生成AIの心臓部「トークン」：その役割と、メリット・デメリットを徹底解説！
生成AIが織りなす言葉の世界。その背後には、「トークン」と呼ばれる小さな単位が存在します。この記事では、生成AIにおけるトークンの役割、大量のトークンを扱うAIモデルTOP10、そしてそのメリット・デメリットを詳しく解説していきます。
生成AIにおける「トークン」とは何か？
生成AIは、人間が使う言葉を理解し、新しい文章を作り出すことができます。しかし、AIが直接言葉を理解することはできません。そこで登場するのが「トークン」です。
トークンは、文章をAIが処理しやすい小さな単位に分割したものです。例えば、「私は猫が好きです」という文章は、「私」「は」「猫」「が」「好き」「です」という6つのトークンに分割されます。AIは、これらのトークンを組み合わせて、新しい文章を生成します。
トークン数が多いAI TOP10
以下は、2023年8月時点において、扱えるトークン数が多いAIモデルのTOP10です。
- Claude 2 (Anthropic): 100,000 tokens
- MPT-7B-StoryWriter (MosaicML): 84,000 tokens
- GPT-4 (OpenAI): 32,768 tokens
- LongLLaMA (Meta AI): 65,536 tokens
- GPT-NeoX-20B (EleutherAI): 2048 tokens
- OPT-66B (Meta AI): 2048 tokens
- BLOOM (BigScience): 2048 tokens
- Jurassic-1 Jumbo (AI21 Labs): 2048 tokens
- LaMDA (Google AI): 情報公開なし
- Megatron-Turing NLG (Microsoft & NVIDIA): 情報公開なし
参照URL:
- Claude 2: https://www.anthropic.com/index/claude-2
- MPT-7B-StoryWriter: https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b
- GPT-4: https://openai.com/gpt-4
- LongLLaMA: [無効な URL を削除しました]
トークン数が多いことのメリット
- 長い文章の処理が可能に: 論文や小説など、長文の要約や翻訳、質疑応答などが可能になります。
- 文脈理解の向上: より多くの文脈を考慮できるため、生成される文章の精度や一貫性が向上します。
- 複雑なタスクへの対応: プログラミングや物語の作成、詳細なレポートの作成など、複雑なタスクにも対応できる可能性があります。
トークン数が多いことのデメリット
- 計算コストの増加: トークン数が多いモデルは、処理に時間がかかったり、費用が高くなる場合があります。
- 必ずしも高性能とは限らない: モデルの性能は、トークン数だけでなく、学習データやアルゴリズムなど、様々な要因に依存します。
まとめ
生成AIにおけるトークンは、AIが言葉を理解し、新しい文章を作り出すための重要な要素です。トークン数が多いAIモデルは、より高度なタスクに対応できますが、計算コストも高くなるため、用途に合わせて適切なモデルを選択することが重要です。
今後の生成AIの発展に伴い、さらに多くのトークンを扱えるモデルが登場し、より高度な文章生成が可能になることが期待されます。
Comments are closed