले में, मॉडल को अधिक डेटा बिंदुओं को संभालना चाहिए, न केवल ट्रेनिंग और इन्फरेंस के दौरान गणना के बोझ को बढ़ाता है, बल्कि मेमोरी की आवश्यकताओं को भी बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, एक भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करते समय, मॉडल को हर Token को अन्य सभी Token के साथ संग्रहीत और गणना करनी पड़ती है, जो कि मॉडल की स्व-धीयलिंग तंत्र में विशेष रूप से महत्वपूर्ण होती है।

केस अध्ययन: मान लीजिए एक जनरेटिव चैटबॉट प्रोजेक्ट है, यदि इनपुट संवाद इतिहास बहुत लंबा है (यानी Token की संख्या अधिक है), तो मॉडल प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय धीमा हो सकता है और अधिक संसाधनों का उपभोग कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि संवाद इतिहास में हजारों Token शामिल हैं तो यह संसाधन-सीमित उपकरणों पर स्पष्ट तथ्य सा दिखता है।

एक सहज दृष्टिकोण से, ये बड़े मॉडल कंपनियों के विस्तार को अधिक नहीं कर रहे हैं, इसके पीछे उनके पास कुछ वास्तविक कारण हैं। क्या बड़ा होना हमेशा बेहतर है?

क्या अधिक Token का मतलब बेहतर मॉडल प्रदर्शन है?

अनिवार्य नहीं है कि अधिक Token हमेशा बेहतर मॉडल प्रदर्शन का परिणाम होता है। जेनरेटिव AI में, सही Token की संख्या मॉडल को संदर्भ को अधिक सटीकता से पकड़ने और समझने में मदद करती है, जिससे उत्पन्न सामग्री की प्रासंगिकता और सटीकता में सुधार होता है। हालाँकि, अधिक Token अनावश्यक जानकारी जोड़ सकते हैं, जिनसे मॉडल की कुशलता और आउटपुट गुणवत्ता में कमी हो सकती है।

केस अध्ययन: एक AI सिस्टम में बाजार रिपोर्ट उत्पन्न करना, सटीक Token स्वरूप यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि महत्वपूर्ण जानकारी को प्रमुखता दी गई है, न कि बड़ी मात्रा में जरूरत से अधिक विवरण में निगल जाने से बचें। उदाहरण के लिए, सिस्टम को वित्तीय समाचारों के असंख्य से संक्षेप रिपोर्ट उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है, ज़्यादा Token उत्पन्न की गई रिपोर्ट को जटिल और असंगठित बना सकते हैं, मुख्य जानकारी प्राप्त करने में कठिनाई आ सकती है।

वर्तमान समय में बड़े मॉडल कंपनियों के बड़े फ़ाइल प्रसंस्करण में, क्षेत्रीय स्तर पर ऐसी संभावना है कि उन्होंने सामान के पास अलिबाबा की तरह रणनीति अपनाई होगी, जहां A ने एक फ़ाइल अपलोड की, जबकि B ने जब अपलोड किया, उसे कार्य के लिए फिर से पार्स नहीं करना होगा, उसके अपने पसंदीदा पार्सिंग परिणाम को इस्तेमाल करना होगा। जैसे-जैसे सामग्री बढ़ती जाएँ, यह अपनी उत्पाद सामग्री में भी माहिरी बनाता है।

Token का उपयोग अनुकूलन

Token की संख्या और मॉडल प्रदर्शन में संतुलन कैसे पाया जाए?

यहाँ Token की रणनीति मुख्य रूप से सामान्य उपयोगकर्ताओं के जोड़ने में मदद करती है, जिससे परिणाम हमारे पूर्वानुमान के अधिक संगठित बनाते हैं।

Token की संख्या और मॉडल प्रदर्शन के बीच सही संतुलन को खोजना जेनरेटिव AI मॉडल को कुशल और सटीक बनाने की कुंजी है। इसके लिए अक्सर परीक्षण और त्रुटि द्वारा समायोजन तथा उन्नत मॉडल ट्यूनिंग तकनीकों का उपयोग आवश्यक होता है।

