Tokens et Tokenisation en AI (Intelligence Artificielle)

Un token en intelligence artificielle, particulièrement dans le traitement du langage naturel (NLP), est une unité de base du texte. Il peut s'agir d'un mot, d'une partie de mot, d'un caractère, ou même d'un signe de ponctuation. Les tokens sont utilisés pour décomposer le texte en éléments plus petits, plus faciles à traiter pour les modèles d'IA.

Le nombre de tokens par mot peut varier considérablement selon le modèle de tokenisation utilisé et la complexité du mot :

• Certains mots courts et courants peuvent être représentés par un seul token.
• Les mots plus longs ou moins fréquents peuvent être divisés en plusieurs tokens.
• En moyenne, on estime qu'un mot en français équivaut à environ 1,3 tokens.
• Cependant, ce ratio peut varier selon la langue et le modèle de tokenisation spécifique utilisé.

La tokenisation est le processus de conversion du texte en une séquence de tokens. C'est une étape cruciale dans le traitement du langage naturel qui permet aux modèles d'IA de comprendre et d'analyser le texte. La tokenisation peut être effectuée de différentes manières :

• Par mots : le texte est divisé en mots individuels.
• Par sous-mots : les mots sont divisés en unités plus petites pour mieux gérer les mots rares ou complexes.
• Par caractères : chaque caractère est considéré comme un token distinct.

La taille du contexte, souvent appelée "fenêtre de contexte" ou "longueur de contexte", est cruciale pour les modèles de traitement du langage en IA :

• Elle détermine la quantité d'informations que le modèle peut prendre en compte à un moment donné.
• Un contexte plus large permet au modèle de comprendre des relations à plus long terme dans le texte.
• Cependant, un contexte trop large peut augmenter significativement le temps de traitement et les ressources nécessaires.
• Le choix de la taille du contexte est un équilibre entre performance et capacité de compréhension du modèle.

En conclusion, la taille du contexte affecte directement la capacité du modèle à générer des réponses cohérentes et pertinentes sur de longues séquences de texte.