L’incorporazione delle parole e la tokenizzazione

L’incorporazione di parole e la tokenizzazione sono fasi fondamentali dell’elaborazione dei dati testuali per i modelli di apprendimento automatico. La tokenizzazione è il processo di scomposizione del testo in pezzi più piccoli, chiamati token, che possono essere parole o sottoparole. Una volta che il testo è stato tokenizzato, entra in gioco il word embedding per convertire questi token in vettori numerici che possono essere compresi ed elaborati dai computer. Il word embedding è un modo per trasformare le parole in numeri in modo che i computer possano lavorarci.

Come funziona

Immaginiamo di avere un gruppo di parole; possiamo posizionare ogni parola su una mappa in cui le parole simili sono collocate l’una vicino all’altra. Per esempio, su questa mappa, “re” potrebbe essere vicino a “regina” e “gatto” potrebbe essere vicino a “cane”. Questa mappa viene creata osservando come le parole vengono usate insieme nelle frasi. Se le parole appaiono spesso insieme, come “caffè” e “tazza”, saranno vicine sulla mappa. A ogni parola viene assegnato un posto unico sulla mappa, descritto da un elenco di numeri (chiamato vettore). Possiamo quindi usare questi numeri per aiutare i computer a capire il significato delle parole e il loro rapporto reciproco, il che è molto utile per creare chatbot intelligenti o tradurre le lingue. In altre parole, il processo di incorporazione delle parole tiene conto della relazione semantica tra parole diverse. Ad esempio, le parole con significati o usi simili vengono mappate vicine nella mappa (spazio vettoriale).

Il processo di incorporazione

Il processo di incorporazione delle parole è influenzato da diversi fattori, tra cui la finestra di contesto, la dimensionalità e la dimensione del vocabolario, tanto più elevata quanto migliore, ma esistono vincoli di costo computazionale e di memoria. La finestra di contesto è l’intervallo di parole intorno alla parola target che il modello esamina per comprendere il contesto. La dimensionalità si riferisce al numero di elementi del vettore che rappresenta ogni parola. La dimensione del vocabolario, invece, è il numero totale di parole o token unici che il modello imparerà a incorporare. Questi fattori sono fondamentali per progettare e addestrare modelli efficienti in grado di comprendere e generare testi simili a quelli umani.

ChatGPT impara l’embedding delle parole

ChatGPT

ChatGPT impara l’embedding delle parole elaborando grandi quantità di testo da varie fonti come libri, social media, siti web e discussioni su Reddit e impara a rappresentare le parole come vettori in base al loro uso contestuale.

ChatGPT utilizza un metodo intelligente di tokenizzazione, che scompone le parole in parti più piccole, proprio come se si trattasse di un grande puzzle. Per esempio, può dividere la parola “banana” in pezzi più piccoli come “ban” e “ana”. In questo modo, ChatGPT è in grado di comprendere meglio il significato delle parole e il modo in cui si relazionano l’una con l’altra, il che a sua volta aiuta a comprendere e a comporre le frasi in modo più efficace. Questo modo intelligente di guardare alle parole aiuta a capire e a creare meglio le frasi.

Volete vedere come ChatGPT analizza il vostro nome o la vostra frase? Guardate https://platform.openai.com/tokenizer

Word embedding and tokenization are fundamental steps in processing text data for machine learning models. Tokenization is the process of breaking down text into smaller pieces, called tokens, which could be words or subwords. Once the text is tokenized, word embedding comes into play to convert these tokens into numerical vectors that can be understood and processed by computers. Word embeddings are a way to turn words into numbers so that computers can work with them.  

How it works

Imagine you have a bunch of words; we can place each word on a map where similar words are placed near each other. For example, on this map, “king” might be close to “queen,” and “cat” might be close to “dog.” We create this map by looking at how words are used together in sentences. If words often appear together, like “coffee” and “mug,” they will be near each other on the map. Each word gets its own unique spot on the map, which is described by a list of numbers (called a vector). We can then use these numbers to help computers understand the meaning of words and how they relate to each other, which is super helpful for things like making smart chatbots or translating languages. In other words The process of word embedding takes into account the semantic relationship between different words. For instance, words with similar meanings or usage are mapped close to each other in the map (vector space).

The process of word embedding

The process of word embedding is influenced by several factors, including the Context Window, Dimensionality, and Vocabulary Size the higher the better, but there exist the constraint of computational and memory cost. The Context Window is the range of words around a target word that the model looks at to understand the context. Dimensionality refers to the number of elements in the vector representing each word. On the other hand, Vocabulary Size is the total number of unique words or tokens that the model will learn embeddings. These factors are crucial in designing and training efficient models capable of understanding and generating human-like text.

ChatGPT learns word embedding

ChatGPT learns word embedding by processing vast amounts of text from various sources like books, social media, websites, and Reddit discussions and learns to represent words as vectors based on their contextual usage.

ChatGPT uses a clever method of tokenization, it breaks down words into smaller parts, much like breaking down a big puzzle into smaller pieces. For instance, it can split the word “banana” into smaller chunks like “ban” and “ana”. By doing this, ChatGPT can better grasp the meaning of words and how they relate to each other, which in turn helps in understanding and crafting sentences more effectively. This smart way of looking at words helps it understand and create sentences better. Want to see how ChatGPT breaks down your name or your sentence? Check it out https://platform.openai.com/tokenizer