前書き

  • AIがトークンでお金を計算していると聞いたことがありますか？
    • 使うのに多くのトークンが必要です
    • コンピュータを一晩中つけっぱなしにしていたら、たくさんのトークンが消費された。まるで家一軒分が消えた感じ？
  • なぜトークンで課金する必要があるのでしょうか？
    • トークンは双方向課金だと聞きました
    • AIに質問しても料金がかかるし、回答にも料金がかかる。これは少々行き過ぎでは？
    • AIが無駄話をするわけにはいかないですね！
  • トークンは単語なのか、文字なのか？
    • 漢字はどうやって課金されるのか？
    • アラビア語はどのように課金されるのか？
  • 企業の情報化過程におけるトークンの異なる意味とは？
    • 従来の情報化では、構造を作り、データベースを軽視していました
    • AIのアプリケーションでなぜトークンの問題が出てくるのでしょうか？

この記事では、これらの視点から、私たちがよく耳にするトークンが一体何なのかを解明していきます。長い文章ですが、ぜひお楽しみください。

コンピュータの発展の歴史の中では、しばしばとても印象的な用語が登場し、普通の人々の生活に浸透していくものです。プロンプトという単語がその代表例であり、トークンもまたそうです。現在のところ、これが一般の人々の生活においても浸透しています。
それはOpenAI社が提唱したもので、業界内の多くの企業も非常に良い料金体系だと感じているからなのでしょうか？それとも他に理由があるのでしょうか？
まずはその背景からお話ししましょう。

企業環境においてAI技術を使用してコスト削減と効率を向上させるためには、トークンの理解が必要です。トークンは積み木のようなもので、これを組み立てることで私たちが必要とするアプリケーションを完成させ、効率を向上させます。

トークンのレゴブロック

トークンの基礎

トークンの基本概念

まずは、OpenAI公式のトークンに関する説明を見てみましょう：

  • 1トークンはおよそ4つの英文字
  • 1トークンはおよそ¾の単語
  • 100トークンはおよそ75単語
    あるいは
  • 1〜2文は約30トークン
  • 1段落は約100トークン
  • 1,500単語は約2048トークンに相当します

これを見てどう思いましたか？混乱しましたか？これは孔乙己が「茴」をいくつの書き方があるかを知っているのと何が違うのでしょうか？ちょっと体験してみましょう：

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

この文にはいくつトークンがあると思いますか？6つの単語だから、6トークンだと思いますか？残念ながら、そうではありません！

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

ChatGPT 4では、これは10トークンです。色分けを見てみると、句読点は独立してカウントされ、JoyfullyはJoyとfullyに分解されています。

コードから対話へ：トークンの導入の必要性

コンピュータの中心的な言語は0と1から成るバイナリコードです。これはすべてのプログラムやデータの最も基本的な表現形式です。私たちが使用するPythonやJavaなどの高級プログラミング言語、または画像や動画などのさまざまなマルチメディアファイルも、この機械言語に変換されます。従来のコンピュータサイエンスでは、専門家は現実世界の複雑さを抽象化し、文字列（文字の列）や整数（数字）などの明確に定義されたデータタイプを使用して情報を処理してきました。このアプローチは、数学的計算やデータベースのクエリなど、構造化データの処理には非常に有効です。

しかし、技術の進歩と人々の要求の増加に伴い、私たちはコンピュータが数値とコードだけでなく、自然言語、つまり私たちの日常言語を理解し処理することを期待しています。これは自然言語処理（NLP）の分野を導入することになり、目的はコンピュータが人間の言語を理解し、解釈し、生み出すことです。

自然言語の特性、すなわちその多様性、文脈依存性、あいまいさを考慮すると、私たちはもはや単純な 1+1=2 といった問題に直面しているわけではありません。私たちは、コンピュータが “今日は金曜日、週末はどこに遊びに行こう？家でAIを学ぼうか？” といった表現を理解し、さらにはその感情を分析したり、他の言語に翻訳したりできるようにする方法を解決しなければなりません。このようなシナリオでは、従来のデータタイプはもはや十分ではありません。

これがトークンの概念を導入する必要がある理由です。トークン化は複雑なテキストデータを、単語、フレーズ、または句読点のようなコンピュータが処理しやすい小さい単位に分解します。これにより、コンピュータはより効果的に言語処理を行い、テキストから意味を抽出できるようになるのです。

