בעולם הבינה המלאכותית, ובעיקר כשמדובר במודלים של שפה טבעית כמו ChatGPT, Gemini, Claude ואחרים, המונח "טוקן" (Token) צץ כמעט בכל מקום. רבים נתקלים בו כשמדובר במחיר שימוש, ביצועים או מגבלות מערכת אבל לא תמיד מבינים מה בדיוק עומד מאחורי המושג.
במאמר הזה נפרק את המונח "טוקן" לחלקים פשוטים: מהו טוקן, איך הוא פועל, למה הוא משמש, מי משתמש בו, ולמה כדאי לדעת איך לחסוך בו.
מהו טוקן?
טוקן הוא יחידת מידה בסיסית שבה מודלים של שפה מחשבים טקסט.
אפשר לחשוב עליו כעל "קוביות לגו" שמרכיבות את המשפטים שלנו. כל מילה או חלק ממילה מפורקים לטוקנים, והמודל מתבסס עליהם כדי להבין, לנתח ולבנות תשובה.
לדוגמה:
- המילה "חתול" עשויה להיות טוקן אחד.
- המילה הארוכה "מחשבון" עלולה להתפצל לשני טוקנים: "מחשב" + "ון".
- גם רווחים, סימני פיסוק ואפילו אמוג'ים נחשבים לטוקנים.
בפועל, מספר הטוקנים בטקסט חשוב מאוד, כי זה מה שקובע כמה "משאבים חישוביים" המודל צריך כדי לעבד או לייצר את המידע. ככל שיש יותר טוקנים, כך המחשב שמפעיל את המודל צריך להשקיע יותר כוח עיבוד וזיכרון מה שמגדיל את זמן התגובה ולעיתים גם את העלות הכספית.
למעשה, אפשר לחשוב על זה כמו על קריאת ספר: משפט קצר עם מעט מילים יהיה קל ומהיר יותר לקריאה, בעוד שטקסט ארוך ומורכב דורש יותר מאמץ, זמן וריכוז.
למה טוקנים משמשים?
טוקנים הם הלב הפועם של מודלי שפה. הם לא רק יחידות טכניות אלא הדרך שבה המודל “חושב”, מנתח ומייצר טקסט.
- הבנת טקסט:
כאשר אנחנו מקלידים שאלה או פסקה, המודל לא רואה "מילים" כמו שאנחנו רגילים לקרוא, אלא מפרק את הטקסט ליחידות קטנות – טוקנים. התהליך הזה מאפשר לו לזהות תבניות, להבין הקשרים ולבנות מפה מתמטית של המשמעות. לדוגמה, אם כתבתם "מזג האוויר בתל אביב היום", המודל יזהה את הרצף כטוקנים נפרדים ויבין שיש כאן בקשה למידע עדכני על מקום וזמן. - יצירת טקסט:
כשמודל מחזיר תשובה, הוא לא "יורה" את כל המשפטים בבת אחת, אלא מייצר אותם שלב אחר שלב טוקן אחר טוקן. כל טוקן נבנה על סמך חישוב הסתברותי של איזה טוקן הגיוני יבוא אחריו, בהתבסס על הקשר השיחה. זה מה שמאפשר למודלים להישמע "חכמים" ורהוטים, ולבנות תשובה זורמת שנראית כאילו היא נכתבה על ידי אדם. - תמחור שירותים:
מאחורי הקלעים, לכל טוקן יש מחיר. חברות כמו OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini) ו-Anthropic (Claude) מתמחרות את השימוש במודלים לפי מספר הטוקנים שנכנסים לבקשה ולתשובה גם יחד. זה אומר שכל מילה נוספת, כל פסקה ארוכה מדי מתורגמת לעלות גבוהה יותר. מבחינת המשתמש, זה כמו לשלם לפי דקות שיחה בטלפון או לפי גודל חבילת גלישה באינטרנט. - ניהול מגבלות (חלון הקשר):
לכל מודל יש גבול עליון כמות מקסימלית של טוקנים שהוא מסוגל לעבד בו-זמנית. זה נקרא "חלון הקשר" (Context Window). מודלים ישנים הסתפקו בכמה אלפי טוקנים בלבד, בעוד מודלים חדשים כמו Claude 3.5 כבר מגיעים למיליוני טוקנים, מה שמאפשר להם לזכור שיחות ארוכות, לקרוא מסמכים עבי כרס, או לסרוק קוד תוכנה מסובך. ברגע שעוברים את מגבלת הטוקנים, המודל פשוט "שוכח" חלק מהטקסט, או נאלץ לקטוע את השיחה ולכן חשוב לדעת איך לנסח בקשות בצורה ממוקדת ויעילה.
