I token in GPT-3 e GPT-4, come in molti altri modelli di linguaggio, rappresentano unità di testo su cui il modello opera. I token possono essere parole intere, frammenti di parole o persino simboli di punteggiatura. Quando si fornisce un input di testo a GPT, viene suddiviso in token prima che il modello lo processi. Ecco un approfondimento sul funzionamento dei token in GPT e come vengono gestiti per testo e immagini.
1. Token di Testo
- Che cos’è un token: Un token è una sequenza breve, che può essere composta da una parola singola, una parte di parola o un simbolo (come una virgola o un punto). Ad esempio, la frase “Come stai?” potrebbe essere suddivisa in tre token: “Come”, “stai” e “?”.
- Lunghezza dei token: In media, un token corrisponde a circa 4 caratteri in inglese. Tuttavia, lingue diverse possono influenzare il numero di token, poiché parole più lunghe o con complessi sistemi di caratteri possono richiedere più token.
- Conteggio dei token: Ogni modello ha un limite massimo di token per input, inclusi testo e risposta generata. Ad esempio, GPT-4 può gestire fino a 8.192 o 32.768 token a seconda della versione. Se si supera il limite massimo, il modello tronca il testo o riduce la risposta.
- Tokenizzazione e comprensione: Il modello analizza i token per generare una risposta basata su ciò che “comprende” dai vari token. I token non vengono letti come parole intere con un significato fisso, ma piuttosto come un insieme di segnali che il modello usa per predire il prossimo token.
2. Token per le Immagini
- GPT-4 e Immagini: Le versioni più avanzate, come GPT-4 con capacità multimodali, possono elaborare input di immagini oltre al testo. L’elaborazione delle immagini funziona diversamente da quella del testo; le immagini non vengono divise in token nel senso tradizionale. Invece, l’immagine viene convertita in rappresentazioni numeriche (features) tramite reti neurali pre-addestrate per l’elaborazione visiva.
- Rappresentazione delle Immagini: Per un input di immagine, una rete neurale dedicata (come una rete convoluzionale) trasforma l’immagine in una serie di vettori numerici che rappresentano diverse caratteristiche visive. Queste informazioni vengono poi fuse con i token testuali, permettendo al modello di generare risposte che comprendano sia il contesto visivo che quello testuale.
- Contesto Integrato: Quando si forniscono testo e immagini insieme, GPT utilizza il contesto dell’immagine per comprendere meglio il testo. Ad esempio, se si fornisce una foto di una torta e si chiede “Quali ingredienti ci sono?”, GPT cercherà di interpretare l’immagine e collegarla alla domanda per dare una risposta coerente.
3. Gestione del Contesto tra Token di Testo e Immagini
- Combinazione Multimodale: Nel modello multimodale, il contesto viene condiviso tra testo e immagini. Se si carica un’immagine e si scrive un testo di accompagnamento, GPT-4 integra le informazioni da entrambi gli input per generare una risposta informata.
- Limiti dei Token per il Contesto: Anche in modalità multimodale, c’è un limite alla quantità di contesto che il modello può mantenere. Se si fornisce una descrizione lunga insieme a un’immagine, il modello potrebbe essere costretto a tagliare parte dell’input, concentrandosi solo sui dettagli più rilevanti.
4. Limiti e Costi dei Token
- Efficienza Computazionale: Maggiori sono i token (testuali e visuali), più memoria e potenza di calcolo sono richieste per elaborare l’input. I token consumati determinano anche i costi per chi utilizza il modello, dato che modelli come GPT spesso operano su piani di utilizzo basati sul numero di token processati.
- Ottimizzazione dell’Input: Per ridurre il numero di token, è consigliabile mantenere il testo conciso e fornire solo le immagini rilevanti. Token in eccesso, infatti, possono ridurre la precisione delle risposte del modello se l’input è troppo complesso o prolisso.
5. Esempio Pratico
Immaginiamo di fornire al modello GPT un’immagine di un paesaggio montano con una breve domanda: “Che montagne sono queste?”. In questo caso:
- Interpretazione dell’Immagine: Il modello cercherà di identificare elementi dell’immagine come le forme delle montagne, la vegetazione, l’eventuale neve o altri dettagli visivi.
- Utilizzo dei Token per la Domanda: La domanda viene tokenizzata e il modello elabora i token insieme all’input visivo.
- Risposta Contestuale: GPT tenterà di rispondere utilizzando le informazioni visive e testuali, anche se potrebbe non essere in grado di identificare specifici luoghi geografici senza riferimenti specifici.
In breve, il processo di tokenizzazione è cruciale per il funzionamento di GPT e comprende l’elaborazione di testo e immagini, con i token che determinano sia i limiti computazionali sia il contesto elaborabile dal modello.