確定性からあいまいさへ：従来のプログラミングは明確で予測可能なデータを扱っていますが、NLPは多義語や文脈関連言語の解釈を含みます。

構造化から非構造化へ：構造化されたデータベースやアルゴリズムとは異なり、NLPは流動的で自由形式の自然言語テキストを扱います。

トークンとは？テキストをトークンに変換する必要がある理由は？

想像してみてください、生成AIの非常に典型的な応用シナリオは迅速な要約です。一語一句読む必要はなく、要点を迅速に把握することができます。トークンはこの過程で重要な役割を果たし、コンピュータが大量のテキストを「理解」し処理するのを助けます。

トークンとは何ですか？

自然言語処理において、トークンは通常、テキスト内の意味のある部分を指します。これらの部分は単語、フレーズ、あるいは句読点であることがあります。上記の例を見てください。

なぜトークンに変換するのか？

テキストをトークンに変換することは、複雑なビジネスレポートを要所を抽出して分解することに似ています。こうした分解により、コンピュータはより効果的に言語を処理し、情報を抽出できるようになります。たとえば、ある人が美団でチェーン店を開設し、顧客の評価を分析して製品を改善したいと考えた場合（改善できるかはさておき）、評価内容をトークンに分解することで、よくある問題や悪い評価のポイントを特定することができます。

トークンは単語だと見えるが、実際はどうなのでしょう？

トークン、文字、単語の違いと関連性。

定義 特徴 例例
文字 テキストを構成する基本要素` 必ずしも独立して完全な意味を表現するわけではなく、他の文字と組み合わせることで語彙を形成します。 happy
単語 文字で構成されており、一定の意味を表現する状態 情報を伝える基本単位で、単一の文字よりも表現できる情報が豊富です。 I’m happy
トークン 通常は単語に対応しますが、より柔軟で短いフレーズ、句読点、さらに根や接頭辞も含まれることがあります。 トークンの定義は、テキスト分析、機械翻訳などの用途によって異なります。 I，'m, happy

ここまで来れば、少しは白状してくれたでしょうか？これは大いに人々の言語そのものの理解に依存しています。

文字、単語、トークンは技術的に違いがあるかもしれませんが、テキスト処理においては密接に関連しています。文字は単語の基本となり、単語はトークンの要素を形成します。実際の応用において、トークンの認識と使用は文字と単語の理解に依存しています。

たとえば、市場動向に関するレポートを分析するとき、パターンを見つけることで、トークン化を介して重要なキーワード（「成長」「リスク」「機会」など）を迅速に特定し、エグゼクティブが報告の核心を把握するのを助けることができます。

要するに、トークンはコンピュータがテキストを処理し「理解」するための手段であり、テキストの自動処理を可能にし、企業がデータ主導の意思決定プロセスで言語情報をより効果的に使用できるようにするのです。

では、トークンはどう生成され、どのように処理されるのでしょうか？これについては、従来のプログラミングの視点から離れて考えてみます。

トークン生成と処理

あなたのテキストをトークンに変換する具体的なプロセス。

異なるモデルでは、処理の際に手順が異なります。理解を容易にするために、以下の手順が示されています。企業情報化のデータ価値の掘り起こしにおいては、データ価値の優先順位を考慮し、データ処理のコストに組み合わせて適切な評価を行う必要があります。

例として

Token 生成

前処理

ここに、中文と英語、数字が混在しているサンプルテキストがあります。また、前処理が必要な要素も含まれています：

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2024年、AI技術が急速に発展しています。たとえば、OpenAIがGPT-4oモデルを発表しました。このモデルは、性能が強力であるだけでなく、<code>自然言語</code>を処理する面で画期的な進展を遂げています。しかし、通常は無用かつ情報量のないストップワードをいくつか削除する必要があります。「の」「了」など。これらの技術の詳細については、公式ウェブサイトをご覧ください。

