Ön Söz

  • Yapay zekanın neden Token üzerinden faturalandığını duydunuz mu?
    • Kullanım alanında oldukça fazla Token tüketiyor.
    • Bilgisayar bir gece açık kaldığında çok fazla Token harcadı, bir evin bedeli gibi hissediyor musunuz?
  • Neden faturalamada Token kullanılıyor?
    • Token’ın iki yönlü bir faturalama yöntemi olduğunu duyduk.
    • Yapay zekaya soru sordukça fatura ödüyoruz, alınan cevaplar da faturalı, bu biraz aşırı değil mi?
    • O zaman yapay zeka gereksiz yere neden konuşmasın ki!
  • Token kelime mi yoksa harf mi?
    • Çince için nasıl faturalandığını biliyor muyuz?
    • Arapça için nasıl bir faturalama yapılıyor?
  • Kurumsal bilgi sistemleri sürecinde Token’ın ne gibi farklı anlamları var?
    • Geleneksel bilgi sistemleri veri tabanlarını nasıl kullanıyor?
    • Yapay zekanın uygulamalarında Token sorunu neden var?

Bu yazı, sıkça duyduğumuz Token’nın ne olduğunu bu açılardan irdelemeyi amaçlıyor. Şimdi derinlemesine bakalım.

Bilgisayar gelişimi tarihindeki bazı terimler, zamanla sıradan insanların hayatına girdi ve kalıcı hale geldi; “Prompt” terimi bunun güzel bir örneği. Token da böyle bir terim, görünüşe göre dışarıya açıldı.
Peki, bu, OpenAI tarafından ortaya atıldı ve sektördeki birçok firma tarafından çok iyi bir faturalama yöntemi olarak mı benimsendi? Yoksa başka bir nedeni mi var?
Öncelikle kaynaklarına bakalım.

Kurumsal alanda, yapay zeka teknolojilerinin maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak için kullanılması, Token anlayışına ihtiyaç duymayı gerektiriyor. Daha basit bir ifadeyle, Token’ı birleştirip gereken uygulamaları inşa etmek, verimliliği artırmamıza yardımcı oluyor.

Token Lego Bloğu

Token Temelleri

Token Temel Kavramı

Öncelikle OpenAI’nın Token ile ilgili resmi tanımını inceleyelim:

  • 1 token ~= 4 İngilizce karakter
  • 1 token ~= ¾ kelime
  • 100 token ~= 75 kelime
    ya da
  • 1-2 cümle ~= 30 token
  • 1 paragraf ~= 100 token
  • 1,500 kelime ~= 2048 token

Bunun ardından hissettiğiniz şey nedir, biraz kafa karışıklığı mı? Bu, “Kong Yiji”nin doğru yazım şekillerini bilmesiyle ne kadar farklı ki? Hadi bakalım, şimdi size bir örnek yaşatalım:

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

Bu cümlede kaç Token olduğunu tahmin edin? 6 kelime var, o zaman 6 token olmalı değil mi? Ne yazık ki öyle değil!

Learning AI Meticulously, Sharing Knowledge Joyfully

ChatGPT 4 içerisinde bu cümle 10 token olarak sayılıyor. Renklerden bakarsak, noktalama işaretleri ayrı olarak sayılmış, Joyfully Joy ve fully olarak ayrılmış.

Koddan Sohbete: Token’ın Gerekliliği

Bilgisayarların ana dili, 0 ve 1’lerden oluşan ikili koddur; bu, tüm programların ve verilerin en temel temsil biçimidir. Kullanmakta olduğumuz Python, Java gibi yüksek düzey programlama dilleri veya resim ve video gibi çoklu medya dosyaları da bu makine diline dönüştürülür. Geleneksel bilgisayar bilimlerinde uzmanlar, gerçek dünyadaki karmaşayı soyutlamak için kesin veri türleri tanımlayarak, string (bir dizi metin) ve integer (sayı) gibi yöntemlerle bilgileri işler. Bu yöntem, matematiksel hesaplamalar veya veri tabanı sorguları gibi yapılandırılmış verileri işlerken oldukça etkilidir.

Ancak teknik ilerlemeler ve insanların talepleri arttıkça, bilgisayarların sadece sayılar ve kodlarla değil, günlük dilimiz olan doğal dil ile de çalışabilmesi bekleniyor. Bu alana Yeni Doğa Dil İncelemesi (NLP, Natural Language Processing) girmektedir; amacı bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaktır.

Doğal dilin çok çeşitli özellikleri, bağlama bağımlılığı ve belirsizliği göz önüne alındığında, artık basit 1+1=2 türü problemlerle karşı karşıya değiliz. Şu an çözmemiz gereken, “Bugün Cuma, hafta sonunu nerede geçirmeliyim? Evde yapay zeka öğrenmeliyim?” gibi cümleleri anlamasını sağlamak ve duygusal analiz yaparak başka dillere çevirmek. Bu tür durumlarda, geleneksel veri türleri artık yeterli değildir.

İşte bu sebeple Token kavramının tanıtılması gereklidir. Tokenizasyon, karmaşık metin verilerini kelime, ifade veya noktalama işareti gibi, uydurulması daha küçük ve bilgisayarlar tarafından işlenmesi daha kolay birimlere ayırmaktır. Bu sayede, bilgisayar dil işleme süreçlerinde daha etkili olur ve metinlerde anlam çıkarabiliriz; sadece karakter sayısını hesaplamakla yetinmeyiz.

Belirginlikten Belirsizliğe: Geleneksel programlama, belirgin ve tahmin edilebilir verilerle çalışıyor; NLP ise çok anlamlı ve bağlama bağlı dilleri yorumlamaya girişiyor.

Yapılandırmalardan Yapılandırılmamış Verilere: Yapılandırılmış veri tabanları veya algoritmalara kıyasla, NLP akıcı ve serbest formlu doğal dilleri işler.

Token Nedir? Neden Metinleri Token’a Dönüştürmeliyiz?