केस अध्ययन: एक स्वचालित सामग्री उत्पादन प्रणाली में, Token के उपयोग को संतुलित करना एक प्रमुख चुनौती होती है। प्रणाली को लंबी रिपोर्ट से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने की आवश्यकता होती है। इस स्थिति में, पर्याप्त मात्रा में जानकारी बनाए रखने के लिए उचित Token की संख्या का चयन करना आवश्यक है, जबकि अत्यधिक जटिल मॉडल संरचना से भी बचना चाहिए।

Token और संदर्भ विंडो का संबंध और टेक्स्ट उत्पत्ति गुणवत्ता पर प्रभाव।

जेनरेटिव AI में, Token और संदर्भ विंडो की सेटिंग सीधे उत्पन्न टेक्स्ट की सामंजस्यता और तर्कशीलता को प्रभावित करती है। यदि संदर्भ विंडो बड़ा हो, तो मॉडल उत्पन्न टेक्स्ट में विचार करने के लिए अधिक ऐतिहासिक जानकारी हो सकती है, जिससे यह और अधिक सामंजस्यपूर्ण और स्वाभाविक टेक्स्ट उत्पन्न कर सकता है।

केस अध्ययन: मान लीजिए एक AI मॉडल का उपयोग तकनीकी ब्लॉग लेख उत्पन्न करने के लिए किया जा रहा है। यदि संदर्भ विंडो बहुत छोटे सेट की गई है, तो मॉडल अनुच्छेदों के विभिन्न भागों को प्रभावी ढंग से लिंक नहीं कर सकता, जिससे उत्पन्न सामग्री में तार्किक दरारें उत्पन्न हो सकती हैं। Token के उपयोग को अनुकूलित करके और संदर्भ विंडो के आकार को समायोजित करके, लेख की गुणवत्ता और पठनीयता को प्रभावी ढंग से बढ़ाया जा सकता है।

आगे बढ़ते हैं, प्रारंभ में चर्चा की गई बात पर, अनुप्रयोग प्रणाली के लिए, हम प्रणाली की उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना चाहते हैं, लेकिन हमें लागत पर भी विचार करना होगा।

Token के व्यावसायिक अनुप्रयोग और बिलिंग मॉडल

पहले एक तालिका देखकर, वर्तमान में बड़े मॉडल की बिलिंग स्थिति को समझते हैं।

सामान्यतः, हम बड़े भाषा मॉडल का उपयोग वेब पर संवाद और API कॉल के माध्यम से कर सकते हैं, वेब पर OpenAI को उपयोग करना लगभग निश्चित रूप से 20 डॉलर प्रति माह होता है। हालाँकि API कॉल के माध्यम से यह उतना नहीं है, बहुत कुछ हो जाता है।

यह बिल्ली चूहों का खेल है, ChatGPT Plus में भी, 3 घंटों के अंदर राउंड की सीमाएँ होती हैं। कई लोग वेब के जरिए ChatGPT का उपयोग करने की कोशिश करते हैं, जबकि API का उपयोग नहीं करते हैं, एसी प्रकार के ओपन-सोर्स कोड को व्यापक तरीके से हटा दिया गया है!

पहले, दूरसंचार की चार्जिंग लॉजिक थी, जो केवल अवधि पर आधारित थी, याद है कि यह एक चोरी का दौर था, बाद में यह मासिक प्रणाली में परिवर्तित हुई, आज आने वाले Token चार्जिंग विधि भी कुछ इसी तरह की स्थिति में होती है।

Token चार्जिंग लॉजिक

Token चार्जिंग का उपयोग क्यों किया जाता है? इसकी वैधता और व्यावसायिक मॉडल।

Token चार्जिंग मॉडल AI सेवाओं में, विशेष रूप से OpenAI जैसे भाषाई मॉडल सेवाओं के लिए, बहुत सामान्य है। यह चार्जिंग प्रणाली उपयोगकर्ता की सेवा के लिए वास्तविक उपयोग मात्रा पर आधारित होती है, यानी हर अनुरोध में संसाधित Token की संख्या पर चार्ज किया जाता है।

वैधता:
Token चार्जिंग प्रणाली की वैधता इसमें निहित है कि यह उपयोगकर्ता द्वारा संसाधनों के वास्तविक खपत को ठीक से दर्शा सकती है। प्रत्येक Token एक जानकारी की इकाई को दर्शाता है, अधिक Token का मतलब अधिक संसाधन खपत है। इसलिए, यह प्रणाली यह सुनिश्चित करती है कि उपयोगकर्ता वास्तविक उपयोग मात्रा के अनुसार भुगतान करें, जबकि उपयोगकर्ताओं को इनपुट को अनुकूलित करने के लिए प्रोत्साहित करती है, अनावश्यक बर्बादी से बचाती है।

