توکن چیست و چه نقشی در ChatGPT دارد؟
راهنمای ساده و دقیق برای درک منطق شمارش توکن در مدل‌های زبانی
در زمان استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT، یکی از مفاهیمی که زیاد با آن مواجه می‌شویم، اصطلاحی به نام توکن (Token) است. اگر برای شما هم این سؤال پیش آمده که توکن چیست، چه اهمیتی دارد و چگونه شمارش می‌شود، این مقاله به زبان ساده برایتان آماده شده است.
توکن چیست؟
در مدل‌های زبانی مانند ChatGPT، توکن واحد پردازش متن است. برخلاف تصور عموم، توکن‌ها لزوماً معادل واژه‌ها نیستند. یک توکن می‌تواند:
- یک کلمه کامل باشد (hello)
- بخشی از یک کلمه باشد (inter، national)
- علائم نگارشی باشد (. یا ,)
- فاصله‌ها و علائم خاص را هم شامل شود
برای مثال، جمله‌ی
“AI is transforming the future.”
تقریباً شامل 7 توکن می‌شود:
[“AI”, ” is”, ” transforming”, ” the”, ” future”, “.”]
(در برخی مدل‌ها، فضای قبل از کلمات هم به‌عنوان توکن شمارش می‌شود)
چرا توکن مهم است؟
مدل‌های زبانی مانند GPT (که پایه ChatGPT است) محدودیت‌هایی در تعداد توکن دارند. این محدودیت شامل:
- ورودی (prompt): تعداد توکن‌هایی که شما به مدل می‌فرستید
- خروجی (response): تعداد توکن‌هایی که مدل به شما برمی‌گرداند
- و مجموع این دو نباید از سقف تعیین‌شده‌ی مدل عبور کند
مثلاً در GPT-4، سقف توکن ممکن است 128k توکن باشد (بسته به نسخه)، اما در حالت رایج، 8k یا 32k توکن قابل استفاده است.
چند توکن معادل چند کلمه است؟
تقریباً به ازای هر 75 تا 100 کلمه انگلیسی، حدود 100 توکن مصرف می‌شود.
یعنی یک متن 1,000 کلمه‌ای تقریباً حدود 750 تا 1,000 توکن دارد.
برای زبان فارسی، بسته به ساختار جمله، این عدد ممکن است کمی بیشتر باشد.
توکن‌ها چه کاربردی در مدیریت مصرف دارند؟
در استفاده از API یا سرویس‌هایی مثل ChatGPT Plus یا Pro، هزینه‌ها معمولاً بر اساس تعداد توکن مصرف‌شده محاسبه می‌شوند. بنابراین:
- هرچه متن طولانی‌تر باشد، توکن بیشتری مصرف می‌شود
- خلاصه‌سازی، ساده‌نویسی و استفاده از ورودی‌های کوتاه‌تر، هزینه و کارایی را بهینه‌تر می‌کند
- توکن‌ها بر تعیین محدودیت طول پاسخ‌ها نیز تأثیر دارند
آیا می‌توان توکن‌ها را شمارش کرد؟
بله. ابزارهایی برای تخمین و شمارش توکن وجود دارند، از جمله:
- سایت‌هایی مثل OpenAI Tokenizer
- ابزارهای برنامه‌نویسی در پایتون با استفاده از کتابخانه‌ی tiktoken
- نمایش در خود محیط ChatGPT برای توسعه‌دهندگان (API usage)
ارتباط با ماژول دستیار هوشمند ایده
ماژول «دستیار هوشمند ایده» که در بستر محصولات آموزشی شرکت توسعه علوم راهبردی ایده ارائه می‌شود، نیز از زیرساخت مدل‌های زبانی قدرتمند OpenAI برای تحلیل داده‌ها، پیشنهاد محتوا و ارائه پاسخ بهره می‌برد. از آنجا که این ماژول دقیقاً بر پایه همین معماری و الگوریتم‌های توکن‌محور طراحی شده است، آشنایی با مفهوم توکن به کاربران کمک می‌کند تا درک بهتری از سازوکار پردازش متن، ظرفیت‌های تعامل و نیز مبنای محاسبه هزینه مصرفی داشته باشند. این شناخت برای سازمان‌هایی که قصد استفاده بهینه و هدفمند از قابلیت‌های هوش مصنوعی دارند، یک مزیت عملی و راهبردی محسوب می‌شود.
نتیجه‌گیری
درک منطق توکن‌ها نه‌تنها برای استفاده دقیق‌تر و به‌صرفه‌تر از ابزارهایی مانند ChatGPT ضروری است، بلکه در کاربردهای سازمانی همچون «دستیار هوشمند ایده» نیز نقشی کلیدی ایفا می‌کند. با شناخت این ساختار، سازمان‌ها می‌توانند هم در مصرف منابع هوش مصنوعی بهینه‌تر عمل کنند، و هم با اطمینان بیشتری از این فناوری در مسیر ارتقاء یادگیری، توسعه منابع انسانی و تصمیم‌گیری بهره بگیرند.
