AI Token: Ngôn ngữ và Tiền tệ của Trí tuệ Nhân tạo

Giới thiệu về AI Token: Nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo

Token đóng vai trò là đơn vị dữ liệu cơ bản nhất mà các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng để xử lý thông tin. Chúng là những thành phần cấu thành nên cả quá trình đào tạo và suy luận của các hệ thống AI . Tương tự như cách từ ngữ tạo thành nền tảng cho sự hiểu biết và giao tiếp trong ngôn ngữ của con người, Token là nền tảng cho cách các mô hình máy học tiếp nhận, xử lý và tạo ra thông tin. Khái niệm về “đơn vị cơ bản” này nhấn mạnh rằng hiệu quả của một mô hình AI phụ thuộc rất lớn vào cách quá trình token hóa nắm bắt được bản chất của dữ liệu đầu vào. Nếu các Token được định nghĩa kém hoặc quá chi tiết/quá tổng quát, mô hình có thể bỏ lỡ các mối quan hệ hoặc mẫu quan trọng trong dữ liệu, từ đó cản trở khả năng học hỏi và hiệu suất của nó. Điều này cho thấy tầm quan trọng của các thuật toán token hóa phức tạp.

Token không chỉ là đơn vị xử lý nội bộ của mô hình AI mà còn đóng vai trò là phương tiện giao tiếp cơ bản giữa người dùng và các hệ thống này. Khi người dùng tương tác với một mô hình AI, chẳng hạn như nhập một câu hỏi hoặc một lệnh (prompt), đầu vào này sẽ được chuyển đổi thành một chuỗi các Token mà mô hình có thể hiểu được. Tương tự, khi mô hình tạo ra phản hồi, nó cũng được thể hiện dưới dạng một chuỗi các Token, sau đó được dịch ngược lại thành định dạng mà người dùng có thể hiểu được, chẳng hạn như văn bản hoặc hình ảnh. Hơn nữa, hiệu suất của một mô hình AI, bao gồm cả tốc độ học hỏi trong quá trình đào tạo và tốc độ phản hồi trong quá trình sử dụng thực tế, phụ thuộc trực tiếp vào tốc độ mà nó có thể xử lý các Token . Việc xử lý Token càng nhanh, mô hình càng có thể học hỏi và phản hồi nhanh hơn, điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng AI thời gian thực.

AI Factory – một loại trung tâm dữ liệu mới được thiết kế để tăng tốc tải xử lý AI – xử lý hiệu quả các Token, chuyển đổi chúng từ ngôn ngữ của AI sang đơn vị tiền tệ của AI, tức là trí thông minh.

Với các AI Factory, doanh nghiệp có thể tận dụng các giải pháp điện toán toàn diện thế hệ mới để xử lý nhiều token hơn với chi phí xử lý thấp hơn, tạo ra giá trị gia tăng cho khách hàng. Có trường hợp, việc tích hợp các phần mềm tối ưu hóa và ứng dụng GPU NVIDIA thế hệ mới nhất đã giảm chi phí cho mỗi token xuống 20 lần so với các quy trình chưa được tối ưu hóa trên GPU thế hệ trước.

Các kỹ thuật token hóa khác nhau được sử dụng tùy thuộc vào loại dữ liệu đang được xử lý. Đối với dữ liệu văn bản, một số phương pháp phổ biến bao gồm token hóa theo từ, theo ký tự và theo đơn vị con của từ. Token hóa theo từ là phương pháp đơn giản nhất, trong đó văn bản được chia thành các từ riêng lẻ. Mặc dù dễ thực hiện, phương pháp này có thể dẫn đến một từ vựng rất lớn, đặc biệt khi xử lý các ngôn ngữ có nhiều từ hoặc khi gặp các từ hiếm. Ngoài ra, nó có thể không nắm bắt được ý nghĩa của các đơn vị nhỏ hơn từ, chẳng hạn như tiền tố hoặc hậu tố, vốn có thể mang thông tin ngữ nghĩa quan trọng. Ví dụ, các từ “chạy”, “đang chạy” và “đã chạy” có chung một gốc nhưng lại được coi là các Token riêng biệt.

