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生成AIのトークンとは?仕組みと活用法を徹底解説

生成AIのトークンとは?仕組みと活用法を徹底解説
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こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。

弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

「生成AIのトークンとは何ですか?」と友人に尋ねられた際、専門家として自信を持って答えることができるかもしれません。しかし、トークンについてさらに詳しく掘り下げ、深い理解を得たいと考えたことはありませんか?

生成AIのトークンは、AIモデルが言語を理解し生成するための基本単位であり、GPT-4やGeminiなどのモデルが効率的にテキストを処理・生成する上で重要な役割を果たしています。

この記事では、「生成AIのトークンとは何ですか」という疑問に対して、専門家として友人に説明するような形で、その定義、仕組み、活用方法、そしてその重要性についてわかりやすく解説します。

目次

生成AIにおけるトークンの基礎知識

生成AIにおけるトークンの基礎知識

生成AIについては、以下の記事に詳細を記載していますので、ぜひご覧ください。
関連記事:生成AI導入の徹底ガイド:基礎知識から応用事例、未来展望まで

生成AIのトークンとは何ですか

生成AIのトークンとは、AIモデルが個別に処理するテキストの断片を指します。トークンの長さは1文字から単語全体、あるいはフレーズまで様々であり、例えば「これは素晴らしい記事です」という文は、[これ, は, 素晴らしい, 記事,です]のようにトークン化されます。このように、トークン化によってテキストが細かく分割されることで、AIモデルは効率的に言語を理解し、生成することが可能となります。トークンは、AIが言語を理解し生成するための基本的な構成要素であり、テキスト生成とテキスト分析の両方において重要な役割を果たします。

テキスト生成では、モデルは次に来るトークンを予測しながらテキストを作成し、テキスト分析では、文脈と意味を深く理解するためにテキストをトークンに分解します。これにより、AIは一貫性のある文脈に沿ったテキストを生成し、テキスト内のパターンや感情、重要な情報を識別することができます。

トークンの役割

トークンは、生成AIモデルが言語を理解し、生成するための基本的な構成要素として機能します。主な役割は以下の二つです:

  • テキスト生成: 生成AIモデルは、一連のトークンの中で次に来るトークンを予測することでテキストを作成します。初めのプロンプトから始まり、文や段落が完成するまで、モデルはトークンを一つずつ追加していきます。この段階的なプロセスにより、生成されたテキストは一貫性が保たれ、文脈に沿ったものとなります。
  • テキスト分析: テキストを分析する際、モデルは文脈と意味をより深く理解するために、テキストをトークンに分解します。このきめ細かいアプローチにより、より正確な言語処理が可能となり、モデルはテキスト内のパターン、感情、重要な情報を識別することができます。

トークンの役割

トークン化の方法と手法

トークン化の方法と手法

トークン化とは何か

トークン化とは、テキストを小さな単位であるトークンに変換するプロセスを指します。自然言語処理(NLP)において重要な前処理の一つであり、AIモデルはこれらのトークンを受け取り、数値ベクトルに変換し、数学的に操作します。トークン化には様々な方法があり、それぞれの方法には長所があり、異なる種類のNLPタスクに適しています。

単語ベースのトークン化

単語ベースのトークン化は、最も一般的で基本的なトークン化の方法です。空白と句読点に基づいてテキストを個々の単語に分割します。例えば、「私はAIが大好きです」という文は、[私は, AIが, 大好きです]のように分割されます。

この方法は、単語単位での解析が必要なタスクに適しており、特に単語の意味や文脈を重視する場合に有効です。さらに、単語ベースのトークン化は、言語の構造を理解するための基本的なステップとして、他のトークン化手法と組み合わせて使用されることもあります。例えば、単語の頻度や共起関係を分析する際に役立ちます。

文字ベースのトークン化

文字ベースのトークン化は、空白や句読点を含むテキストを個々の文字に分解します。例えば、「AI」は[A, I]のように分割されるため、細かい粒度での解析が可能となります。この方法は、特に文字単位での詳細な解析が必要な場合や、未知の単語を扱う際に有効です。文字ベースのトークン化は、特に言語の音韻的な特徴を捉えるために使用されることがあり、音声認識やスペルチェックなどのタスクで効果を発揮します。また、文字レベルでの誤り訂正や、未知の単語の推測にも役立ちます。

サブワードトークン化(BPEを含む)

サブワードトークン化は、形態素やサブワードなど、単語をより小さな単位に分解します。特にByte-Pair Encoding (BPE)は、最も頻繁に出現するバイトまたは文字のペアを反復的にマージすることで、文字レベルと単語レベルのトークン化のバランスを取ります。この方法は、語彙にない単語をサブワード単位に分解することで処理できるため、特に効果的です。これにより、モデルはまれな単語や造語を含む、より広範囲の単語を理解し、生成することができます。BPEは、特に多言語環境でのトークン化において、異なる言語間での一貫性を保つために使用されることが多く、翻訳タスクでの精度向上に寄与します。

