Βασικές γνώσεις

Αυτό το έγγραφο μεταφράστηκε από τα Κινεζικά με AI και δεν έχει ακόμη ελεγχθεί.

Επιστημονική γνώση

Τι είναι τα tokens;

Τα tokens είναι οι βασικές μονάδες επεξεργασίας κειμένου στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Μπορούν να θεωρηθούν ως οι μικρότερες μονάδες "σκέψης" του μοντέλου. Δεν αντιστοιχούν ακριβώς στους χαρακτήρες ή τις λέξεις όπως τις αντιλαμβανόμαστε, αλλά αποτελούν μια ειδική μέθοδο τμηματοποίησης κειμένου που χρησιμοποιεί το ίδιο το μοντέλο.

1. Τμηματοποίηση κινεζικού κειμένου

• Ένας κινεζικός χαρακτήρας κωδικοποιείται συνήθως σε 1-2 tokens

• Παράδειγμα: "你好" ≈ 2-4 tokens

2. Τμηματοποίηση αγγλικού κειμένου

• Οι κοινές λέξεις είναι συνήθως 1 token

• Μακριές ή σπάνιες λέξεις διασπώνται σε πολλαπλά tokens

• Παράδειγμα:

  • "hello" = 1 token

  • "indescribable" = 4 tokens

3. Ειδικοί χαρακτήρες

• Τα κενά, τα σημεία στίξης κ.λπ. καταλαμβάνουν επίσης tokens

• Ο χαρακτήρας αλλαγής γραμμής είναι συνήθως 1 token

Το Tokenizer (Τμηματοποιητής) διαφέρει ανάμεσα στους παρόχους υπηρεσιών, ακόμη και ανάμεσα σε διαφορετικά μοντέλα του ίδιου παρόχου. Αυτή η γνώση χρησιμεύει μόνο για την κατανόηση της έννοιας του token.

---

Τι είναι το Tokenizer;

Το Tokenizer (Τμηματοποιητής) είναι το εργαλείο με το οποίο τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μετατρέπουν το κείμενο σε tokens. Καθορίζει πώς θα χωριστεί το εισερχόμενο κείμενο στις μικρότερες μονάδες που μπορεί να κατανοήσει το μοντέλο.

Γιατί διαφέρει το Tokenizer ανάμεσα στα μοντέλα;

1. Διαφορετικά δεδομένα εκπαίδευσης

• Διαφορετικά σώματα κειμένων οδηγούν σε διαφορετικές κατευθύνσεις βελτιστοποίησης

• Διαφορές στην υποστήριξη πολλαπλών γλωσσών

• Εξειδικευμένη βελτιστοποίηση για συγκεκριμένους τομείς (ιατρική, δίκαιο κ.λπ.)

2. Διαφορετικοί αλγόριθμοι τμηματοποίησης

• BPE (Byte Pair Encoding) - OpenAI GPT σειρά

• WordPiece - Google BERT

• SentencePiece - Κατάλληλο για σενάρια πολλαπλών γλωσσών

3. Διαφορετικοί στόχοι βελτιστοποίησης

• Ορισμένα εστιάζουν στην αποδοτικότητα συμπίεσης

• Άλλα στη διατήρηση της σημασιολογικής αξίας

• Άλλα στην ταχύτητα επεξεργασίας

Πρακτικές επιπτώσεις

Το ίδιο κείμενο μπορεί να έχει διαφορετικό αριθμό tokens σε διαφορετικά μοντέλα:

输入："Hello, world!"
GPT-3: 4 tokens
BERT: 3 tokens
Claude: 3 tokens

---

Τι είναι τα ενσωματωμένα μοντέλα (Embedding Models);

Βασική έννοια: Τα ενσωματωμένα μοντέλα είναι μια τεχνική που μετατρέπει υψηλών διαστάσεων διακριτά δεδομένα (κείμενο, εικόνες κ.λπ.) σε διανύσματα χαμηλών διαστάσεων. Αυτή η μετατροπή επιτρέπει στις μηχανές να κατανοήσουν και να επεξεργαστούν καλύτερα σύνθετα δεδομένα. Φανταστείτε το ως την απλοποίηση ενός πολύπλοκου παζλ σε ένα απλό σημείο συντεταγμένων που διατηρεί τα βασικά χαρακτηριστικά του. Στο οικοσύστημα των μεγάλων μοντέλων, λειτουργεί ως "διερμηνέας" που μετατρέπει πληροφορίες κατανοητές από τον άνθρωπο σε αριθμητική μορφή που μπορεί να υπολογίσει η τεχνητή νοημοσύνη.