  1. 不要な文字の除去：

    • ウェブコードタグのような無意味な情報を含む部分を削除します。

  2. テキストの標準化：

    • 英単語をすべて小文字に変換し、大文字小文字の違いを無くします。

  3. ストップワードの除去：

    • 情報量がほとんどない一般的な語を特定して削除します。

これらの前処理ステップを経て、テキストはより標準化され、さらに分割およびトークン化処理を進める際の分析タスクの正確性と効率を向上させます。

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2024年、AI技術が急速に発展しています。たとえば、OpenAIがGPT-4oモデルを発表しました。このモデルは性能が強力であり、あたかも自然言語の処理において画期的な進展を遂げるかのようです。しかし、一般的で無意味なストップワードをいくつか削除する必要があります。「」「」など。技術の詳細については、公式ウェブサイトをご覧ください。

分割

分割、その名の通り、文中の単語を分けることです。今、私たちは一連の珠を手にしていて、適切な位置で切り取る必要があります。

では、どのように分割するのでしょう？思いつくアプローチは、辞書を利用することです。これは歴史的にかつて使用された方法でもあります。分割の出力はこのようになります。 

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2
2024 / 年 / 、 / AI / 技術 / が / 急速 / に / 発展 / し / ており / 。 / 例 / として / 、 / OpenAI / が / GPT-4o / モデル / を / 発表し / た / 。 / この / モデル / は / 性能 / が / 強力 / で / 、 / かつ / 自然言語 / を / 処理 / する / 面で / 画期的な / 進展 / を / 遂げる / ています / 。 / しかし / 、 / 私たち / は / 無意味な / ストップワード / を / 削除する / 必要 / が / あります / 。

もちろん、実際のプロセスでは、分割には多くの要素が含まれます。大きく分けていくつかのアプローチがあります：

  1. 単語の境界を決定する：

    • 英語のように空白で区切られた言語では、比較的簡単です。しかし、文脈に依存するため、中国語などの言語では、より複雑です。

  2. 辞書や規則を使用する：

    • 辞書に基づく方法：大きなリストを使い、テキストを検索して一致させます。この方法は簡単ですが、新しい単語や珍しい単語は辞書に登録されていない可能性があります。
    • 規則に基づく方法：文法や文脈情報を使用して、単語同士の関係を決定します。

  3. 統計的学習法：

    • 統計データを使って、一般的にどの単語や文字が一緒に出現するかを学習します。

  4. 混合的方法：

    • 実際には、これらの方法を組み合わせて、分割の精度と適用性を向上させることが一般的です。

簡単に言うと：

  • 英語：空白と句読点に基づいて分割。
  • 中国語：アルゴリズムを使用して語彙の境界を特定。

結巴分割

中国語の優れた分割コンポーネントである結巴分割ですが、4年間更新がありません。

従来の分割論理は、特定の文脈内での単語の意味や文脈をあまり考慮していません。以下の例を見てみましょう。

1
2
あなたは / 何 / 元々 / カル
あなた / は / なぜ / 頻繁に / カル / なのか

何元は個人名であり、何故は単語です。この魅力的な曖昧さは本当に面白いですよね！

分割が終わったら、次にトークン化を行います。

トークン化

トークン化は、テキストデータを処理する重要なステップであり、分割を基にし、さらなる細分化と処理を行って、次の処理や分析ニーズに適するようにします。以下に、提供されたテキストを使ってトークン化のプロセスを具体的に説明します。

  1. 固有名詞や特定のフレーズを結合：

    • 「OpenAI」と「GPT-4 o」を独立したトークンとして扱います。これは固有名詞で意味があります。
    • 「自然言語」が固定された表現としても、全面的に1つのトークンとして扱うべきです。

  2. 句読点を独立したトークンとして扱う：

    • 句読点やカンマ（、）、句点（。）などは独立したトークンとして扱います。

  3. 引用マークの処理：

    • 空の引用符の中にある空白（例えば「」の中にある空白）はエラーまたは無意味なトークンとして除去します。

トークン化の結果

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2024 / 年 / 、 / AI / 技術 / が / 急速 / に / 発展 / し / ている / 。 / 例えば / 、 / OpenAI / が / GPT-4o / モデル / を / 発表 / し / た / 。 / この / モデル / は / 強力な / 性能 / を / もって / いる / 、 / かつ / 自然言語 / を / 処理 / する / 面で / 画期的な / 進展 / を / 遂げて / いる / 。 / しかし / 、 / 私たち / は / 無意味な / ストップワード / を / 削除 / する / 必要 / が / あります / 。 / これらの技術の詳細は / 公式ウェブサイト / を / ご覧 / ください /