サブワードトークン化(BPEを含む)

Nグラムトークン化は、テキストからn個の連続した項目(単語または文字)のシーケンスに基づいてトークンを作成します。例えば、「私は自然言語処理が大好きです」という文の単語レベルのバイグラム(n=2)は、[私は, 自然言語, 処理が, 大好きです」となります。

この方法は、連続する単語や文字のパターンを捉えるのに適しており、特に言語モデルのトレーニングにおいて有用です。Nグラムは、特にテキストの予測や補完において、次に来る単語や文字の確率を計算するために使用され、言語の流暢さを向上させるための重要な手法です。

文トークン化

文トークン化は、テキストを個々の文に分割する方法です。文ごとにトークンを分けることで、より大きな文脈を保持しつつ、解析を行うことが可能です。この方法は、文単位での解析が必要なタスクに適しており、特に文の構造や意味を重視する場合に有効です。文トークン化は、特に文の感情分析や要約生成において、文の境界を正確に識別するために使用され、テキストの全体的な意味を把握するための基盤を提供します。

Byte-Pair Encoding (BPE) の詳細

Byte-Pair Encoding (BPE) の詳細

Byte-Pair Encoding (BPE) は、OpenAIが開発したものも含め、多くの最新の言語モデルで使用されている一般的なトークン化の方法です。BPEは、最も頻繁に出現するバイトまたは文字のペアを反復的にマージすることで、文字レベルと単語レベルのトークン化のバランスを取ります。

この方法は、語彙にない単語をサブワード単位に分解することで処理できるため、特に効果的です。これにより、モデルはまれな単語や造語を含む、より広範囲の単語を理解し、生成することができます。

トークンの重要性と影響

トークンの重要性と影響

トークンは、AIが言語を理解し、生成する方法の基礎となります。その影響はモデルの性能、計算効率、コストなど多岐にわたります。

側面 トークン化の影響
モデルの精度 より良いトークン化は、言語の理解と生成の向上につながります
処理速度 効率的なトークン化は、AIシステムの計算負荷を軽減します
コスト トークン数は、多くの場合、AIサービスの利用コストを決定します
多言語サポート 高度なトークン化方法は、複数の言語のより良い処理を可能にします

自然言語処理におけるトークン化の役割

自然言語処理におけるトークン化の役割

トークン化は、NLPの基礎であり、機械が複雑な言語構造を管理しやすい断片に分解することを可能にします。MarketsandMarketsの最近のレポートによると、NLP市場は、2020年の116億ドルから2026年には351億ドルに成長すると予想されており、その一因はトークン化技術の進歩です。

著名な計算言語学者であるエミリー・ベンダー博士は、トークン化の重要性を次のように強調しています。「効果的なトークン化は、すべての高レベルNLPタスクの基盤となるものです。それがなければ、最も洗練されたAIモデルでさえ、人間の言語を理解するのに苦労するでしょう。」

テキスト内のトークン数を数える方法

テキスト内のトークン数を数える方法

トークンを数えることは、AIモデルを扱う開発者にとって不可欠です。処理時間とコストを見積もるのに役立つためです。正確なトークン数は、使用されるトークン化の方法によって異なりますが、一般的なガイドラインは以下の通りです。

  • ほとんどの英単語は1つのトークンです。
  •  長い単語やあまり一般的でない単語は、複数のトークンに分割される場合があります。
  • 句読点や特殊文字は、通常、別々のトークンとしてカウントされます。

多くのAIプラットフォームは、特定のモデルのトークン数を正確にカウントするためのツールやAPIを提供しています。

トークンを理解することは、ユーザーと開発者の両方にとって実用的な意味合いを持ちます。 ユーザー向け: トークンの制限を考慮してモデルへのクエリを最適化することで、インタラクションエクスペリエンスを向上させることができます。 開発者向け: 効率的なトークン化戦略は、モデルのパフォーマンスとリソース管理を向上させることができます。AIモデルが進化し続けるにつれて、ChatGPTやGeminiで見られるようなトークン処理の進歩は、NLPの未来を形作る上で重要な役割を果たすでしょう。

AIトークンの制限と価格設定

AIトークンの制限と価格設定

AIサービスには、多くの場合、トークンの制限があり、トークンの使用量に基づいて価格設定が行われます。例えば、OpenAIのGPT-3は、ほとんどのモデルで4,096トークンのコンテキストウィンドウを持ち、価格はモデルとタスクに応じて1,000トークンあたり0.0004ドルから0.02ドルの範囲です。これらの制限と価格設定構造を理解することは、AIソリューションを実装する企業にとって非常に重要です。

ここで、Voiceflowのようなプラットフォームが役立ちます。Voiceflowは、最適化されたトークンの使用量と費用対効果の高いソリューションをAIエージェントの展開に提供しています。VoiceflowのAIエージェントは、効率を最大化するように設計されており、企業は処理されるすべてのトークンから最大の価値を得ることができます。Voiceflowは、トークンの使用量をインテリジェントに管理することで、企業が強力なAI機能と予算の考慮事項の完璧なバランスを取るのに役立ちます。

