Token

Was sind Token?

Token sind die grundlegenden Texteinheiten, die von KI-Modellen wie Large Language Models (LLMs) verarbeitetwerden.

Sie stellen die kleinsten sprachlichen Bausteine dar, in die ein Text zerlegt wird, damit die künstliche Intelligenz ihn verarbeiten und interpretieren kann.

Ein Token kann ein ganzes Wort, ein Wortteil, ein einzelnes Zeichen oder ein Satzzeichen sein, abhängig von der verwendeten Tokenisierungsmethode.

Wie funktionieren Token in KI-Modellen?

Die Umwandlung von Text in Token, auch als Tokenisierung bezeichnet, ist der erste Schritt bei der Verarbeitung von Sprache durch KI-Modelle. Dieser Prozess läuft in mehreren Schritten ab:

Normalisierung: DerText wird in eine standardisierte Form umgewandelt, meist in Kleinbuchstaben, und Sonderzeichen werden entfernt.
Textzerlegung: Der Text wird in einzelne Token aufgeteilt.
Zuweisung numerischer Werte: Jedem Token wird eine eindeutige ID zugewiesen.
Verarbeitung: Das Modell analysiert die Beziehungen zwischen den Token, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Es gibt verschiedene Tokenisierungsmethoden, die je nach Anwendungsfall eingesetzt werden:

Wortbasierte Tokenisierung: Text wird anhand von Leerzeichen in Wörter aufgeteilt
Zeichenbasierte Tokenisierung: Text wird in einzelne Zeichen zerlegt
Teilwortbasierte Tokenisierung: Text wird in Subwörter aufgeteilt
Byte-Pair Encoding (BPE): Häufig vorkommende Zeichenpaare werden zu einem Token zusammengefasst

Moderne LLMs wie GPT-4 verwenden meist Byte-Pair Encoding, um eine Balance zwischen Flexibilität und Effizienz zu erreichen.

Welche Bedeutung haben Token für KI-Anwendungen?

Token sind entscheidend für die Funktionsweise von KI-Modellen aus mehreren Gründen:

Sie ermöglichen die Umwandlung von natürlicher Sprache in maschinenlesbare Form
Sie bestimmen die Kontextfenstergröße, also wie viel Text ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann
Bei API-Zugängen wieder ChatGPT API sind sie die Grundlage für die Kostenberechnung
Sie beeinflussen die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz des Modells

Als Faustregel gilt, dass ein Token im Deutschen etwa 0,6 Wörtern entspricht, oder umgekehrt: Ein deutsches Wort entspricht durchschnittlich etwa 1,75 Token. Diese Verhältnisse können jedoch je nach Sprache, Modell und Textinhalt variieren.

Wie werden Token praktisch eingesetzt?

Wenn ein Nutzer einen Text in ein KI-Modell eingibt, wird dieser zunächst in Token zerlegt. Das Modell verarbeitet diese Token-Sequenz und generiert auf Basis von Wahrscheinlichkeiten eine Antwort, die ebenfalls aus Token besteht. Diese werden dann wieder in lesbaren Text umgewandelt.

Die Anzahl der Token, die ein Modell verarbeiten kann, ist begrenzt. Bei GPT-4 liegt diese Grenze beispielsweise bei etwa 8.000 Token, während neuere Modelle wie Claude oder GPT-4o deutlich größere Kontextfenster von bis zu 100.000 Token unterstützen können.

Mit Tools wie dem OpenAI Tokenizer können Nutzer analysieren, wie viele Token ihr Text verbraucht. Dies ist besonders relevant für Entwickler, die mit API-Zugängen arbeiten, da die Kosten oft auf Basis der verarbeiteten Token berechnet werden.

Häufige Fragen (FAQ)

Wie unterscheiden sich Token von Wörtern?

Token sind nicht immer identisch mit Wörtern, da ein Wort in mehrere Token zerlegt werden kann und manchmal mehrere Wörter zu einem Token zusammengefasst werden.

Warum verbrauchen verschiedene Sprachen unterschiedlich viele Token?

Die Tokenisierung ist sprachabhängig, da Sprachen unterschiedliche Strukturen und Wortlängen aufweisen; englische Texte benötigen typischerweise weniger Token als deutsche Texte.

Wie kann ich die Anzahl der Token in meinem Text reduzieren?

Durch Vermeidung von Wiederholungen, Verwendung kürzerer Wörter und Entfernung unnötiger Satzzeichen kann die Tokenanzahl reduziert werden.

Welche Rolle spielen Token bei der Qualität von KI-Antworten?

Die Tokenisierungsmethode beeinflusst, wie gut ein Modell Sprachnuancen erfassen kann, was sich direkt auf die Qualität und Präzision der generierten Antworten auswirkt.

Wie werden Token bei der Entwicklung von KI-Modellen berücksichtigt?

Entwickler optimieren Tokenisierungsverfahren, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu verbessern und die Gesamtleistung von LLMs zu steigern.