Token hóa theo ký tự chia văn bản thành các ký tự riêng lẻ. Phương pháp này linh hoạt hơn trong việc xử lý các từ mới hoặc từ không có trong từ vựng, vì nó chỉ dựa trên các ký tự cơ bản của ngôn ngữ. Tuy nhiên, nó có thể dẫn đến các chuỗi Token dài hơn nhiều so với token hóa theo từ, điều này có thể làm tăng chi phí tính toán và khiến mô hình khó học các phụ thuộc dài hạn trong văn bản. Ví dụ, một từ có thể được biểu diễn bằng nhiều ký tự, làm tăng độ phức tạp cho mô hình.

Token hóa theo đơn vị con của từ, chẳng hạn như sử dụng thuật toán Byte-Pair Encoding (BPE), cố gắng kết hợp những ưu điểm của cả hai phương pháp trên. Nó chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn từ nhưng lớn hơn ký tự. Kỹ thuật này đặc biệt hiệu quả trong việc cân bằng giữa kích thước từ vựng và khả năng xử lý các từ hiếm, vì nó cho phép mô hình phân tích các từ mới thành các đơn vị con mà nó đã học được. Do đó, token hóa theo đơn vị con của từ thường là phương pháp được ưa chuộng cho các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại.

Đối với các loại dữ liệu khác, quy trình token hóa cũng tương tự về mặt khái niệm nhưng khác nhau về cách thực hiện. Trong trường hợp hình ảnh, token hóa có thể bao gồm việc chia hình ảnh thành các vùng nhỏ hình chữ nhật (patches), mỗi patch sau đó được coi là một token. Một cách tiếp cận khác là sử dụng các mô hình chuyên dụng để trích xuất các đặc trưng thị giác quan trọng và biểu diễn chúng dưới dạng Token. Tương tự, đối với dữ liệu âm thanh, token hóa có thể liên quan đến việc phân đoạn âm thanh thành các khung thời gian ngắn và trích xuất các đặc trưng âm thanh từ mỗi khung, chẳng hạn như hệ số cepstral tần số Mel (MFCCs), để biểu diễn chúng dưới dạng Token. Đối với video, quá trình này phức tạp hơn vì nó cần nắm bắt cả nội dung hình ảnh của từng khung hình và thông tin về chuyển động giữa các khung hình, có thể bao gồm việc token hóa từng khung hình riêng lẻ và sau đó kết hợp thông tin về sự thay đổi giữa chúng.

So sánh các Kỹ thuật Token hóa Văn bản

Kỹ thuật (Technique)	Ưu điểm (Advantages)	Nhược điểm (Disadvantages)	Ví dụ (Example)
Token hóa theo từ (Word-based tokenization)	Đơn giản, dễ thực hiện	Từ vựng lớn, khó xử lý từ hiếm, không nắm bắt được ý nghĩa của các đơn vị con của từ	“Tôi là một sinh viên.” ->
Token hóa theo ký tự (Character-based tokenization)	Linh hoạt, xử lý tốt từ mới	Chuỗi Token dài, khó học các phụ thuộc dài hạn	“sinh viên” -> [“s”, “i”, “n”, “h”, ” “, “v”, “i”, “ê”, “n”]
Token hóa theo đơn vị con của từ (Subword-based tokenization)	Cân bằng kích thước từ vựng và khả năng xử lý từ hiếm, hiệu quả cho các mô hình ngôn ngữ lớn	Phức tạp hơn để thực hiện	“sinh viên” -> [“sinh”, “viên”] (ví dụ sử dụng Byte-Pair Encoding)

Vai trò của Token trong Đào tạo Mô hình AI

Trong quá trình đào tạo mô hình AI, dữ liệu đào tạo ban đầu được chuyển đổi thành các chuỗi Token . Sau đó, mô hình học cách dự đoán token tiếp theo trong một chuỗi dựa trên các Token đã được cung cấp trước đó . Cơ chế dự đoán này là nền tảng cho khả năng học hỏi của mô hình. Bằng cách liên tục tiếp xúc với một lượng lớn dữ liệu đã được token hóa và cố gắng dự đoán token tiếp theo, mô hình dần dần nắm bắt được các mẫu, quy tắc ngữ pháp và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Ví dụ, trong ngôn ngữ, mô hình học được rằng một số từ thường xuất hiện cùng nhau hoặc theo một trình tự nhất định.