生成AIにおけるトークンの活用事例

生成AIにおけるトークンの活用事例

ChatGPT

ChatGPTは、会話型テキストを処理および生成するためにトークンを使用しています。ユーザーのクエリを理解し、関連する応答を提供するために、トークン化を活用したTransformerアーキテクチャのバリアントを採用しています。

このモデルのトークン化戦略により、多様な言語入力を処理し、人間のようなテキストを生成することができます。例えば、ChatGPTは入力ごとに最大4,096トークンを処理できるため、1つのクエリ内で広範なコンテキストを扱うことができます。

Gemini

Google Gemini(以前はBardとして知られていました)は、検索関連タスクや会話型AIのパフォーマンスを向上させるために、トークン化を統合しています。テキストをトークンに分解することで、GeminiはGoogleの膨大なデータと検索機能を活用して、正確でリアルタイムな情報を提供することができます。

MetaAI

MetaAIのモデル(LLaMAなど)は、大規模な言語データを処理するためにトークンを使用しています。これにより、画像のキャプションや多言語翻訳などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮することができ、トークンベースのAIシステムの汎用性とパワーを示しています。

Claude

Anthropicが開発したClaudeは、安全で信頼性の高いAIインタラクションを促進するためにトークンを利用しています。倫理的なAI開発に焦点を当てることで、Claudeは、トークン化が安全ガイドラインを遵守しながら、コンテキストと一貫性を維持するのに役立つことを保証しています。

トークンに関する実用的な意味合い

トークンに関する実用的な意味合い

トークンを理解することは、ユーザーと開発者の両方にとって実用的な意味合いを持ちます。

  • ユーザー向け: トークンの制限を考慮してモデルへのクエリを最適化することで、インタラクションエクスペリエンスを向上させることができます。
  • 開発者向け: 効率的なトークン化戦略は、モデルのパフォーマンスとリソース管理を向上させることができます。AIモデルが進化し続けるにつれて、ChatGPTやGeminiで見られるようなトークン処理の進歩は、NLPの未来を形作る上で重要な役割を果たすでしょう。

トークンに関する実用的な意味合い

AIトークンの最適化戦略

AIトークンの最適化戦略

AIモデルへの入力を最適化することで、より良い結果を得ることができます。最適化とは、最良の結果とトークンの最大限の節約のバランスを取ることです。以下に最適化の方法を示します。

ベストプラクティスの遵守

AIの使い方を知ることは、良い結果と優れた結果の違いを生み出します。効果的なトークン化方法を採用し、NLPタスクにおいて最適なパフォーマンスを引き出すことが重要です。

プロンプトエンジニアリングの学習

AIへの「要求」は、簡潔で焦点を絞ったものでなければなりません。できるだけ少ない単語を使用してトークンを節約し、可能な限り最良の結果を得ることが求められます。大きなテキストブロックは、AIの出力にノイズを導入し、トークンを消費する可能性があります。

以前の会話の要約をしない

チャットのコンテキスト内では、AIはすでにあなたが話している内容を知っています。会話の前の部分を要約することを避けることで、時間とトークンの消費を削減し、効率的なコミュニケーションを確保することができます。

複数の出力を要求する

効率的に表現されたプロンプトを使用すると、1つのプロンプトで複数の出力を要求することができます。これにより、出力トークンの消費量が少なくなります。

より効率的な出力形式を要求する

AIは、多くの場合、段落で応答します。しかし、短い箇条書きや表を要求すると、より効率的な回答を得られる可能性が高くなります。このような出力形式の工夫により、トークンの使用を抑えつつ、必要な情報を効果的に取得することができます。

まとめ

まとめ

トークンは、ChatGPT、Gemini、MetaAI、Claudeなどの自然言語処理モデルの構成要素であり、これらのモデルが人間の言語を効率的に処理、理解、生成することを可能にします。技術が進歩するにつれて、より多くのトークンを処理できるようになることで、AIはさらに強力で汎用性の高いものになるでしょう。

開発者、研究者、ユーザーのいずれであっても、トークンを理解することは、最新のAI言語モデルの可能性を最大限に活用するための鍵となります。企業がこれらのトレンドに従わなければ、競争に遅れをとる可能性があります。トークンのダイナミクスを理解し、シームレスな要件管理のためにVoiceflowのようなプラットフォームを活用することで、AIインタラクションを向上させることができるでしょう。

本記事では、「生成AIのトークンとは何ですか」という疑問に対し、専門家の視点から友人に説明する形で、トークンの定義、仕組み、活用方法、そして重要性をわかりやすく解説します。弊社では、より柔軟で多様な業界ニーズに対応した生成AIコンサルティングサービスを提供しています。生成AIを活用した業務効率化や新たな価値創出にお悩みの方はぜひご連絡ください。

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