Токены в больших языковых моделях: как работает BPE и почему это важно

Токены в больших языковых моделях: как работает BPE и почему это важно

В эпоху генеративного ИИ термин «токен» стал привычным для разработчиков, исследователей и даже обычных пользователей чат‑ботов. Однако за этим простым словом скрывается целый механизм, без которого современные большие языковые модели (LLM) не могут эффективно обрабатывать текст. В статье разберём, что такое токен, как формируется словарь модели и почему алгоритм Byte Pair Encoding (BPE) стал де‑факто стандартом токенизации.

Токен — это минимальная единица ввода, воспринимаемая конкретной моделью. В отличие от традиционного представления текста как последовательности слов, LLM работают с числовыми идентификаторами, каждый из которых соответствует отдельному элементу словаря. Словарь фиксирован во время обучения и содержит от нескольких десятков тысяч до нескольких сотен тысяч токенов. При подаче строки модель разбивает её на токены согласно этому словарю, а затем заменяет их на целочисленные коды, которые попадают в нейронную сеть.

Почему же токен не всегда совпадает со словом? Токен может быть целым словом, его частью, отдельным символом, пунктуацией или даже пробелом. Всё зависит от того, как часто данная подстрока встречалась в обучающем корпусе. Если комбинация «привет» встречалась часто, она будет отдельным токеном. Если же слово «непривычный» встречалось реже, оно может быть разбито на несколько токенов: «не», «привыч», «ный». Такой подход позволяет модели сохранять информацию о морфологии и уменьшать размер словаря без потери качества.

Основной метод построения словаря — Byte Pair Encoding. Алгоритм начинается с самого простого: каждый символ текста считается отдельным токеном. Затем он многократно ищет самую частотную соседнюю пару символов и объединяет её в новый токен. Процесс повторяется, пока словарь не достигнет заданного размера (обычно 30‑50 к тысяч токенов). В результате часто встречающиеся подстроки, такие как «tion», «ing», «не», «пре», становятся отдельными токенами, а редкие комбинации остаются разбитыми.

BPE изначально разрабатывался для сжатия текста, но его свойства идеально подходят для нейросетей: он сохраняет частотную информацию, уменьшает количество редких токенов и позволяет модели работать с любыми языками, включая те, где словообразование сильно варьируется. В отличие от более сложных методов, например WordPiece или SentencePiece, BPE прост в реализации и обеспечивает предсказуемую структуру словаря.

Разные модели используют разные vocabularies. Так, GPT‑4, Llama 3, Claude 2 и другие имеют собственные наборы токенов, построенные на основе BPE или его модификаций. Поэтому одна и та же фраза может быть токенизирована разным числом токенов в разных системах. Пример: фраза «Большие языковые модели» в GPT‑4 может разбиться на три токена, а в Llama 3 – на четыре, потому что в последней словарь содержит отдельный токен для «языковые», а в первой – для «языков» и «ые».

Значение количества токенов выходит за рамки чисто технического. Во-первых, модели ограничены контекстным окном – максимальным числом токенов, которое они могут обработать за один запрос. У GPT‑4 это 8 192 токена, у некоторых новых моделей – 32 768. Превышение лимита приводит к усечению текста, потере информации и, как следствие, ухудшению качества ответа.

Во‑вторых, стоимость использования коммерческих LLM часто считается за миллион токенов. Поэтому понимание того, как токенизировать запрос, помогает оптимизировать расходы: заменив редкие слова более частыми синонимами, можно сократить количество токенов без потери смысла.

Существует несколько онлайн‑инструментов, позволяющих увидеть токенизацию в реальном времени. Например, интерактивный токенизатор от OpenAI ( показывает, какие токены образует модель из введённого текста и сколько они стоят. Такие сервисы полезны как разработчикам, так и конечным пользователям, желающим понять, почему их запрос «съедает» определённый объём контекста.

Подводя итог, токен – это фундаментальная строительная блокировка LLM, а BPE – проверенный способ построения эффективного словаря. Понимание этих концепций помогает не то