Kada odabrati REST, GraphQL ili WebSockets? U modernom razvoju weba i aplikacija, izbor komunikacijskog protokola i dizajna API-ja značajno utječe na performanse, skal...
Zašto vas mentalitet vlasnika čini nezamjenjivima U današnjem konkurentnom profesionalnom okruženju, isticanje je bitno. Dok su vještine i iskustvo važni, ono što vas doista čini...
Razumijevanje tokenizacije velikih jezičnih modela (LLM) na jednostavan način Veliki jezični modeli (LLM) potpuno su promijenili način na koji interagiramo s tehnologijom, omogućujući sve – od chatbota do automatiziranih alata za pisanje. Ključan dio rada ovih modela je tokenizacija. Ali što je točno tokenizacija i zašto je važna? Hajdemo to razjasniti jednostavnim rječnikom. Što je Tokenizacija? Zamislite da želite pričati s nekim tko govori potpuno drugim jezikom. Prije nego što im možete nešto reći, morate prevesti svoje riječi na njihov jezik. Tokenizacija je sličan proces, ali umjesto prijevoda s jednog ljudskog jezika na drugi, prevodimo ljudski jezik u oblik koji računalo može razumjeti. Kada unosimo rečenicu poput „Pijem kavu.“, računalo ne vidi riječi kao mi. Umjesto toga, vidi niz brojeva. Tokenizacija je proces dijeljenja teksta na manje jedinice, koje se zovu tokeni, a zatim svakom tokenu dodjeljuje jedinstven broj. Ovi tokeni mogu biti riječi, dijelovi riječi ili čak interpunkcijski znakovi. Zašto ne možemo samo koristiti riječi? Možda se pitate: „Zašto ne bismo jednostavno svakoj riječi dodijelili broj?“ To bi izgledalo logično, ali postoji jedan problem – rječnik je ogroman. Zamislite rječnik s desecima tisuća ili čak milijunima riječi. Pohranjivanje i rad s takvim brojkama bili bi vrlo neučinkoviti. Zbog toga tokenizacija koristi pametniji pristup. Umjesto da svaka riječ bude vlastiti token, LLM-ovi često dijele riječi na manje dijelove. Na primjer, riječ „besmisleno“ možda će biti podijeljena na „bes“, „mislen“ i „o“. Na taj način model može učinkovitije raditi s riječima koje nikada ranije nije vidio, jer može prepoznati dijelove koje je naučio. Kako to zapravo izgleda? Uzmimo primjer. Rečenicu „Milo mi je!“ možemo podijeliti na sljedeće tokene: „Milo“ „mi“ „je“ „!“ Zatim svakom tokenu dodjeljujemo broj: „Milo“ → 1 „mi“ → 2 „je“ → 3 „!“ → 4 Kada model primi niz brojeva (1, 2, 3, 4), zna kako obrađivati značenje rečenice jer je tijekom učenja proučio kako ti tokeni međusobno djeluju. Zašto je tokenizacija važna? Učinkovitost: Dijeljenjem teksta na manje dijelove LLM može brže i učinkovitije obraditi informacije. Pamćenje: Korištenjem tokena umjesto cijelih riječi model može pamtiti više informacija uz manje memorije. Praćenje novih riječi: Budući da se riječi mogu dijeliti na manje dijelove, model može lakše razumjeti nove ili rijetke riječi koje ranije nije susretao. Koje vrste tokenizacije postoje? Postoji nekoliko načina na koje se može izvesti tokenizacija, a neki od najčešćih su: Tokenizacija na razini riječi: Svaka riječ postaje jedan token. Jednostavno, ali neučinkovito za velike rječnike. Tokenizacija na razini rečenica: Cijela rečenica tretira se kao jedan token. Korisno za određene zadatke, ali premalo fleksibilno za većinu primjena. Tokenizacija subriječi (subword): Riječi dijele se na manje dijelove. Ovo je najčešći pristup u modernim LLM-ovima jer nudi dobar balans između veličine rječnika i sposobnosti modela da razumije različite riječi. Zaključak Tokenizacija je ključni korak koji omogućuje LLM-ovima da „razumiju“ ljudski jezik. Pretvaranjem teksta u niz brojeva, koji predstavljaju tokene, model može učiti obrasce, povezivati značenja i stvarati čak i vlastite rečenice. Iako zvuči tehnički, na kraju krajeva tokenizacija je samo prijevod s jednog jezika na drugi – s našeg na jezik koji računalo može razumjeti.
Kako ostati konkurentan kada se tržište stalno mijenja U današnjem poslovnom okruženju koje se brzo razvija, ostati konkurentan stalan je izazov. Tržišni uvjeti se brzo mijenjaju...
Moć dugoročnog razmišljanja u razvoju karijere U današnjem užurbanom svijetu, primamljivo je usredotočiti se na neposredne rezultate i brze pobjede u našim profesionalnim životima. Međutim,...
Kako zadržati fokus u svijetu punom ometanja U današnje vrijeme, u digitalnom dobu koje brzo napreduje, ometanja su svuda. Od stalnih obavijesti na pametnim telefonima do beskrajnog toka...