Hayal edin ki, bu yaratıcı yapay zeka uygulamalarından biri çok hızlı bir özetleme yapacak; her kelimeyi tek tek okumadan, önemli bilgileri hızlı bir şekilde anlayabiliyoruz. Token bu süreçte kilit rol oynuyor, bilgisayara çok sayıda metni “anlamayı” ve işlemesini sağlıyor.

Token Nedir?

Doğal dil işlemede, Token genellikle metindeki anlamlı parçaları temsil eder. Bu parçalar kelimeler, ifadeler veya noktalama işaretleri şeklindedir. Yukarıdaki örnekteki durum gibi.

Neden Token’a Dönüştürmeliyiz?

Metni Token’a dönüştürmek, karmaşık bir iş raporunu anahtar bölümlere ayırmaya veya e-posta içeriğini maddelere bölmeye benzer. Bu tür bir parçalama, bilgisayarların dili daha etkili bir şekilde işlemelerine ve analiz etmelerine olanak tanır; böylece anahtar bilgileri arama, otomatik çeviri yapma veya duygusal analiz gerçekleştirme gibi görevleri üstlenebiliriz.

Örneğin, birinin Meituan üzerinde bir dizi mağaza açtığını düşünün, müşteri geri bildirimlerini analiz ederek ürünlerini geliştirmek istiyor. Geri bildirimlerin Tokenlara ayrılması, yaygın sorunları veya olumsuz geri bildirimleri tanımlamaya yardımcı olabilir.

Token’ların kelimeler olduğunu düşünmek, gerçek durumun ne olduğunu gösteriyor mu?

Token ile Karakter ve Kelime Arasındaki İlişki ve Farklar

Tanım Özellikleri Örnek
Karakter Metnin temel yapı taşı ` Bağımsız olarak tam anlam ifade etmeyebilir, diğer karakterlerle bir araya geldiğinde kelime oluşturur. happy
Kelime Karakterlerden oluşur, belirli bir anlam ifade eden bir yapı Bilgi iletiminin temel birimidir, tek bir karakterden daha zengin bilgiler taşır. I’m happy
Token Genellikle kelimeye karşılık gelir ancak daha esnektir; ifade, noktalama gibi olabilir, ayrıca kelime kökleri veya ekleri de olabilir. Token’ın tanımı, kullanım amacına bağlıdır; örneğin metin analizi, makine çevirisi vb. I, 'm, happy

Burada gördüğünüz üzere, bu durum büyük ölçüde insanların dil anlayışına dayanıyor.

Karakterler, kelimeler ve Token teknik olarak farklılık gösterse de, bunlar metin işleme açısından oldukça bağlantılıdır. Karakterler, kelimelerin temel yapı taşlarını oluştururken, kelimeler de Tokenların bir bileşeni olarak işlev görür. Pratikte, Tokenların tanınması ve kullanılması, karakter ve kelimelerin anlaşılmasına dayanır.

Örneğin, bir piyasa trend raporunu analiz etmek istediğimizde, Tokenizasyon sayesinde anahtar kelimeleri (örneğin “büyüme”, “risk”, “fırsat” vb.) hızla tanıyabiliriz ve yöneticilerin raporun özünü hızlı bir şekilde kavramalarına yardımcı olabiliriz.

Genel olarak, Token bilgisayarların metinleri işlemelerine ve anlamalarına yardımcı olan bir yöntemdir. Bu sayede otomatik metin işleme mümkün kılınır ve işletmelerin veri odaklı karar verme süreçlerinde dili daha etkili bir şekilde kullanmaları sağlanır.

Peki, Token nasıl üretilir ve nasıl işlenir? Bunun için geleneksel programlama düşüncesinin dışına çıkmamız gerekiyor.

Token Üretimi ve İşlenmesi

Token Nasıl Üretilir? Metnin Token’a Dönüştürülmesinin Süreci.

Farklı modellerin işlem aşamaları değişebilir. Anlayışı kolaylaştırmak için şu adımları verdik; kurumsal bilgi sistemleri içerisinde verilerin değerini elde etmekte, verilere ilişkin önceliği göz önünde bulundurarak, veri işleme maliyetini dikkate alarak uygun bir değerlendirme yapılması gerekir.

Örneğin,

Token Üretimi

Ön İşleme

İşte burada karışık Çince, İngilizce ve sayıları içeren bir örnek metin var; bunun yanında ön işleme gerektiren unsurlar da var:

1
2024 yılında, AI teknolojisi hızlı bir şekilde gelişiyor. Örneğin, OpenAI GPT-4o modelini piyasaya sürdü, bu model sadece güçlü değil, <code>doğal dil</code> işleme alanında çığır açan ilerlemelere sahip. Ancak, bazı yaygın, ancak bilgi taşımayan duraksız kelimeleri çıkarmamız gerekiyor; örneğin “de”, “idi” gibi. Bu teknolojiler hakkında daha fazla bilgi için lütfen web sitemizi ziyaret edin.

  1. Gereksiz Karakterlerin Çıkarılması:

    • Web kodu etiketlerinin (ör. <code> ve </code>) çıkarılması; bunlar genellikle metinde yararlı bilgi içermez.

  2. Metnin Standartlaştırılması:

    • Tüm İngilizce karakterlerin küçük harfe dönüştürülmesi, büyük-küçük harf farklılığını ortadan kaldırır; örneğin “OpenAI”yı “openai” yapar.
    • Karmaşık yazıyı düz hâle dönüştürme, eğer metinde karmaşık dil varsa; örneğin “发达”yı “gelişmek” olarak çeviririz.

  3. Duraksız Kelimelerin Çıkarılması:

    • Sıklıkla kullanılan, ama genellikle önemli bilgileri taşımayan ifadelerin belirlenip çıkarılması; örneğin “de”, “idi” gibi.

Bu ön işleme adımlarının ardından, metin daha düzenli hale gelecektir; dolayısıyla ileriki kesim ve Tokenizasyon aşamalarını geliştirecektir.