Một yếu tố quan trọng trong quá trình đào tạo là độ dài ngữ cảnh, tức là số lượng Token mà mô hình có thể xem xét cùng một lúc. Độ dài ngữ cảnh này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng của mô hình trong việc học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu. Một mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn có thể xem xét nhiều Token hơn khi đưa ra dự đoán, cho phép nó hiểu các mối quan hệ phức tạp hơn và tạo ra các phản hồi mạch lạc hơn. Tuy nhiên, việc tăng độ dài ngữ cảnh thường đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn, vì mô hình cần xử lý và lưu trữ nhiều thông tin hơn. Do đó, có một sự đánh đổi giữa khả năng xử lý ngữ cảnh và chi phí tính toán. Các nhà nghiên cứu liên tục tìm kiếm các phương pháp để tăng độ dài ngữ cảnh mà không làm tăng đáng kể chi phí tính toán.

Chất lượng của quá trình token hóa cũng đóng một vai trò quan trọng trong hiệu quả của quá trình đào tạo. Nếu dữ liệu được token hóa một cách hiệu quả, mô hình sẽ có thể học hỏi nhanh hơn và chính xác hơn. Ngược lại, nếu token hóa kém, chẳng hạn như bỏ sót thông tin quan trọng hoặc tạo ra các Token không nhất quán, có thể dẫn đến quá trình hội tụ chậm hơn hoặc hiệu suất mô hình không tối ưu. Ví dụ, nếu một từ thường xuyên bị chia thành các Token khác nhau, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc học mối quan hệ giữa các lần xuất hiện của nó. Do đó, việc lựa chọn một chiến lược token hóa phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo quá trình đào tạo thành công.

Vai trò của Token trong Suy luận và Lý luận của AI

Đáng chú ý là một số mô hình AI tiên tiến, đặc biệt là những mô hình được thiết kế để lý luận và giải quyết các truy vấn phức tạp, còn sử dụng một loại Token đặc biệt gọi là “reasoning Token” . Các Token này không trực tiếp tương ứng với đầu vào hoặc đầu ra của người dùng mà được sử dụng trong quá trình “suy nghĩ” nội bộ của mô hình để giải quyết vấn đề. Chúng có thể đại diện cho các bước trung gian, các cân nhắc hoặc các phần của quá trình lý luận mà mô hình thực hiện để đi đến câu trả lời cuối cùng. Sự tồn tại của các reasoning Token cho thấy rằng các mô hình AI phức tạp không chỉ đơn thuần là ánh xạ trực tiếp đầu vào sang đầu ra mà còn tham gia vào một quá trình xử lý và suy luận có cấu trúc hơn bên trong.

Tương tự như trong quá trình đào tạo, hiệu quả và chất lượng của quá trình token hóa có ảnh hưởng đáng kể đến tốc độ và chất lượng của quá trình suy luận. Việc token hóa và xử lý Token hiệu quả góp phần vào thời gian phản hồi nhanh hơn, điều này rất quan trọng đối với trải nghiệm người dùng. Hơn nữa, chất lượng của token hóa có thể ảnh hưởng đến tính mạch lạc và chính xác của đầu ra được tạo ra. Nếu prompt không được token hóa một cách chính xác hoặc nếu quá trình detoken hóa (chuyển đổi Token đầu ra trở lại định dạng gốc) bị lỗi, điều đó có thể dẫn đến các phản hồi không chính xác hoặc khó hiểu.

Vai trò Kinh tế của Token trong AI

Số lượng Token cần thiết để xử lý một tác vụ cụ thể có thể khác nhau tùy thuộc vào độ dài và độ phức tạp của đầu vào và đầu ra. Do đó, người dùng có thể cần cân nhắc sự đánh đổi giữa chi phí và chất lượng hoặc độ chi tiết của phản hồi mà họ mong muốn. Ví dụ, một prompt dài hơn hoặc một yêu cầu phức tạp hơn có thể dẫn đến số lượng Token tiêu thụ lớn hơn và do đó chi phí cao hơn. Tương tự, một phản hồi dài hơn hoặc chi tiết hơn từ mô hình cũng sẽ bao gồm nhiều Token hơn.