この処理結果は、よりコンパクトで意味を持ち、次のNLPタスク（テキスト分析、感情分析など）に適しています。合理的なトークン化があれば、テキストの意味や構造の特徴をより効果的に把握でき、深いテキスト理解と分析に向けて基盤を提供します。

トークン化とベクトル化は密接に関連していますが異なる点があり、ベクトル化はこれらを数値に変換する過程です。後で説明します。

トークン生成における語彙表の役割。

前述の分析から、トークン生成プロセスには語彙表が大いに役立つことが分かります。

境界認識、一貫性の確保、情報の圧縮、処理速度の向上、意味の維持：

語彙表を維持し、更新することで、トークン生成プロセスを継続的に最適化し、言語の変化や新語の出現に適応してシステム全体の適応性と精度を向上させることができます。

特殊文字（句読点、空白など）の処理。

トークン生成プロセスでは、特殊文字の処理が特に注意が必要です。句読点や空白は、文章内で構造や意味において重要な役割を果たしています：

  1. 句読点：句読点は通常、文の構造を示すために使用されます。文末の句点（。）やカンマ（，）がリストの項目や従文を分ける際に、また引号（「」）は直接の引用を示す際に使われます。トークン化時に、句読点は独立したトークンとしてみなされ、その文の語気や構造に影響を与えることがあります。

  2. 空白：英語やその他のラテン系アルファベットを使用する言語では、空白が単語を分ける主な手段です。トークン化プロセスでは空白は通常、トークンとして保持されませんが、単語の境界を決定する上で重要です。

  3. 特定の形式文字：タブや改行（\ n）などもテキストで形式を制御します。これらの文字は、純粋なテキストファイルを処理するときに特別に取り扱う必要があります。

これらの特殊文字を正しく処理することは、テキストを適切にトークン化するための重要な部分です。その処理戦略は、以降のテキスト分析やアプリケーションの効果に直接影響を与えます。 NLPシステムを設計する際には、これらの文字の処理論理を慎重に考慮し、異なるアプリケーションニーズとデータ特性に合わせる必要があります。

これまでの内容から、異なる言語によるトークン処理の違いがわかりました。この違いを理解することで、より良い理解が得られます。

トークンの多様性と適応性

異なる言語のトークン化方法

異なる言語の構造や文法の差異は、トークン化方法に高度な適応性と柔軟性を要求します。たとえば：

  • 英語やその他の西洋言語：これらの言語では通常、空白が単語間の分離子として機能するため、トークン化は比較的直接です。例えば、文”The quick brown fox”は、空白を基にして”The”、”quick”、”brown”、”fox”に簡単に分割できます。

  • 中国語、日本語、韓国語：これらの言語は単語と単語の間に明確な分離子がないため、トークン化はより複雑です。中文では、辞書や統計モデルに依存して、どの文字の組み合わせが有意義な語彙を形成するかを特定する必要があります。たとえば、「快速発展」という言葉は、「快速」と「発展」を別々にするのではなく、丸ごと1つのトークンとして識別されるべきです。

  • アラビア語やヘブライ語：右から左に書かれるこれらの言語では、トークン化の際に文字の書き方の方向だけでなく、連続文字の問題を考慮する必要があり、これがトークン化アルゴリズムに特別な要求をもたらします。

これらの差異を理解することで、グローバルビジネスにおいて多言語データをよりよく処理し、多言語ユーザーインターフェースやコンテンツの作成を最適化し、ユーザー体験や市場の拡大を向上させることができます。

トークンのサイズと粒度はどのように決まるのか？

トークンのサイズと粒度は、アプリケーションの具体的なニーズや期待される処理の深さに依存します：

  • 細粒度トークン：通常、感情分析や意味検索のように深い言語理解が求められるシーンで使用されます。例えば、複合語をさらに分解することで、モデルが言語の微妙な意味の変化を捕まえることができます。

  • 粗粒度トークン：大量のテキストデータの迅速な処理が要求されるシーン、例えば文書分類や初歩的なキーワード抽出に適しています。粗粒度のトークン化は、処理の複雑さと計算の必要性を減少させます。