1
2024 yılında, AI teknolojisi hızlı bir şekilde gelişiyor. Örneğin, OpenAI GPT-4o modelini piyasaya sürdü, bu model sadece güçlü değil, doğal dil işleme alanında çığır açan ilerlemelere sahip. Ancak, bazı yaygın duraksız kelimeleri çıkarmamız gerekiyor; örneğin “”, “” gibi. Bu teknolojiler hakkında daha fazla bilgi için lütfen web sitemizi ziyaret edin.

Kelime Kesimi

Kelime Kesimi, adından da anlaşılacağı gibi, bir cümledeki kelimeleri ayırmayı içerir, bu da daha ileri işlemler için kolaylık sağlar. Elde ettiklerini bir dizi boncuk gibi düşünün, uygun yerlerinde kesin.

Peki, kelimeleri nasıl kesiyoruz? Kolaylaştırıcı bir yöntem şu ki, kelime sözlüğünden yardım almalıyız. Bu da geçmişte kullanılan yöntemlerdendi. Kesim sonrası görünüm yaklaşık şöyle oluyor:

1
2024 / yılında / , / AI / teknolojisi / hızlı / bir şekilde / gelişiyor / . / Örneğin / , / OpenAI / GPT-4o /  modelini / piyasaya / sürdü / , / bu / model / sadece / güçlü / değil / , / ayrıca / doğal / dil / işleme / alanında / çığır açan / ilerlemelere / sahip / . / Ancak / , / bazı / yaygın / duraksız / kelimeleri / çıkarmalıyız / , / örneğin / “ “ / , / “ “ / gibi / . / Bu / teknolojiler / hakkında / daha / fazla / bilgi / için / lütfen / web / sitemizi / ziyaret / edin / .

Tabii ki, gerçek süreçte “kelime kesimi” çok unsurlu bir içeriğe sahiptir. Temel olarak birkaç yaklaşım bulunmaktadır:

  1. Kelime Sınırının Belirlenmesi:

    • İngilizce gibi boşlukla ayrılmış dillerde bu daha basittir; İngilizce okumak gibi, kelimenin bittiği yeri kolayca anlayabiliriz.
    • Çince gibi diller için daha karmaşık bir durumdur; çünkü Çince yazımını kesintisiz bir biçimde yaparız. Burada anlamlı bir kelime grubu oluşturacak karakterler arasındaki ilişkileri belirlemek için başka yöntemlere başvurmalıyız.

  2. Sözlük ve Kuralların Kullanılması:

    • Sözlük Temelli Yaklaşım: Bir büyük liste (sözlük) aracılığıyla metindeki kelimeleri aramak ve eşleştirmek. Bu yöntem kolay ancak sınırlıdır çünkü yeni veya nadir kelimeler sözlükte olmayabilir.
    • Kural Temelli Yaklaşım: Bu yöntem, kelimeler arasındaki ilişkileri belirlemek için belirli kurallar kullanır; dilbilgisi ve bağlam bilgisi gibi öğeleri dikkate alarak kelimeleri belirler.

  3. İstatistiksel ve Öğrenme Yöntemleri:

    • Genellikle hangi harf veya kelimelerin birlikte ortaya çıktığını öğrenmek için istatistiksel verileri kullanırız. Bu yöntem, büyük miktarda metin verisini analiz ederek, kelime sınırlarını tahmin eder.

  4. Karma Yöntemler:

    • Uygulamada genellikle yukarıda belirtilen birkaç yöntemi birleştirerek kelime kesme doğruluğunu ve uygulanabilirliğini artırıyoruz.

Basit söylemek gerekirse:

  • İngilizce: Boşluk ve noktalama ile kelime kesimi.
  • Çince: Kelime sınırlarını belirlemede algoritma kullanmak.

Jieba Kelime Kesimi

Çince kelime kesiminin harika bir bileşeni olan Jieba, ama 4 yıldır güncellenmedi.

Geleneksel kelime kesme mantığı, kelimelerin taşındığı bağlamdaki anlamlarını ve bağlamı çok da dikkate almıyor. Bakalım bir örneğe:

1
Neden/ her/ zaman **Neden**?

Neden birisi, her ise bir kelime bloğu. Bu harika belirsizlik gerçekten harika!

Kelime kesildikten sonra, Tokenizasyon işlemi başlar.

Tokenizasyon

Tokenizasyon, metin veri işleme için kritik bir adımdır; kelime kesiminin üzerine daha da ayrıntılama ve işleme yapar, sonraki işlem ve analiz gereksinimlerine daha iyi uyum sağlar. Aşağıda sağladığınız metni kullanarak Tokenizasyon sürecini başta anlatıyoruz.

  1. Özel İsimlerin ve Belli İfadelerin Birleştirilmesi:

    • “OpenAI” ve “GPT-4o”nun özel adlar olarak ayrı Tokenlar olarak görülmesi gerektiğinden, bunlar bağımsız anlam taşır.
    • “Doğal Dil” bir terim olarak da bir bütün Token olarak düşünülmelidir.

  2. Noktalama İşaretleri Bağımsız Token Olarak:

    • Noktalama işaretleri (örneğin; virgül, nokta, tırnak işaretleri vb.) bağımsız Tokenlar olarak ele alınmalıdır; bu, cümledeki dilbilgisi ve yapıyı etkiler, bazen cümlenin anlamını bile değiştirebilir.

  3. Atıf İşaretlerinin İşlenmesi:

    • Boş tırnak içindeki boşluklar gibi (örneğin; “ ”) hata veya anlam taşımayan Token olarak sayılmamalıdır.

Tokenizasyon Sonucu

1
2024 / yılında / , / AI / teknolojisi / hızlı / bir şekilde / gelişiyor / . / Örneğin / , / OpenAI / GPT-4o / modeli / piyasaya / sürdü / , / bu / model / sadece / güçlü / değil / , / ayrıca / doğal / dil / işleme / alanında / çığır açan / ilerlemelere / sahip / . / Ancak / , / bazı / yaygın / duraksız / kelimeleri / çıkarmalıyız / , / örneğin / , / gibi / . / Bu / teknolojiler / hakkında / daha / fazla / bilgi / için / lütfen / web / sitemizi / ziyaret / edin / .

