Que signifie "Tokenisation"?
Table des matières
La tokenisation, c'est le processus de découpage d'un texte en morceaux plus petits qu'on appelle des tokens. Ces tokens peuvent être des mots, des phrases, ou même des caractères. Ça rend la tâche plus facile pour les ordis de comprendre et de travailler avec le texte.
Pourquoi la Tokenisation est Importante
Quand on jongle avec des données textuelles, comme des phrases ou des paragraphes, la tokenisation aide à organiser et traiter l'info. Ça permet aux systèmes d'analyser la langue plus efficacement en traitant chaque token comme une unité distincte. C'est super utile pour des trucs comme l'entraînement de modèles de langage, où l'objectif est d'apprendre au système à comprendre et générer le langage humain.
Comment ça Marche
La première étape de la tokenisation, c'est de prendre un gros morceau de texte et de le couper en plus petites parties. Par exemple, la phrase "Le chat est assis sur le tapis" pourrait être tokenisée en mots individuels : ["Le", "chat", "est", "assis", "sur", "le", "tapis"]. Cette séparation claire aide les modèles à mieux analyser le sens des phrases.
Applications de la Tokenisation
La tokenisation est souvent utilisée dans les modèles de langage pour améliorer leur capacité à effectuer diverses tâches. Par exemple, quand un modèle lit et traite du texte, les mots tokenisés l'aident à comprendre l'info plus vite et plus précisément. C'est crucial pour des applications où la rapidité et la compréhension sont importantes, comme les chatbots ou les agents IA.