トークンの粒度を決定することは、処理速度と意味の正確性との間でバランスを取ることに関わっています。このことを理解することは、生産者がAIプロジェクトを実施する際に、ビジネスの実際のニーズを満たすために適切な技術とツールを選択する上で重要です。

様々な言語のトークン化方法や、トークンの大きさと粒度の決定原則を理解することは、皆さんが以下のことを実現するのを助けます：

  1. AIプロジェクトをより良く評価できる：トークン化の複雑性や課題を理解することは、関連するAIソリューションを購入または開発する際に、より情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
  2. グローバルオペレーションを最適化する：多言語環境に適したトークン化能力は、グローバルビジネスの成功のカギとなり、異文化コミュニケーションやユーザーインタラクションを改善します。
  3. データ処理の効率を高める：適切なトークン粒度を選択することで、ビジネスニーズを満たすと同時にデータ処理の効率とコストを最適化できます。

それでは、トークンはモデルにどのような影響を与えるのでしょうか？

トークンとAIモデルの性能

トークンの戦略は、大規模モデルのコンテキストの範囲に影響を与えます。私たちがAIと会話する場合、数回のやり取りがあり、内容があまりに多すぎると、AIは前の内容を忘れてしまいます。これはコンテキストの制限として理解できます。以下は昨年の大規模言語モデルのコンテキスト制限です。

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

これは昨年のデータです。次はGeminiの画像です。
image.png
src： https://beebom.com/gemini-1-5-pro-announced/

国内のkimiは100Mのpdfファイルを処理でき、コンテキストのサイズはマーケティングの重要な足場となっています。それに何の影響があるのでしょうか？

現在のスケーリングの法則における異なるトークン戦略は、基本的には基礎となるアルゴリズムの微調整に関連しています。つまり、トークン戦略の調整と最適化は、単にGPUの購入を増やすよりも効果が薄いと言えます。

トークンがモデル性能に与える影響

トークン数がモデルの計算の複雑さとメモリ使用量にどのように影響するか？

生成式AIモデル、例えばGPT-4や他のトランスフォーマーベースのモデルでは、トークンの数はモデルが処理する計算の複雑さとメモリ使用量に直接関連します。トークンが1つ増えるごとに、モデルはより多くのデータポイントを処理しなければならず、これはトレーニングと推論時の計算負担を増加させ、メモリの必要性も増加します。例えば、言語モデルをトレーニングする際、モデルは各トークンと他のすべてのトークンとの関係を保存および計算しなければならず、これはモデルの自己注意メカニズムで特に顕著です。

例を考えてみましょう：生成型チャットボットプロジェクトの場合、入力の対話履歴が長すぎ（つまりトークン数が多い）場合、モデルが応答を生成する際に遅くなり、消費される計算リソースが増加します。例えば、対話履歴に数千のトークンが含まれている場合、特に限られたリソースのデバイス上では処理速度が顕著に低下する可能性があります。

このことを理解すると、大規模モデル企業がキャパシティを拡大することが現実的でない理由が明白になります。より大きいことが常に良いとは限りません。

トークンが多いことはモデルの性能を向上させるのか？

必ずしもトークンが多いことがモデルの性能を向上させるわけではありません。生成式AIにおいて適切なトークン数は、モデルが文脈をより正確に把握し、生成する内容の関連性や正確性を向上させるのに役立ちます。しかし、過剰なトークンは無関係な情報を導入し、モデルの効率や出力品質を低下させる可能性があります。

例を考えてみましょう：市場報告を生成するAIシステムの場合、正確なトークン分割は重要な情報が突出して処理されるのを確実にしますが、過剰なトークンは生成された報告が雑多になり、核心情報を把握するのが難しくなることがあります。

現在、大規模モデル企業の巨大ファイル処理は、おそらくクラウドストレージのような戦略を採用している可能性があります。Aがファイルをアップロードした場合、Bがその時点で非解析の結果を再利用できるからです。内容が増えるに従って、製品の優位性が形成されていくというわけです。