Bu işlem sonucu daha sıkı, daha anlam dolu ve sonrası NLP görevlerine daha uygun hale gelmiştir. Uygun Tokenizasyon ile metnin anlamını ve yapısal özelliklerini daha etkin bir şekilde yakalayabiliyoruz, derinlemesine metin anlama ve analiz için bir temel sunsa iyi olur.

Unutulmamalıdır ki, Tokenizasyon ve vektörizasyon sıkı bir biçimde ilişkilidir ancak farklıdır; vektörizasyon bu içerikleri sayısal verilere dönüştürmeyi içerir ki bu konuyu daha sonra değineceğiz.

Token Üretiminde Kelime Listesinin Rolü

Önceki analizlerimizden, Token üretim sürecinde kelime listesinin büyük bir etkisi olduğunu gördük.

Sınır Tanımlama, Tutarlılık Sağlama, Bilgi Sıkıştırma, İşlem Hızını Artırma, Anlamı Koruma:

Kelime listelerini güncelleyerek korumak, Token üretim sürecini sürekli olarak optimize etmede yardımcı olabilir; dilin değişimine ve yeni kelimelerin ortaya çıkmasına uyum sağlarken, bu şekilde tüm sistemin uyumlu çalışmasını ve doğruluğunu artırır.

Özel Karakterlerin (noktalama işaretleri, boşluklar) İşlenmesi

Token üretim sürecinde, özel karakterlerin işlenmesi özellikle dikkat edilmesi gereken bir konudur. Noktalama işaretleri ve boşluklar, metin içerisinde yapı ve anlam açısından önemli işlevler üstlenir:

  1. Noktalama İşaretleri: Noktalama işaretleri genellikle cümle içindeki yapıyı temsil eder; cümle sonu noktasının (.) veya virgülün (,) liste öğelerini ya da cümleleri ayırmada rol oynayan noktalar olarak düşünülmesi gerekmektedir. Tokenizasyon aşamasında, noktalama işaretleri genellikle bağımsız Token olarak ele alınır çünkü cümlenin tonunu ve yapısını etkileyebilir; zaman zaman cümlenin anlamını çocuk değiştirerek.

  2. Boşluklar: İngilizce ve Latin alfabesini kullanan diğer dillerde, kelimeleri ayırma işlemi için boşluklar temel araçtır. Tokenizasyon sırasında, boşluk kendi başına bir Token olarak tutulmaz, ama kelime sınırlarını belirleme açısından kritik öneme sahiptir. Ancak belirli formatlanmış metinlerde, estetik kaygılarla boşlukların kullanımı olur; bu durumda bağlama göre işlemler gerçekleştirilecektir.

  3. Özel Format Karakterleri: Tab karakteri, yeni satır karakteri (n) gibi metin içinde format kontrolü yapan karakterlerdir. Bu karakterler, bazı durumlarda göz ardı edilmesi veya özel şekilde işlenmesi gereken durumlarda olabilir; örneğin, düz metin belgelerini işlerken.

Bu özel karakterlerin doğru işlenmesi, metnin doğru bir biçimde Tokenize edilmesinin anahtarıdır. İşleme stratejisi, izleyen metin analiz ve uygulamalarının sonuçlarını etkiler. NLP sistemleri tasarlarken, içindeki karakterlerin işleme mantığını dikkatli düşünmeliyiz, böylece farklı uygulama ihtiyaçları ve veri özelliklerine uyum sağlanmalıdır.

Yukarıdaki içerikten de görebileceğimiz üzere, farklı dillerin Token işleme süreçlerinde bazı farklılıklar bulunmaktadır; bu farklılıklar, tokenlarla ilgili bazı kavramları anlamamıza yardımcı olabilir.

Token’ın Çeşitliliği ve Uyum Sağlama Yeteneği

Farklı Dillerde Tokenizasyon Yöntemleri

Dillerin yapısı ve dilbilgisi farklılıkları, Tokenizasyon yöntemlerinin yüksek adaptasyon ve esneklik göstermesini zorunlu kılmaktadır. Örneğin:

  • İngilizce ve Diğer Batı Dilleri: Bu diller, kelimeler arasında boşluklar kullanarak, Tokenizasyona doğrudan bir yol sunar. Örneğin, “The quick brown fox” cümlesi, basit bir şekilde boşlukla “The”, “quick”, “brown”, “fox” olarak kesilebilir.

  • Çince, Japonca ve Korece: Bu dillerde, kelime ayırıcıları yoktur; dolayısıyla Tokenizasyon daha karmaşıktır. Çince, hangi karakterlerin birlikte anlam taşıyacağını belirlemek için sözlük ya da istatistiksel modeller kullanır. Örneğin, “快速发展” bir bütün olarak “hızlı gelişme” olarak ele alınmalıdır, “hızlı” ve “gelişme” olarak değil.

  • Arapça ve İbranice: Bu diller soldan sağa yazılmazlar, bu yüzden Tokenizasyon sürecinde metinlerin yazılış yönü göz önünde bulundurulmalı ve birleştirilmiş harf problemleri ile başa çıkılmalıdır. Bu da Tokenizasyon algoritmaları için özel gereksinimler doğurur.

Bu farklılıkların anlaşılması, küresel işlerde çok dilli verilerin daha iyi yönetilmesine, çok dilli arayüzlerin ve içerik oluşturmanın optimize edilmesine, kullanıcı deneyiminin ve pazar genişlemesinin artırılmasına yardımcı olur.

Token’ın Boyutu ve Granülitesi Nasıl Belirlenir?