Ngoài chi phí trực tiếp, Token còn ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng thông qua các yếu tố như thời gian phản hồi . Thời gian cần thiết để một mô hình AI xử lý một prompt và tạo ra phản hồi thường tỷ lệ thuận với số lượng Token liên quan. Việc xử lý một lượng lớn Token có thể mất nhiều thời gian hơn, dẫn đến độ trễ trong phản hồi và ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng. Do đó, việc tối ưu hóa việc sử dụng Token không chỉ quan trọng về mặt chi phí mà còn để đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà và hiệu quả.

Các giải pháp này có thể bao gồm các kỹ thuật token hóa tiên tiến, các công cụ để tối ưu hóa kiến trúc mô hình nhằm giảm số lượng Token cần thiết cho một tác vụ cụ thể và cơ sở hạ tầng mạnh mẽ có khả năng xử lý lượng lớn Token một cách nhanh chóng và hiệu quả. Bằng cách cung cấp các tài nguyên này, NVIDIA AI nhằm mục đích đơn giản hóa quy trình phát triển và cho phép tạo ra các ứng dụng AI hiệu suất cao, đồng thời giúp các doanh nghiệp quản lý hiệu quả chi phí liên quan đến việc sử dụng Token. Sự tập trung vào tối ưu hóa Token nhấn mạnh tầm quan trọng thực tế của việc quản lý hiệu quả tài nguyên này đối với các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các ứng dụng AI ở quy mô lớn. Điều này có thể dẫn đến chi phí thấp hơn và hiệu suất cao hơn cho nhiều ứng dụng AI khác nhau.

Kết luận: Tầm quan trọng ngày càng tăng của AI Token

Tóm lại, AI Token là các đơn vị dữ liệu cơ bản đóng vai trò nền tảng trong cách các mô hình AI xử lý thông tin. Chúng rất quan trọng trong cả quá trình đào tạo, nơi mô hình học cách dự đoán token tiếp theo, và trong quá trình suy luận, nơi các prompts của người dùng được chuyển đổi thành Token để xử lý và phản hồi được tạo ra dưới dạng Token để dịch ngược lại. Hơn nữa, Token đã trở thành đơn vị đo lường chính cho giá trị và chi phí của các dịch vụ AI, ảnh hưởng đến cả trải nghiệm người dùng và các cân nhắc kinh tế cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Việc xử lý Token hiệu quả và tối ưu hóa việc sử dụng chúng là rất quan trọng để xây dựng các ứng dụng AI hiệu suất cao và tiết kiệm chi phí.

Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển và trở nên phức tạp hơn, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy những tiến bộ hơn nữa trong các kỹ thuật token hóa. Điều này có thể bao gồm việc phát triển các phương pháp token hóa nhận biết ngữ cảnh và thích ứng hơn, có khả năng nắm bắt thông tin một cách hiệu quả hơn và giảm số lượng Token cần thiết cho một tác vụ nhất định. Mô hình kinh tế dựa trên Token cũng có khả năng tiếp tục định hình tương lai của việc định giá và khả năng tiếp cận các dịch vụ AI. Do đó, việc hiểu rõ vai trò và ý nghĩa của AI Token sẽ ngày càng trở nên quan trọng đối với bất kỳ ai tham gia vào việc phát triển, triển khai hoặc sử dụng công nghệ AI.

Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, điện toán hiệu năng cao (HPC) và lưu trữ cho AI. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite của NVIDIA cho các hệ thống DGX và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).

Với vai trò là đối tác NPN chính thức của NVIDIA, chúng tôi có thể giúp bạn có được các sản phẩm GPU cao cấp nhất của NVIDIA như L4, L40S, H200, H200 NVL, B200,…, đặc biệt là với thực trạng khan hiếm GPU do các hạn chế thương mại về nhập khẩu GPU như hiện nay.

Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng NVIDIA của NTC?

Đăng ký ngay

____
Bài viết liên quan