Αρχή λειτουργίας: Στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα ενσωματωμένα μοντέλα αντιστοιχίζουν τις λέξεις σε συγκεκριμένες θέσεις σε ένα διανυσματικό χώρο. Σε αυτόν τον χώρο, οι σημασιολογικά παρόμοιες λέξεις ομαδοποιούνται αυτόματα. Για παράδειγμα:

• Τα διανύσματα για "βασιλιάς" και "βασίλισσα" θα είναι πολύ κοντά

• Λέξεις όπως "γάτα" και "σκύλος" θα είναι επίσης κοντά

• Ενώ "αυτοκίνητο" και "ψωμί" θα είναι μακριά λόγω έλλειψης σημασιολογικής σύνδεσης

Κύρια σενάρια εφαρμογής:

• Ανάλυση κειμένου: Ταξινόμηση εγγράφων, συναισθηματική ανάλυση

• Συστήματα προτάσεων: Προσωποποιημένες προτάσεις περιεχομένου

• Επεξεργασία εικόνας: Αναζήτηση παρόμοιων εικόνων

• Μηχανές αναζήτησης: Βελτιστοποίηση σημασιολογικής αναζήτησης

Βασικά πλεονεκτήματα:

1. Μείωση διαστάσεων: Απλοποίηση σύνθετων δεδομένων σε εύκολα επεξεργάσιμη διανυσματική μορφή

2. Διατήρηση σημασίας: Διατήρηση βασικών σημασιολογικών πληροφοριών από τα αρχικά δεδομένα

3. Υπολογιστική αποδοτικότητα: Σημαντική βελτίωση της εκπαίδευσης και της συναγωγής συμπερασμάτων στα μοντέλα μηχανικής μάθησης

Τεχνολογική αξία: Τα ενσωματωμένα μοντέλα είναι θεμελιώδη στοιχεία των σύγχρονων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, παρέχοντας υψηλής ποιότητας αναπαραστάσεις δεδομένων για εργασίες μηχανικής μάθησης. Αποτελούν κρίσιμη τεχνολογία για την πρόοδο στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της υπολογιστικής όρασης και άλλων τομέων.

---

Αρχή λειτουργίας ενσωματωμένων μοντέλων στην αναζήτηση γνώσης

Βασική ροή εργασιών:

1. Προεπεξεργασία βάσης γνώσης

• Διαχωρισμός εγγράφων σε κατάλληλα τμήματα (chunks)

• Μετατροπή κάθε τμήματος σε διάνυσμα χρησιμοποιώντας ενσωματωμένο μοντέλο

• Αποθήκευση διανυσμάτων και αρχικού κειμένου σε διανυσματική βάση δεδομένων

1. Επεξεργασία ερωτημάτων

• Μετατροπή ερωτήματος χρήστη σε διάνυσμα

• Αναζήτηση παρόμοιου περιεχομένου στη διανυσματική βάση

• Παροχή του ανακαλυφθέντος σχετικού περιεχομένου ως πλαισίου στο μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM)

---

Τι είναι το MCP (Model Context Protocol);

Το MCP είναι ένα ανοιχτό πρωτόκολο που στοχεύει στην τυποποιημένη παροχή πλαισίου πληροφοριών σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM).

• Ανάλογη κατανόηση: Το MCP μπορεί να φανταστείτε ως "USB" στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Όπως γνωρίζουμε, μια συσκευή USB μπορεί να αποθηκεύσει διάφορα αρχεία που γίνονται αμέσως διαθέσιμα όταν συνδεθεί σε υπολογιστή. Παρόμοια, ένας MCP διακομιστής μπορεί να φιλοξενήσει διάφορα "πρόσθετα" που παρέχουν πλαίσιο. Τα LLM μπορούν να ζητήσουν αυτά τα πρόσθετα από τον MCP διακομιστή ανάλογα με τις ανάγκες τους, αποκτώντας έτσι πλουσιότερο πλαίσιο για ενισχυμένες δυνατότητες.

• Σύγκριση με εργαλεία λειτουργιών (Function Tools): Τα παραδοσιακά Function Tools παρέχουν εξωτερικές λειτουργίες στα LLM, αλλά το MCP αποτελεί μια υψηλότερου επιπέδου αφαίρεση. Τα Function Tools εστιάζουν περισσότερο σε συγκεκριμένα εργαλεία εργασιών, ενώ το MCP παρέχει ένα πιο γενικό, αρθρωτό μηχανισμό απόκτησης πλαισίου.

Κύρια πλεονεκτήματα του MCP

1. Τυποποίηση: Παρέχει ενοποιημένη διεπαφή και μορφή δεδομένων, επιτρέποντας σε διαφορετικά LLM και παρόχους πλαισίου να συνεργάζονται απρόσκοπτα.

2. Αρθρωτότητα: Επιτρέπει την αποσύνθεση πληροφοριών πλαισίου σε ανεξάρτητα μονάδες (πρόσθετα), διευκολύνοντας τη διαχείριση και επαναχρησιμοποίηση.

3. Ευελιξία: Τα LLM μπορούν να επιλέγουν δυναμικά τα απαραίτητα πρόσθετα πλαισίου για πιο έξυπνη και προσωποποιημένη αλληλεπίδραση.

4. Επεκτασιμότητα: Ο σχεδιασμός του MCP υποστηρίζει την προσθήκη περισσότερων τύπων πρόσθετων πλαισίου στο μέλλον, προσφέροντας απεριόριστες δυνατότητες επέκτασης στις δυνατότητες των LLM.