व्यावसायिक मॉडल:
व्यावसायिक दृष्टिकोण से, Token चार्जिंग प्रणाली AI सेवा प्रदाताओं को लचीला और निष्पक्ष चार्जिंग ढांचे प्रदान करती है। यह सेवा प्रदाताओं को सिस्टम की लोडिंग और संचालन लागत के आधार पर विभिन्न मूल्य स्तर तय करने की अनुमति देती है, जिससे विभिन्न जरूरतों के उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया जा सके, छोटे डेवलपर्स से लेकर बड़े उद्योंगों तक के विविध ग्राहक आधार का समर्थन करने में मदद मिलती है।

Token चार्जिंग की तुलना अन्य चार्जिंग विधियों (जैसे शब्द संख्या, वर्ण संख्या, अवधि) के साथ।

अन्य सामान्य चार्जिंग मॉडलों की तुलना में, Token चार्जिंग की अपनी विशिष्टता और सीमाएँ हैं:

• शब्दों और वर्णों की संख्या पर चार्जिंग: ये चार्जिंग तरीके आसान और स्पष्ट होते हैं, जिन्हें समझना और बजट बनाना आसान होता है। हालाँकि, ये अक्सर प्रक्रियाओं की जटिलता और संसाधनों की वास्तविक उपयोग की अनदेखी करते हैं। उदाहरण के लिए, एक लंबे वाक्य जिसमें सरल शब्द होते हैं वो एक तकनीकी शब्द की तुलना में आसान हो सकता है, लेकिन शब्दों की संख्या के अनुसार दर अधिक हो सकती है।

• समय पर आधारित चार्जिंग: समय पर आधारित चार्जिंग मॉडल (जैसे मिनट या घंटा के अनुसार चार्जिंग) निरंतर सेवाओं, जैसे धारावाहिक डेटा प्रसंस्करण या ऑनलाइन शिक्षा के लिए उपयुक्त होता है। लेकिन अनुरोध पर आधारित छोटे कार्यों के लिए, यह प्रणाली अनियमितता या असंगतता की वजह बन सकती है।

Token चार्जिंग एक अधिक विस्तृत माप प्रदान करती है, जो उपयोगकर्ता की वास्तविक संसाधन खपत को अधिक निष्पक्ष रूप से दर्शाती है।

बड़े मॉडल कंपनियों की लागत में हम मोटे तौर पर देख सकते हैं:

1. अनुसंधान और विकास लागत (मानव श्रम + प्रयोग)
2. प्रशिक्षण लागत (संगणन संसाधन + डेटा संसाधन)
3. तैनाती लागत (संरचना + भंडारण लागत)
4. रखरखाव और अपडेट लागत
5. नैतिक और अनुप्रयोग संबंधी नियामक लागत (डेटा सुरक्षा, डेटा अनुप्रयोग)
   इन सभी लागतों को Token के माध्यम से कवर करना काफी नाजुक लगता है, वास्तविक स्थिति केवल उद्योग विशेषज्ञों द्वारा मूल्यांकन की जा सकती है। शायद यह वर्तमान चरण में सबसे उपयुक्त आकलन कारक है।

Token चार्जिंग के वास्तविक प्रभाव

विभिन्न चार्जिंग तरीकों का उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स पर प्रभाव।

Token चार्जिंग मॉडल ग्राहकों का मतलब है कि उन्हें अपने API अनुरोधों का अधिक ध्यानपूर्वक प्रबंधन करना चाहिए, ताकि लागत को नियंत्रित किया जा सके। डेवलपर्स को कुशल क्वेरीज डिज़ाइन करनी होती हैं, ताकि Token का अनावश्यक उपयोग कम किया जा सके, ताकि वे अधिकतम मूल्य प्राप्त कर सकें। यह चार्जिंग विधि डेवलपर्स को डेटा इनपुट और संसाधन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए प्रोत्साहित करती है, लेकिन यह भी डेवलपमेंट को जटिल बना सकती है और प्रारंभिक अनुकूलन कार्य को बढ़ा सकता है।

प्रदाताओं के लिए, Token चार्जिंग सर्वर लोड को संतुलित करने, आय की पूर्वानुमान करने, संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने में मदद करती है। यह उत्पादन अनुकूलन और मूल्य निर्धारण नीति समायोजन के लिए भी एक प्रतिक्रिया तंत्र हो सकती है, जिससे प्रदाताओं को बाजार की मांग को बेहतर ढंग से संतुष्ट करने में मदद करता है।

Token का उपयोग कैसे अनुकूलित करें लागत कम करने के लिए?