Token’ın boyutu ve granülitesi, uygulamanın spesifik gereksinimlerine ve istenilen işlem derinliğine bağlıdır:

  • İnce Granülite Token: Genellikle derin dil anlayışı gerektiren durumlarda kullanılır; örneğin, duygusal analiz veya anlam arama. Örneğin, bileşik kelimeleri daha da öteye parçalara ayırmak, dilin ince anlam değişikliklerini yakalamak için modelin yeteneklerini artırabilir.

  • Kaba Granülite Token: Miktar açısından hızlı işlem gerektiren durumlarda uygundur; örneğin, döküman sınıflandırması veya başlangıç aşamasındaki anahtar kelime keşfi. Kaba granülite Tokenizasyon, işlemlerin karmaşıklığını ve hesaplama gereksinimlerini azaltır.

Token boyutunun belirlenmesi genellikle işleme hızları ve anlam doğruluğu arasında bir denge bulmayı gerektirir. Yöneticiler, bu tür bir bilginin de farkında olarak AI projelerini uygularken daha akıllıca kararlar alabilir; iş ihtiyaçlarını karşılayacak doğru teknik ve araçları seçmeleri mümkün olur.

Farklı dillerdeki Tokenizasyon yöntemlerini ve Token’ın boyut ve granülite belirleme mantığını anlayarak, aşağıdaki avantajlara sahip olabilirsiniz:

  1. AI projelerini daha iyi değerlendirme: Tokenizasyonun karmaşıklığını ve zorluklarını anlamak, ilgili AI çözümlerini satın alma veya geliştirme sırasında daha bilgili kararlar verir.
  2. Küresel işletmeleri optimize etme: Çok dilli bir ortamda Tokenizasyon yeteneği, küreselleşme işe yarayışını artırır; kültürlerarası iletişimi ve kullanıcı etkileşimini geliştirebilir.
  3. Veri işleme verimliliğini artırma: Uygun Token granülitesini seçmek, iş ihtiyaçlarını karşılarken veri işleme verimliliğini ve maliyetlerini optimize edebilir.

Peki, Token’ın modeller üzerinde ne tür etkileri var?

Token ve AI Model Performansı

Token stratejileri, büyük modellerin bağlam alanlarını belli ölçüde etkiliyor. AI ile gerçekleştirdiğimiz iletişimde, birkaç geri dönüşe sahibiz. Eğer bu içerik çok fazlaysa, AI önceki bilgileri unutabiliyor. Bu durumu bağlam sınırlaması olarak düşünebiliriz. Aşağıda geçen yılki büyük dil modellerinin bağlam sınırlarını görüyoruz.

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

Bu geçen yılki verilerdir, şimdi de Gemini için verileri görüyoruz.
image.png
src： https://beebom.com/gemini-1-5-pro-announced/

Ülkemizdeki kimi 100M’lik pdf dosyanızla başa çıkabiliyor, bu bağlam alanı boyutu artık pazarlamanın önemli bir noktası. Peki bunun etkisi ne?

Günümüz bağlamında, farklı Token stratejileri yine de alttaki algoritma ile ilgili bir grafik oluşturuyor; yani Token stratejilerindeki optimizasyon, karta ikinci bir grafik eklemekten daha etkili değildir.

Token’ın Model Performansı Üzerindeki Etkisi

Token Sayısı, Modelin Hesaplama Karmaşıklığı ve Bellek Tüketimini Nasıl Etkiler?

Üretken yapay zeka modellerinde, GPT-4 veya diğer Transformer tabanlı modellerde, Token sayısı, modelin işlediği hesaplama karmaşıklığı ve bellek tüketimi ile doğrudan ilişkilidir. Her yeni Token ile birlikte, model daha fazla veri noktasını işlemeli; bu sadece eğitim ve çıkarım sırasında hesaplama yükünü artırmakla kalmaz, aynı zamanda bellek taleplerini de artırır. Örneğin, bir dil modelinin eğitimi sırasında, model her Token’ı diğer tüm Tokenlarla ilişkilendirmek zorundadır; bu özellikle modelin öz-dikkat mekanizmasında belirgin olur.

Örnek Senaryo: Bir üretken sohbet robotu projesini düşünün. Eğer girdi olarak geçen konuşma tarihi aşırı uzun ise (yani çok sayıda Token varsa), model yanıt üretirken yavaşlayabilir ve daha fazla kaynak tüketebilir. Örneğin, konuşmanın birkaç bin Token içermesi, kaynak sınırlı cihazlarda belirgin bir yavaşlama getirebilir.

Açık bir şekilde ifade etmek gerekirse, bu büyük model şirketlerinin kapasitelerini neden genişletmediklerini anlamak oldukça zor. Daha büyük bir şey daha mı iyi?

Daha Fazla Token Her Zaman Daha İyi Model Performansı Anlamına Gelmez

Daha fazla Token daima daha iyi model performansı anlamına gelmez. Üretken yapay zekada, uygun token sayısı, modelin bağlamı daha doğru bir biçimde yakalamasını sağlar; bu da üretilen içeriğin alaka düzeyini ve doğruluğunu artırır. Ancak aşırı fazla token gereksiz bilgiyi de beraberinde getirebilir, bu da modelin verimliliğini ve çıktı kalitesini azaltabilir.

Örnek Senaryo: Bir piyasa raporu üreten yapay zeka sistemi, doğru Token kesimi, önemli bilgilerin belirgin bir şekilde işlenmesini sağlayabilir, bu nedenle gereksiz detaylar arasında kaybolmaz. Örneğin, sistem büyük mali haberlerden, özlü bir özet oluşturması gerektiğinde; fazla Token kullanmak, oluşturulan raporun karmaşık ve belirsiz olmasına neden olabilir.

Bugünün büyük model şirketleri, büyük dosyaların işlenmesinde, mühendislik aşamaları genellikle bulut benzeri stratejiler kullanıyor. A bir dosyayı yükleyecek, B yüklerken, o anki çözümleri, A’nın belleğinden aldığında işlemeyecek. İçerik arttıkça, bu kendi ürün avantajını yaratır.

Token Kullanımını Optimize Etme

Token Sayısı ve Model Performansı Arasında Denge Nasıl Bulunur?