トークンの使用最適化

トークン数とモデルの性能の間でどのようにバランスを取るのか？

ここでのトークン戦略は、主に普通のユーザーがプロンプトを使用する際の戦略を指し、結果が期待に沿うようにするための戦略です。

トークン数とモデル性能の最適なバランスを見つけることは、生成式AIモデルを効率的かつ正確に保つための鍵です。これには試行錯誤を通じて調整し、先進的なモデルトレーニング技術を使用することが必要です。

例を考えてみましょう：自動コンテンツ生成システムにおいて、トークンの使用バランスを保つことは典型的な課題です。システムは長文から要点を抽出して要約を生成することが要求される場合があります。この場合、情報を十分に保持しつつ、過度に複雑なモデル構造を回避するために適切な数のトークンを選択することが重要です。

トークンとコンテキストウィンドウの関係およびそれがテキスト生成の質に及ぼす影響。

生成式AIにおいて、トークンとコンテキストウィンドウの設定は、生成されるテキストの一貫性や論理性に直接影響を与えます。コンテキストウィンドウが大きいほど、モデルは文章生成時に考慮できる過去の情報が多くなり、より一貫性のある自然なテキストを生成します。

例を考えてみましょう：AIモデルを使って技術ブログ記事を生成する場合、コンテキストウィンドウが狭すぎると、モデルが記事の各部分を効果的にリンクできず、生成される内容に論理的な断絶が生じる可能性があります。トークンの使用とコンテキストウィンドウのサイズを最適化することによって、記事の質と可読性を大幅に向上させることができます。

次に、最初に言及した話題に進みますが、アプリケーションシステムについては、ユーザー体験が良好であることを望む一方で、コストも考慮する必要があります。

トークンの商業利用と課金モデル

まずは、大規模モデルの課金状況を確認するための表を見てみましょう。

トークン課金

一般的に、大規模言語モデルの使用は、ウェブ上の対話とAPI呼び出しに分かれます。ウェブ上ではOpenAIの基本的な料金は、月額20ドルに設定されています。しかし、API呼び出しは通常より高くなることが多いです。

猫とネズミのゲーム、たとえChatGPT Plusを利用していても、3時間ごとの回数制限があります。多くの人がウェブ版でChatGPTを使用し、APIを使用せずに類似のコードを試みていますが、これらのオープンソースコードはほとんどが削除されました！

かつて通信業界では通話時間に基づく料金体系が存在しており、それは高い利益を生んでいましたが、後に月額料金の仕組みが導入されました。今日のトークン課金方式も同様と思えます。

トークン課金の論理

なぜトークン課金を使用するのか？その合理性とビジネスモデル。

トークン課金モデルは、AIサービス、特にOpenAIなどが提供する言語モデルサービスで非常に一般的です。この課金方式は、ユーザーがサービスを使用する具体的な量、即ち各リクエストで処理されるトークンの数量に基づいて料金を請求します。

合理性：
トークン課金モデルの合理性は、ユーザーのリソースの実際の消費をうまく反映できる点にあります。各トークンはモデルが処理しなければならない情報単位を表しており、より多くのトークンはより多くの計算リソースの消費を意味します。そのため、この課金方式はユーザーが実際の使用量に基づいて支払うことを確保しつつ、入力の最適化を促進し、不要な浪費を避けるようにします。

ビジネスモデル：
ビジネスの観点から見ると、トークン課金モデルはAIサービスプロバイダーに柔軟かつ公平な課金枠組みを提供します。プロバイダーは、システム負荷や運用コストに応じて異なる価格レベルを設定し、小規模開発者から大企業まで多様な顧客基盤をサポートすることができます。

トークン課金と他の課金方式（文字数、文字単位、時間）との比較

他の一般的な課金モデルと比較すると、トークン課金には独自の利点と限界があります：

  • 文字数と文字単位課金：これらの課金方法はシンプルで明確で、理解しやすく予算化が容易です。しかし、処理の複雑さや計算リソースの実際の利用を考慮しないことが多いです。例えば、単純な語彙を含む長い文を処理する方が、専門用語を処理するよりも簡単かもしれませんが、文字数に基づいて計算した料金は高くなるかもしれません。

  • 時間ベースの課金：時間に基づく課金モデルは（例えば、分単位や時間単位）、継続的なサービス（ストリーミングデータ処理、オンライン学習など）に適しています。しかし、リクエストに基づく短いタスクには、このモデルは不公平や不正確な料金を引き起こすことがあります。