Token का उपयोग अनुकूलित करना लागत को नियंत्रित करने की कुंजी है। यह निम्नलिखित तरीकों द्वारा किया जा सकता है:

• इनपुट डेटा को संक्षिप्त करें: अनुरोध भेजने से पहले, अनावश्यक पाठ और अधिकतम जानकारी को बाहर निकालें, केवल मुख्य जानकारी को बनाए रखें।
• प्रभावी क्वेरी डिज़ाइन का उपयोग करें: प्रभावी डिज़ाइन के लिए विचारशील क्वेरियों का निर्माण करें, युर्केल अनावश्यक जटिल या गहरी श्रृंखला की Requests से बचें।
• कैशिंग रणनीतियों का उपयोग करें: सामान्य या दुहराने वाले अनुरोधों के लिए कैश किए गए परिणामों का उपयोग करें, पिछले सेवाओं के अनुरोध को कम करें।
• निगरानी और विश्लेषण: Token की खपत डेटा का नियमित विश्लेषण करें, अनुकूलन के बिंदुओं की पहचान करें, रणनीतियों को समायोजित करें ताकि बर्बादी कम हो सके।

इन तरीकों से, न केवल लागत कम की जा सकती है, बल्कि प्रणाली की प्रतिक्रिया गति और ग्राहक संतोष भी बढ़ता है, जिससे व्यापारिक प्रतिस्पर्धा में लाभ मिलता है।

Token का व्यावासिक मूल्य और अनुप्रयोग केस

Token का व्यवसायों में व्यावहारिक उपयोग

व्यवसाय संचालन में, Tokenकरण तकनीक का उपयोग डेटा प्रोसेसिंग दक्षता और निर्णय गुणवत्ता के सुधार में काफी परिणाम बनाता है। बिना तकनीकी ज्ञान वाले व्यवसाय के अधिकारियों को Token के अनुप्रयोग से उनकी तकनीकी निवेश का बेहतर आकलन और व्यवसायिक नवाचार में मदद मिल सकती है।

तकनीकी दृष्टिकोण: Token का प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग में महत्व

Tokenकरण एक तकनीकी प्रक्रिया है जो विशेष रूप से AI प्रणालियों को प्रभावी डेटा विश्लेषण और प्रोसेसिंग में मदद करती है। प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग (NLP) में यह प्रक्रिया विशेष रूप से मुख्य होती है, जिससे मशीनें मानव भाषा को “समझने” में सक्षम हो सकती हैं, जैसे:

• सूचना अवलोकन: Tokenकरण बड़ी मात्रा में पाठ से तेजी से प्रासंगिक जानकारी एकत्र करने में मदद करता है, जैसे कानूनी दस्तावेजों से संबंधित धाराओं को निकालना।
• भावना विश्लेषण: ग्राहक फीडबैक के Token का विश्लेषण करके व्यवसाय ग्राहक की भावनाओं का कदम रखते हुए अपने उत्पादों या सेवाओं को बेहतर कर सकते हैं।
• स्वचालित सारांश: Tokenकरण तकनीक दस्तावेज़ों का सारांश स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकती है, जिससे ज्ञान कार्यकर्ताओं की कार्य दक्षता में सुधार होता है।

व्यावासिक दृष्टिकोण: Token का व्यवसाय मूल्य को बढ़ाने में महत्व

व्यापार के दृष्टिकोण से Token केवल संचालन क्षमता में सुधार करने के लिए ही मदद नहीं करते, बल्कि वे नए व्यवसाय मॉडल और आय स्रोतों को खोलते हैं:

• ग्राहक सहभागिता में सुधार: Tokenकरण की मदद से ग्राहक सेवा चाटबॉट्स 24X7 सेवा प्रदान कर सकती हैं, जिससे ग्राहक संतोष में वृद्धि होती है और सेवा लागत कम होती है।
• बाजार विश्लेषण: Tokenकरण प्रौद्योगिकी व्यवसायों को तेजी से बाजार रिपोर्टों से प्रवृत्तियों की जानकारी मिलाने में सक्षम बनाती है, जो रणनीतिक निर्णय के लिए मार्गदर्शन करती है।
• व्यक्तिगत सुझाव: ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों में Tokenकरण तकनीक उपयोगकर्ता की खरीदारी की आदतों और ब्राउज़िंग व्यवहार का विश्लेषण कर, व्यक्तिगत रूप से उत्पाद सुझाव प्रदान कर सकती हैं, जिससे व्यापारिक बिक्री में वृद्धि होती है।

व्यवहार्य केस अध्ययन

ग्राहक सेवा रोबोट

एक टाइपिकल अनुप्रयोग ग्राहक सेवा रोबोट है। उदाहरण के लिए, एक बड़े दूरसंचार कंपनी ने ग्राहक पूछताछ, जैसे बिलिंग समस्याएं, सेवा में व्यवधानों आदि को संभालने के लिए Tokenकरण आधारित ग्राहक सेवा रोबोट लागू किया। रोबोट उपयोगकर्ता की पूछताछ का विश्लेषण करके (जो पहले से Token हो चुके हैं) सही उत्तर जल्दी से प्रदान करने में सक्षम है या समस्या को संबंधित सेवा विभाग को आगे बढ़ाता है।

सामग्री अनुशंसा प्रणाली

मीडिया और मनोरंजन क्षेत्रों में, सामग्री अनुशंसा प्रणाली Tokenकरण तकनीक का उपयोग करके उपयोगकर्ता के देखने या पढ़ने के आदतों का विश्लेषण करती है, ताकि उन्हें नए फिल्मों, किताबों या लेखों की सिफारिश की जा सके। उदाहरण के लिए, Netflix की अनुशंसा प्रणाली उपयोगकर्ताओं द्वारा पहले देखे गए कार्यक्रमों के वर्णन Tokens का विश्लेषण करती है ताकि वे संभावित नए कार्यक्रमों की सिफारिश कर सके।

Token का व्यावासिक मूल्य और अनुप्रयोग के लिए काफी

व्यवसाय अनुप्रयोग में, Token को समझना और प्रभावी ढंग से उपयोग करना AI प्रोजेक्ट की सफलता के लिए कुंजी है। Token के व्यवसाय मूल्य को समझना और इसकी चुनौतियों का सामना करना रणनीतियों के निर्धारण और तकनीकी नवाचार को संचालित करने में अत्यधिक महत्वपूर्ण है।

Token का व्यावासिक अनुप्रयोग

तकनीकी दृष्टिकोण: Token का योगदान

Token प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग (NLP) में एक आवश्यकता है, जिसके माध्यम से पाठ की जानकारी AI प्रणाली द्वारा प्रभावी ढंग से संसाधित की जाती है। संक्षेप में, Tokenकरण टेक्स्ट के बड़े हिस्सों को छोटे संचालन इकाइयों में तोड़ने की प्रक्रिया है, जो कि मशीन लर्निंग मॉडलों के साथ संचालन के लिए आधार प्रदान करती है।

• डेटा प्रसंस्करण: ग्राहक पूछताछ, बाजार फीडबैक या बड़ी मात्रा में दस्तावेज़ प्रबंधित करते समय, Tokenकरण इन जटिल पाठ डेटा को प्रबंधित करने योग्य और विश्लेषण योग्य बनाता है।
• प्रदर्शन में सुधार: Tokenकरण AI मॉडल को तेजी से महत्वपूर्ण जानकारी पहचानने में मदद करता है, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया में तेजी आती है, और व्यावसायिक प्रतिक्रिया की गति में सुधार होता है।

व्यावासिक दृष्टिकोण: Token की आर्थिक महत्वता

व्यापार के दृष्टिकोण से Token केवल तकनीक विकास के हिस्से नहीं हैं, बल्कि वे संचालन क्षमता में वृद्धि, ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने और नए व्यवसाय मॉडल के विकास में सीधे रूप से संबंधित हैं।