Buradaki Token stratejisi, genel olarak kullanıcıların Prompt kullanma stratejilerini etkiler; bu strateji sonuçları, beklentilerimize daha uygun hale getirir.

Token sayısı ile model performansı arasında doğru dengeyi bulmak, üretken yapay zeka modellerinin hem verimli hem de doğru olmasının anahtarıdır. Bu genellikle daha iyi sonuçlar elde etmek için denemeler ve hatalarla yapılmalıdır; ayrıca gelişmiş model ayarlama tekniklerini de kullanabiliriz.

Örnek Senaryo: Otomatik içerik oluşturma sistemlerinde, Token kullanımını dengelemek, tipik bir zorluktur. Sistem, uzun metinlerden anahtar bilgileri çıkararak özetler oluşturacağı için, yeterince bilgi tutmayı sağlamak ve aşırı karmaşık bir model yapısından kaçınmak kritik öneme sahiptir.

Token ve Bağlam Penceresinin İlişkisi ile Metin Üretim Kalitesi Üzerindeki Etkisi

Üretken yapay zekada, Token ve bağlam penceresi ayarları, üretilen metinlerin tutarlılığını ve mantıksal yapısını doğrudan etkiler. Bağlam penceresi ne kadar büyükse, model, metin üretimi sırasında geçmiş bilgileri o kadar fazla dikkate alabilir; dolayısıyla daha tutarlı ve doğal metinler üretebilir.

Örnek Senaryo: Varsayalım ki, teknik bir blog yazısı oluşturmak için bir AI modeli kullanıyorsunuz. Eğer bağlam penceresi çok dar olursa, model, makalenin çeşitli bölümlerini etkili bir şekilde bağlayamaz ve üretilen içerik mantık boşlukları ortaya çıkar. Token kullanımını optimize ederek ve bağlam penceresinin boyutunu ayarlayarak, makalenin kalitesini ve okunabilirliğini önemli ölçüde artırabilirsiniz.

Bundan sonra, uygulama sistemlerinde kullanıcı deneyimlerinin iyi olması gerektiği kadar maliyet de düşünülünce, Token’ın ticari uygulanabilirliği ve faturalama modeli ile göz atmak gerekir.

Token’ın Ticari Uygulamaları ve Faturalama Modelleri

Öncelikle, şu anki büyük model faturalama durumuna bir göz atalım.

Token Faturalaması

Genel olarak, büyük dil modellerini kullanımını web üzerindeki konuşmaya ve API ile yapılan çağrılara bölebiliriz; Web üzerindeki OpenAI kullanımı, genel olarak bir standart belirlemiştir, ayda 20 dolar. Ancak API çağırma durumu o kadar basit değil, çılgınca değişiklik gösterebilir.

Fare fareyi yakalamak için bir oyun oynar; hatta ChatGPT Plus olsa bile, belirli bir süre içinde işlem sayısında sınır var. Birçok insan, ChatGPT web üzerinden kullanmak için benzer bir örümcek yöntemlerini denemiştir; bunun yanında API kullanmadan, büyük ölçüde kaldırıldığını görmekteyiz!

Bir zamanlar, telekomünikasyon faturalama mantığı süre merkezliydi; benzer bir şekilde, zamanında çok kar getiren bir dönemdi. Sonra, sabit aylık paketler gelmişti; günümüzdeki token faturalama yöntemi de aynı düşünceyle yola çıkmakta.

Token Faturalama Mantığı

Neden Token Faturalama Kullanıyoruz? Mantıklı olup Olmama

Token faturalama modeli, özellikle OpenAI gibi dil modeli ile sunucularında kullanılan yapay zeka hizmetlerinde oldukça yaygındır. Bu faturalama modeli, kullanıcıların belirli bir kullanım miktarına göre, yani her bir istekte işlenen Token sayısına dayanarak faturalama yapar.

Mantığı:
Token faturalama modelinin mantığı, kullanıcıların kaynaklarına karşılık gelen tüketimini yansıtmasıdır. Her Token, modelin işlemek zorunda olduğu bir bilgi birimini temsil eder; daha fazla Token olursa daha fazla işlem kaynaklarının tüketimi söz konusu. Böylece, bu tür bir faturalama yöntemi, kullanıcıların yalnızca gerçekte kullandıkları üzerinden ödeme yapmasıyla eşgüdümlü kalır; aynı zamanda kullanıcılar girişlerini optimize etmeye erişim kazandırır, gereksiz harcamalardan kaçınır.

Ticari Model:
Ticari bakış açısında, Token faturalama modeli, AI hizmet sağlayıcılarına esnek ve adil bir faturalama çerçevesi sunar. Bu, hizmet sağlayıcılarının sistem üzerindeki yük ve işletme maliyetlerine göre farklı fiyat seviyeleri belirlemesine izin verir; böylece küçük geliştiricilerden büyük işletmelere kadar çeşitli müşteri tabanını çekebilirler.

Token Faturalaması ve Diğer Faturalama Yöntemleriyle Karşılaştırılması (Kelime, Karakter, Zaman)

Diğer yaygın faturalama modelleri ile kıyaslandığında, Token faturalamanın kendine has avantajları ve sınırlamaları vardır:

  • Kelime ve Karakter Faturalaması: Bu faturalama yöntemleri açık ve basit bir şekilde anlaşılır. Ancak genellikle işleme karmaşıklığını ve gerçek kaynak tüketimini dikkate almaz. Örneğin, basit kelimeler içeren uzun bir cümle, teknik terimleri içeren bir cümle kadar karmaşık olmayabilir; ancak kelime sayısına göre daha fazla maliyete neden olabilir.

  • Zamana Dayalı Faturalama: Süreye dayalı faturalama modeli (dakika veya saat bazında faturalama) akış verileri işleme veya çevrimiçi öğrenme gibi sürekli hizmetler için uygundur. Ancak kısa görevler için, bu model, adil veya kesin faturalama yapmayabilir.

