Как нейросеть обрабатывает текст: от токенов до векторов

В этой статье мы рассмотрим, как нейросетям удается интерпретировать текст, начнем с понятия «токены» и создадим их с помощью Python. Итак, начнем. Сначала давайте посмотрим на процесс передачи текста от пользователя к нейросети. Мы можем представить его в обратном порядке, от результата к исходной причине. Поскольку нейросети работают на основе сложных математических алгоритмов, текст преобразуется в понятные математические единицы — векторы. Вектор — это упорядоченный набор чисел, например: [1.2, -0.3, 0.7]. Если упростить, то это похоже на указания по карте. Векторы формируются из словаря токенов, который создается заранее. Токен — это последовательность символов, которая может не иметь смысла для человека, но при обучении на большом датасете токены начинают напоминать слова. Мы пройдем путь: текст → токены → векторы → нейросеть. Например, «Привет мир!» преобразуется в токены и векторы, которые затем используют нейросети. Далее мы создадим словарь токенов на примере двух строк: «привет мир» и «ветхий дом». Мы заменим не буквенные символы на «_» и последовательно будем искать наиболее частые пары символов, формируя словарь токенов. Как видно, каждая итерация подсчитывает частоту пар токенов, и после нескольких проходов токены постепенно объединяются, создавая более сложные единицы. Итак, теперь у нас есть основа для создания токенов и понимание их роли в обучении нейросетей.

Вопрос-ответ

Почему нейросеть не может работать с текстом напрямую и что такое векторы?

Нейросети работают на основе математических алгоритмов, поэтому им требуется числовое представление данных. Текст преобразуется в векторы — упорядоченные наборы чисел (например, [1.2, -0.3, 0.7]), которые являются математическими единицами, понятными для нейросети и пригодными для вычислений.

Что такое токен и всегда ли он является целым словом?

Токен — это последовательность символов, которая является базовой единицей для обработки текста. Согласно статье, токен не обязательно является целым словом и изначально может не иметь смысла для человека. В процессе обучения на больших данных, путем объединения частых пар символов, токены начинают напоминать слова или их значимые части.

Опишите основной путь превращения текста в формат, понятный нейросети.

Процесс преобразования текста выглядит так: текст → токены → векторы → нейросеть. Сначала исходный текст (например, «Привет мир!») разбивается на токены на основе заранее созданного словаря. Затем эти токены преобразуются в числовые векторы. Наконец, именно эти векторы поступают на вход нейросети для дальнейшей обработки.