• ग्राहक सेवा अनुकूलन: Tokenकरण ग्राहक सेवा स्वचालन को संभव बनाता है, जिससे स्वचालित प्रतिक्रिया प्रणाली ग्राहक अनुरोधों को तेजी से और सही तरीके से संभालती है, जिससे ग्राहक संतोष और ब्रांड वफादारी की वृद्धि होती है।
• व्यक्तिगत विपणन: Tokenकरण उपयोगकर्ता व्यवहार और प्राथमिकताओं का विश्लेषण करके, कंपनियों को उच्च-व्यक्तिगत विपणन सामग्री प्रदान करने की अनुमति देती है, जिससे बिक्री क्षणिकता में वृद्धि होती है।

Token का भविष्य का दृश्य और चुनौतियाँ

भविष्य विकास दिशा

AI प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ, Token के अनुप्रयोग और अधिक बुद्धिमान और विविधता में होंगे:

• क्रॉस-मोडल अनुप्रयोग: Token तकनीक केवल टेक्स्ट प्रोसेसिंग तक सीमित नहीं होगी, भविष्य में यह वीडियो, ऑडियो और अन्य मल्टीमीडिया सामग्री के विश्लेषण में विस्तारित हो जाएगी, अधिक व्यापक अनुप्रयोग परिदृश्यों को सपोर्ट करेगी।
• बुद्धिमान अनुकूलन: Token निर्माण और प्रबंधन विधियाँ और अधिक प्रतिभाशाली होंगी, उदाहरण के लिए AI द्वारा Token के आकार और मात्रा को स्वचालित रूप से समायोजित करने की क्षमता जरूरतों के अनुसार होगी।

व्यवसायिक चुनौतियाँ और अवसर

• डेटा सुरक्षा और गोपनीयता: Tokenकरण के दौरान डेटा सुरक्षा और उपयोगकर्ता गोपनीयता की सुनिश्चितता भविष्य की प्रमुख चुनौतियों में रहेगी, खासकर संवेदनशील सूचनाओं को प्रोसेस करते समय।
• तकनीकी एकीकरण: Token तकनीक को मौजूदा IT प्रणालियों और व्यावासिकताओं में निर्बाध रूप से एकीकृत करने की एक कुंजी है।
• निष्पक्षता और व्याख्या: Tokenकरण द्वारा मिले AI निर्णयों की निष्पक्षता और पारदर्शिता को सुनिश्चित करना सभी हितधारकों के विश्वास को बढ़ाता है।

निष्कर्ष

यह लेख लिखते समय, Lin Miao ने वर्तमान के नए दिशा-निर्देश दिए (धन्यवाद), https://arxiv.org/abs/2104.12369, Huawei के पांगू मॉडल के प्रयोग के दृष्टिकोण से, चीनी क्षेत्र में Token का विकास इंजीनियरिंग की ओर झुकेगा, अभी और देखा जाना बाकी है।

इस लेख से पहले, Token की समझ केवल इस विचार पर भटकती थी कि एक汉字 (चीनी अक्षर) समान् 1 Token है, और Token को वेक्टराइजेशन के समकक्ष मानना। वेक्टराइजेशन से पहले Token का कार्य करना आवश्यक है। AI को बेहतर ढंग से अपनाने और बदलावों को बेहतर ढंग से गले लगाने के लिए, मौजूदा व्यवसाय अनुप्रयोगों में डेटा का अधिक से अधिक उपयोग किया जा सके? यहीं से शुरुआत कर सकते हैं!

संदर्भ लिंक

• https://platform.openai.com/tokenizer
• https://arxiv.org/abs/2104.12369
• https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them
• https://www.coindesk.com/learn/a-beginners-guide-to-ai-tokens/
• https://ogre51.medium.com/context-window-of-language-models-a530ffa49989
• https://cobusgreyling.medium.com/rag-llm-context-size-6728a2f44beb
• https://www.humanfirst.ai/blog/how-does-large-language-models-use-long-contexts
• https://slator.com/10-large-language-models-that-matter-to-the-language-industry/
• https://yourgpt.ai/blog/general/long-context-window-vs-rag
• https://github.com/datawhalechina/hugging-llm/blob/main/content/chapter1/ChatGPT%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%A7%91%E6%99%AE%E2%80%94%E2%80%94%E7%9F%A5%E5%85%B6%E4%B8%80%E7%82%B9%E6%89%80%E4%BB%A5%E7%84%B6.md
• https://gpt-tokenizer.dev/