Token faturalama, ölçümlerde daha ayrıntılı bir yaklaşım sağlarken, kullanıcıların gerçek kaynak tüketimlerine daha adil bir yansıma sunmaktadır.

Büyük model şirketlerinin maliyetleri; birçok kalemden daha sorundur.

  1. AR-GE Maliyetleri (İnsan Gücü + Deney)
  2. Eğitim Maliyetleri (Hesaplama Kaynakları + Veri İşlemesi)
  3. Dağıtım Maliyetleri (Altyapılar + Depolama Maliyetleri)
  4. Bakım Güncelleme Maliyetleri
  5. Etik Uyumluluk Maliyetleri (Veri Güvenliği, Veri Uyumluluğu)
    Genel görünümde, bunların hepsinin Token’lar aracılığıyla karşılanmasının gerçekçi olmadığını görmekteyiz; ancak bu aşamada, şu an için en uygun değerlendirme aracı gibi duruyor.

Token Faturalamanın Gerçek Etkisi

Farklı Faturalama Yöntemlerinin Kullanıcılar ve Geliştiriciler Üzerindeki Etkileri

Token faturalama modeli, kullanıcıların API taleplerini kontrol etmelerini gerektirir; böylece maliyetlerini kontrol ederler. Geliştiriciler, her bir talebin değerini maksimize etmek için etkin sorgular tasarlamak zorundadırlar, bu da gereksiz Token kullanımını azaltmaya yardımcı olur. Bu faturalama yöntemi, geliştiricilerin veri girişlerini ve işleme süreçlerini optimize etmeye teşvik eder; ancak aynı zamanda geliştirme karmaşıklığını ve ön optimizasyon işlerini artırabilir.

Hizmet sağlayıcıları açısından, Token faturalama sunucuları dengelemeye, gelir tahmin etmeye ve kaynak tahsisini optimize etmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, ürün iyileştirmeleri ve fiyatlandırma stratejilerinin değişiminde bir geri bildirim mekanizması olarak çalışarak, sağlayıcıların pazar taleplerini daha iyi karşılamalarına olanak tanır.

Token Kullanımını Nasıl Optimize Ederek Maliyetleri Düşürebiliriz?

Token kullanımını optimize etmek, maliyetleri kontrol etmenin anahtarıdır. Bu aşağıdaki yöntemlerle sağlanabilir:

  • Girdi Verilerini Sadeleştirme: İsteklerden önce, gereksiz metinleri ve fazladan verileri çıkararak yalnızca ana bilgileri saklayınız.
  • Etkili Sorgu Tasarlama: Dikkatli bir şekilde oluşturulmuş sorgular tasarlamak; karmaşık işlemlerden kaçınarak daha az bağlantılı taleplerle etkili çözümler bulmak önemlidir.
  • Önbellekleme Stratejileri Kullanma: Sık gerçekleştirilen ya da tekrarlanan taleplerde öncelikli olarak, geçmişte kaydedilen sonuçları kullanarak yeni arka uç çözümlemeleri azaltılır.
  • İzleme ve Analiz: Düzenli olarak Token tüketim verilerini analiz ederek; iyileştirmeleri bulup, stratejileri değiştirip, israfı düşürmeliyiz.

Bu yöntemlerle sadece maliyetleri değil, aynı zamanda sistemin tepki sürelerini de azaltabileceğimiz için; pazarın rekabetçi kısmında avantaj sağlarız.

Token’ın Ticari Değeri ve Uygulama Örnekleri

Token’ın İşletme İçindeki Gerçek Uygulamaları

Şirket operasyonlarında Tokenizasyon teknolojisinin uygulanması, veri işleme verimliliği ve karar kalitesini önemli ölçüde artırabilir. Teknik bilgisi olmayan kurumsal yöneticilerin Token kullanımlarını anlaması, teknolojik yatırımları daha iyi değerlendirmelerine yardımcı olur ve iş yeniliklerini destekler.

Teknik Perspektif: Token’ın Doğal Dil İşlemelerdeki Rolü

Tokenizasyon, karmaşık metin verilerini yönetmesi kolay birimlere ayıran teknik bir süreçtir; böylece yapay zeka sistemlerinin etkin veri analizi ve işleme yapmasına olanak tanır. Bu süreç, doğal dil işleme (NLP) için kritik öneme sahiptir; bu, makinelerin insan dilini “anlamasını” sağlar ve şu görevleri yerine getirmesine yardımcı olabilir:

  • Bilgi Çıkarma: Tokenizasyon, binlerce metinden anahtar bilgilerin hızlı bir şekilde çıkarılmasına yardımcı olur; örneğin, hukuki belgelerden ilgili maddeleri çıkartma.
  • Duygu Analizi: Token analizleri aracılığıyla işletmeler, müşteri geri bildirimlerindeki duyguları tanımlanabilir; bu doğrultuda ürün veya hizmetlerini daha iyi yönlendirebilirler.
  • Otomatik Öz: Tokenizasyon teknolojisi, belgelerin otomatik özlerini oluşturabilir ve bilgi çalışanlarının verimliliğini artırabilir.

Ticari Perspektif: Token’ın İşletme Değerini Artırmadaki Rolü

Ticari açıdan bakıldığında, Token yalnızca işlemlerin verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda yeni iş modelleri ve gelir yolları oluşturma fırsatları da sunabilir:

  • Müşteri Etkileşimini Geliştirme: Token tabanlı sohbet robotları, 24 saat müşteri hizmetleri sunarak müşteri memnuniyetini artırır; aynı zamanda hizmet maliyetlerini azaltma imkanı sağlar.
  • Pazar Analizi: Tokenizasyon sayesinde işletmeler, pazar raporlarından trend bilgilerini hızlıca elde edebilir, stratejik kararlar alabilir.
  • Kişiselleştirilmiş Tavsiyeler: E-ticaret platformlarında Tokenizasyon teknolojisi, kullanıcıların alışveriş geçmişlerini ve göz atma davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün tavsiyeleri sunabilir; bu da satış potansiyelini artırır.