מי משתמש בטוקנים?
טוקנים הם מושג שמשותף לכל המודלים הגדולים:
- ChatGPT (OpenAI): כל שאילתא ותשובה מחושבת לפי כמות הטוקנים.
- Gemini (Google): גם כאן הטוקנים משמשים למדידת שימוש ותמחור.
- Claude (Anthropic): מודל עם חלון הקשר גדול במיוחד, שמאפשר לעבד מיליוני טוקנים בשיחה אחת.
- מודלים נוספים (LLaMA, Mistral, Cohere): כולם פועלים על אותו עיקרון של טוקניזציה.
למה חשוב לדעת איך לחסוך בטוקנים?
מכיוון שטוקנים הם כמו "מטבעות" בשיחה עם מודל בינה מלאכותית, ככל שנשתמש בהם בצורה יעילה יותר נרוויח יותר.
- חיסכון בעלויות: פחות טוקנים = פחות תשלום.
- ביצועים מהירים יותר: טקסט ממוקד מקל על המודל לנתח ולהחזיר תשובה מהירה.
- מניעת חריגת מגבלות: ניסוח קצר ומדויק מונע מצב שבו השאלה או ההקשר "חותכים" כי עברנו את מגבלת הטוקנים.
- איכות התשובות: לפעמים שאלות ארוכות מדי עלולות לבלבל את המודל. ניסוח ממוקד מעלה את הסיכוי לקבל תשובה עניינית.
איך אפשר לחסוך בטוקנים בפועל?
- להשתמש בשפה ישירה ופשוטה במקום בניסוחים מסורבלים.
- לצמצם חזרות בטקסט (לא לשאול את אותה השאלה בכמה וריאציות).
- להסיר מידע לא רלוונטי לפני שליחה למודל.
- להשתמש בכלים שמחשבים מראש את כמות הטוקנים כדי להבין איפה ניתן לקצר.
סיכום
טוקנים הם לא עוד מושג טכני הם יחידות הבסיס שמאפשרות לעולם הבינה המלאכותית לפעול. הבנה של מהו טוקן, איך הוא נמדד ולמה חשוב לנהל אותו, יכולה לעשות הבדל גדול גם בכיס, גם בזמן העבודה, וגם באיכות התוצאות שתקבלו.
בפעם הבאה שאתם משתמשים ב ChatGPT, Gemini, Claude או כל כלי אחר תזכרו שכל מילה, רווח או סימן שאלה בעצם עולה לכם טוקן.
מעניין אתכם הנושא? בואו ללמוד בקורס ה AI שלנו ולמדו גם על הנושא הזה
התוכן המוצג בבלוג זה נועד למטרות מידע בלבד ומבוסס על נתונים שהיו זמינים במועד כתיבתו. אנו שואפים לספק מידע מדויק, עדכני ומהימן ככל הניתן, אך עולם הטכנולוגיה מתפתח בקצב מהיר, ולכן ייתכן שחלק מהמידע המוצג כאן אינו מעודכן או רלוונטי במועד הקריאה.
אנו ממליצים לכל קורא להפעיל שיקול דעת עצמאי ולפנות ליועצי הלימודים שלנו לקבלת מידע מפורט ועדכני בנוגע לקורסים המוצגים.
איננו מתחייבים כי התוכן יהיה נקי משגיאות, אי דיוקים או שינויים עתידיים, ואנו שומרים לעצמנו את הזכות לעדכן, לשנות או למחוק תכנים בבלוג זה בכל עת וללא הודעה מוקדמת
