Die Tokenisierung ist ein grundlegender Schritt der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und bildet die Basis für die Arbeit großer Sprachmodelle (LLMs). Dabei wird Text in kleinere Einheiten (Tokens) zerlegt, die von Maschinen verarbeitet werden können. Diese Tokens können Wörter, Zeichen, Silben oder Subwörter sein.
Maschinen können natürliche Sprache nicht direkt verarbeiten. Tokens helfen dabei, den Text zu strukturieren und ihn numerisch codiert für Modelle verfügbar zu machen. Je nach Ansatz erfolgt die Zerlegung in einzelne Wörter (Word Tokenization), Subwörter (wie bei Byte Pair Encoding), Zeichen oder andere Einheiten.
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LLMs wie GPT, BERT oder RoBERTa sind auf effiziente Tokenisierung angewiesen, um Eingabesequenzen korrekt zu verarbeiten. Während Modelle wie GPT Subwort-basierte Tokenisierung (z. B. Byte-Pair-Encoding) nutzen, setzen andere auf Wort- oder Zeichen-basierte Varianten.
Bei generativen Modellen wie GPT beeinflusst die Wahl der Tokenisierung direkt, wie gut das Modell mit seltenen Wörtern, Komposita und neuen Ausdrücken umgehen kann. RoBERTa beispielsweise verwendet eine bytebasierte Tokenisierung, um maximale Flexibilität bei multilingualen Texten zu erreichen.
Zu den gängigen Techniken zählen:
Moderne Tokenizer zerlegen unbekannte Wörter in bekannte Subwörter. Beispiel: „ClickworkerAI“ → „Click“, „worker“, „AI“. So wird auch unbekannter Text für das Modell verständlich gemacht.
Tokenisierung ist ein Kompromiss zwischen Granularität und Performance. Je feiner die Tokenisierung (z. B. Zeichenebene), desto länger die Sequenzen – was zu höherem Rechenaufwand führt.
In realen Anwendungen wie Chatbots, maschineller Übersetzung oder Sentiment-Analyse entscheidet die Tokenisierung über die Modellgüte. Je besser sie an den Kontext angepasst ist, desto verständlicher wird der Output.
Die Anpassung der Tokenizer auf branchenspezifische Begriffe (z. B. Medizin, Recht, Technik) ist essenziell für die Genauigkeit. Auch Multilingualität und die Fähigkeit zur Anpassung an neue Wortschöpfungen (z. B. „Prompt-Engineering“) werden immer wichtiger.
Maßgeschneiderte Tokenisierung ist heute ein zentrales Thema in der Entwicklung robuster und skalierbarer KI-Anwendungen.