トークン課金は、より詳細な計測を提供し、ユーザーによるリソースの実際の消費をより公平に反映できます。

大規模モデル会社のコストはざっくり見ると

  1. 研究開発費（人件費＋実験）
  2. トレーニングコスト（計算資源＋データ処理）
  3. 展開コスト（インフラ＋ストレージコスト）
  4. 運用・更新コスト
  5. 倫理・規制コスト（データの安全性、コンプライアンス）
    これらのコストがトークンで賄うのは現実的ではないように見えます。実際のところ、業界の専門家の評価に委ねるべきでしょう。今のところ最も適した評価手段かもしれません。

トークン課金の実際の影響

異なる課金方式がユーザーと開発者に与える影響。

トークン課金モデルは、ユーザーがAPIリクエストを細かく管理する必要があることを意味し、コストを制御することが求められます。開発者は、冗長なトークンの使用を減らし、各リクエストの価値を最大化するように効率的なクエリを設計する必要があります。この課金方式は、データの入力と処理プロセスを最適化することを促しますが、一方で開発の複雑さや初期の最適化作業が増加する可能性があります。

提供者にとって、トークン課金はサーバー負荷のバランスを取り、収入を予測し、リソース配分を最適化するのに役立つ可能性があります。また、製品の最適化や価格戦略の調整のフィードバック機構として機能することができ、プロバイダーが市場の需要をよりよく満たすのを支援することができます。

コストを抑えるためにトークンの利用をどう最適化するか？

トークンの利用を最適化することは、コストを制御するための鍵です。以下の方法で実現できます：

  • 入力データを簡素化：リクエストを送信する前に、不要なテキストや冗長なデータを排除し、重要な情報だけを保持します。
  • 効率的なクエリデザインを使用する：良く考慮されたクエリを設計し、過度に複雑なリクエスト連鎖を回避します。
  • キャッシュ戦略を利用する：よくあるリクエストや繰り返し行われるリクエストにはキャッシュした結果を使用し、後端サービスへの問い合わせを減少させます。
  • モニタリングと分析：定期的にトークン消費データを分析し、最適化のポイントを見つけ出し、浪費を減少させるために対策を調整します。

これらの方法を通じて、コストを減少させるだけでなく、システムのレスポンス速度やユーザー満足度を向上させ、競争の激しい市場での優位性を獲得することができます。

トークンの商業価値と応用事例

ビジネスにおけるトークンの実際の応用

企業の運営において、トークン化技術の応用はデータ処理効率と意思決定の質を大幅に向上させることができます。非技術系の企業幹部がトークンの応用を理解することは、技術投資をより良く評価し、ビジネスの革新を進めるのに役立ちます。

技術的視点：自然言語処理におけるトークンの役割

トークン化は、複雑なテキストデータを管理しやすい単位に分解する技術的プロセスであり、AIシステムが効果的なデータ分析と処理を実行可能にします。このプロセスは自然言語処理（NLP）において特に重要であり、機械が人間の言語を「理解」して以下のタスクを実行できるようにします。

  • 情報抽出：トークン化は大量のテキストから重要な情報を迅速に抽出するのを助けます。たとえば、法律文書から関連条項を抽出します。
  • 感情分析：顧客のフィードバックのトークンを分析することにより、企業は顧客の感情の傾向を特定し、製品やサービスを調整できます。
  • 自動要約：トークン化技術は文書の要約を自動的に生成し、知識労働者の作業効率を向上させます。

商業的視点：企業価値の向上におけるトークンの役割

商業的な観点から見ると、トークンは操作効率を向上させるだけでなく、新たなビジネスモデルや収益チャネルを開拓します：

  • 顧客インタラクションの改善：トークン化されたチャットボットを使用することで、24時間365日の顧客サービスが可能になり、顧客満足度を向上させ、サービスコストを削減します。
  • 市場分析：トークン化処理は企業が市場レポートからトレンド情報を迅速に取得できるようにし、戦略的意思決定を導きます。
  • パーソナライズされた推奨：トークン化技術は、ユーザーの購買歴や閲覧行動を分析し、パーソナライズされた商品推奨を行い、取引量を増加させます。