Gerçek Uygulama Örnekleri

Müşteri Hizmetleri Robotu

Tipik bir uygulama, bir müşteri hizmetleri robotudur. Örneğin, büyük bir telekomünikasyon şirketi, kullanıcıların sorularını ele almak için Token tabanlı bir müşterilerini desteklemek üzere yapılandırılmıştır; bu, fatura sorunları, hizmet kesintileri gibi konuları hızlıca çözebilir. Robotu, kullanıcıların sorunlarını (Tokenlaştırılmış olanları) analiz ederek, doğru yanıtlar vermekte ya da uygun hizmet departmanına yönlendirebilmektedir.

İçerik Öneri Sistemi

Medya ve eğlence sektöründe, içerik öneri sistemleri Tokenizasyon teknolojisini kullanarak kullanıcıların izleme veya okuma alışkanlıklarını analiz etmektedir. Böylece kullanıcıların ilgi duyabileceği yeni filmleri, kitapları veya makaleleri önerir. Örneğin, Netflix’in öneri sistemi, kullanıcıların izlediği programların açıklama Token’larını analiz ederek, diğer programların tahmin edilmesinde büyük rol oynar.

Token’ın Ticari Değeri ve Gelecek Yaklaşımları

Kurumsal uygulamalarda Token’ı anlamak ve etkin bir biçimde kullanmak, yapay zeka projelerinin başarılı olmasının anahtarıdır. Token’ın ticari değerini ve zorluklarını kavramak, strateji geliştirmek ve teknoloji yeniliklerine yön vermek açısından kritik önem taşımaktadır.

Token Uygulamaları

Teknik Perspektif: Token’ın Rolü

Doğal dil işlemedeki Token uygulamaları, metin bilgilerini yapay zeka sistemlerinin etkin bir biçimde işlenmesini sağlar. Kısaca, Tokenizasyon; büyük metin parçalarını daha küçük işlem birimlerine ayırma sürecidir; bu işlem birimleri (Token), makine öğrenimi modellerinin çalışması için bir temel sağlar.

  • Veri İşleme: Müşteri taleplerini işleme, piyasa geri dönüşlerini analiz etme ya da geniş belgeleri yönetme sürecinde, Tokenizasyon, bu karmaşık metin verilerinin daha kolay yönetilebilir ve analiz edilebilir hale gelmesini sağlar.
  • Verimlilik Artışı: Tokenizasyon sayesinde, AI modelleri anahtar bilgileri hızla tanıyabilir; bu da karar alma sürecini hızlandırarak iş yerinin cevap vermek için gereken süreyi artırır.

Ticari Perspektif: Token’ın Ekonomik Değeri

Ticari açıdan, Token yalnızca teknik bir uygulama unsuru olmaktan öte, iş operasyonlarının etkinliğini artırmamıza, müşteri deneyimini güçlendirmeye ve yeni iş modelleri geliştirmeye doğrudan bağlanabilir.

  • Müşteri Hizmetlerini Optimize Etme: Tokenizasyon sayesinde otomatik hizmetlerin sağlanması, müşteri taleplerini hızlı ve doğru bir biçimde karşılamayı mümkün kılar; bu da müşteri memnuniyeti ve marka bağlılığını oldukça artırır.
  • Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Tokenizasyon kullanarak, kullanıcı davranışlarını ve tercihlerinin analizinde, işletmelere yüksek derecede kişiselleştirilmiş pazarlama içerikleri sunarak, satış dönüşüm oranlarını artırmak mümkün oluyor.

Token’ın Geleceği ve Zorlukları

Gelecek Gelişim Yönlerine Bakış

Yapay zeka teknolojileri geliştikçe, Token uygulamalarının daha akıllı ve çeşitli hale gelmesi beklenmektedir:

  • Karma Mod İçin Uygulama: Token teknolojisi yalnızca metin işleme ile sınırlı kalmayacak; gelecekte video, ses ve diğer çoklu medya içeriklerini analiz edebilecek alanlarda daha geniş bir uygulama alanı bulacak.
  • Akıllı Optimizasyon: Token üretimi ve işlemesi daha akıllı hale gelecektir; AI, Token boyutunu ve sayısını otomatik olarak ayarlayarak, farklı iş ihtiyaçlarına daha iyi uyum sağlamayacaktır.

Ticari Zorluklar ve Fırsatlar

  • Veri Güvenliği ve Gizliliği: Tokenizasyon sürecinde verilerin güvenliğini sağlamak ve kullanıcı gizliliğini korumak, özellikle hassas bilgilerin işlenmesinde bir zorluk oluşturacağı düşünülebilir.
  • Teknoloji Entegrasyonu: Token teknolojisini mevcut IT sistemleri ve iş süreçleriyle sorunsuz bir şekilde entegre edebilmek, teknik dönüşümün anahtarı olacaktır.
  • Adalet ve Açıklık: Tokenizasyon ile elde edilen AI kararlarının adil ve şeffaf olduğundan emin olmak, tüm tarafların güvenini artırmayı gerekli kılmaktadır.

Sonuç

Bu makaleyi yazarken, Lin Miao’dan mevcut yeni yönelişleri aldım (teşekkür ederim), https://arxiv.org/abs/2104.12369 ile, Huawei’nin Pangu modelinin uygulamalarına bakıldığında, Çince alandaki Token gelişimi, mühendislikten uzaklaşmak eğilimindedir. Gelişmeleri daha detaylı görmek için beklemekteyiz.

Yazıyı hazırlamadan önce, Token anlayışım yalnızca bir Çince karakterin 1 Token olarak ne şekilde olduğu ile sınırlıydı ve aynı zamanda Token ile vektorizasyonu eşdeğer görüyordum. Vektorizasyondan önce de Token çalışmaları vardır. AI’ya daha iyi hazırlığın ve değişime daha iyi kucak açmanın, mevcut işletme uygulama sistemlerinde verilerin daha iyi kullanılmasında başlayabiliriz!

Referans Linkleri