実際の事例分析

顧客サービスチャットボット

顧客サービスチャットボットは典型的な応用例です。例えば、大手通信会社は、ユーザーの問い合わせ（請求書の問題やサービス中断など）を処理するために、トークン化ベースの顧客サービスチャットボットを導入しました。ボットは、ユーザーの質問を解析（すでにトークン化されている）し、正しい回答を迅速に提供したり、適切なサービス部門に問題を引き継いだりします。

コンテンツ推薦システム

メディアやエンターテインメント業界におけるコンテンツ推薦システムも同様です。これらのシステムは、ユーザーの視聴または読書の習慣を分析するためにトークン化技術を利用し、ユーザーが興味を持ちそうな新しい映画、書籍、記事などを推薦します。たとえば、Netflixの推薦システムは、ユーザーが以前に視聴したプログラムの説明トークンを分析し、他に好む可能性の高いプログラムを予測します。

トークンの商業価値と応用展望

企業アプリケーションにおいてトークンを理解し、効果的に使用することは、AIプロジェクトの成功を推進するための鍵です。トークンの商業価値と課題を把握することは、戦略を策定し、技術革新を促進する上で非常に重要です。

トークンの商業的応用

技術的視点：トークンの役割

トークンは自然言語処理（NLP）における応用によって、テキスト情報がAIシステムによって効果的に処理されることを可能にします。簡単に言えば、トークン化は大きなテキストのセクションを小さな検査単位のプロセスであり、これらの単位（トークン）は機械学習モデルの操作基盤を提供します。

  • データ処理：顧客の問い合わせを処理したり、市場のフィードバックを分析したり、大量の文書を管理したりする際に、トークン化が複雑なテキストデータを管理しやすくします。
  • 効率の向上：トークン化を通じてAIモデルは重要な情報を迅速に特定し、意思決定プロセスを加速し、ビジネスの応答速度を向上させます。

商業的視点：トークンの経済的価値

商業的な観点から見ると、トークンは技術的実現の構成要素であるだけでなく、操作効率を向上させ、顧客体験を強化し、新たなビジネスモデルを開拓することに直接関連します。

  • 顧客サービスの最適化：トークン化により、顧客サービスの自動化が可能になり、迅速に正確に顧客のリクエストを処理することができ、顧客満足度とブランド忠誠度を大きく向上させます。
  • パーソナライズされたマーケティング：トークン化を利用してユーザーの行動や好みを分析することで、企業は高度にパーソナライズされたマーケティングコンテンツを提供し、販売転換率の向上を図ることができます。

トークンの未来展望と課題

未来の方向性

AI技術が進化するにつれて、トークンの応用はさらにより知的で多様化することが予想されます：

  • クロスモーダルアプリケーション：トークン技術は、テキスト処理だけでなく、今後は動画や音声などのマルチメディアコンテンツの分析にも拡大し、より幅広い応用シーンをサポートします。
  • 知能的最適化：トークンの生成と処理方法は、将来的にはAIによって自動的に調整され、トークンの粒度や数が異なるビジネスニーズに適応できるようになります。

商業的課題と機会

  • データセキュリティとプライバシー：トークン化した処理においてデータの安全性やユーザーのプライバシーを確保することは、特にセンサー情報を処理する際の大きな課題です。
  • 技術の統合：トークン技術を既存のITシステムやビジネスプロセスにシームレスに統合することは、技術の変換を実現するための鍵です。
  • 公平性と説明可能性：トークン化を通じて得られたAIの決定が公平で透明であることを確保し、あらゆる関係者の信頼を高めることが求められます。

結語

この記事を書く際に、林淼から現在の新しい方向性をいただき（感謝）、https://arxiv.org/abs/2104.12369 から、HuaweiのPanGuモデルの実践を見て、中文のトークン開発はエンジニアリングから脱却する傾向があると考えられ、その動向を今後も見守る必要があります。

この記事を書く前は、トークンの理解はおよそ一つの漢字を1つのトークンとするぼんやりとした理解にとどまっていました。また、トークンとベクトル化の区別がつきませんでしたが、ベクトル化の前にトークンの作業があるのです。AIをより良く受け入れ、変化を受け入れ、現在の企業アプリケーションシステム内のデータをどのようにさらに良く利用するか、この考えから始まるかもしれません。

参考リンク