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L’Intelligenza Artificiale (IA) è sempre più presente nella nostra vita quotidiana, dai chatbot come ChatGPT ai sistemi di traduzione automatica, fino agli assistenti vocali. Ma come fanno queste tecnologie a capire e generare il linguaggio umano?
Uno dei concetti fondamentali che permette alle IA di elaborare il testo è la tokenizzazione. Questa tecnica suddivide una frase in unità più piccole, chiamate token, che possono essere parole, parti di parole o persino singoli caratteri. Senza la tokenizzazione, i modelli di IA non sarebbero in grado di comprendere, analizzare e generare testi in modo efficace.
Comprendere la tokenizzazione è essenziale per chiunque voglia approfondire il funzionamento dell’IA, sia che si tratti di sviluppatori, ricercatori o semplici appassionati di tecnologia. In questo articolo, spiegheremo in modo semplice cos’è la tokenizzazione, come funziona e perché è così importante nel campo dell’Intelligenza Artificiale.
Cos’è la Tokenizzazione?
La tokenizzazione è il processo di suddivisione di un testo in unità più piccole chiamate token. Questi token possono essere:
Parole intere (es. "Il", "gatto", "salta")
Parti di parole (es. "am", "iche", "vole" in "amichevole")
Singoli caratteri (es. "c", "a", "s", "a")
A seconda del metodo utilizzato, la tokenizzazione può essere più o meno dettagliata. Ad esempio, nei modelli avanzati di IA come quelli basati su reti neurali, spesso si usano token che rappresentano frammenti di parole, per gestire meglio le lingue con molte variazioni morfologiche.
Come funziona la tokenizzazione?
Il processo di tokenizzazione avviene in diversi passaggi:
Identificazione degli spazi e della punteggiatura
Nei testi scritti, gli spazi tra le parole aiutano a determinare i confini dei token. Tuttavia, alcune lingue come il cinese o il giapponese non usano spazi tra le parole, rendendo il processo più complesso.
Riconoscimento delle parole o dei frammenti di parole
I modelli IA utilizzano dizionari predefiniti o algoritmi avanzati per determinare come suddividere un testo.
Attribuzione di un ID numerico a ciascun token
Una volta individuati i token, vengono convertiti in numeri che il modello può elaborare. Ad esempio, la frase "Il gatto salta" potrebbe diventare
[42, 156, 98]in un modello di IA (ossia un vettore numerico).
Uso dei token nei modelli di IA
I modelli di linguaggio, come quelli basati su Transformers, utilizzano questi token per elaborare il testo e generare risposte coerenti.
Tokenizzazione e Pesi nei modelli di IA
Dopo la tokenizzazione, i modelli di Intelligenza Artificiale non interpretano direttamente le parole, ma lavorano con rappresentazioni numeriche dei token. Qui entrano in gioco i pesi (ne abbiamo parlato nell'articolo Guida Semplice all'Intelligenza Artificiale), che determinano l'importanza di ciascun token in un dato contesto.
I token vengono trasformati in vettori numerici
Dopo la tokenizzazione, ogni token viene convertito in una rappresentazione numerica chiamata embedding. L’embedding è un metodo di rappresentazione dei dati che consente di codificare parole, immagini o suoni come vettori numerici (ad es. [42, 156, 98] visto prima) in uno spazio multidimensionale.
I pesi influenzano la comprensione del contesto
I modelli di IA, come quelli basati su Transformers, utilizzano i pesi per assegnare maggiore o minore importanza a determinati token in base al contesto della frase.
Ad esempio, nella frase "Il gatto è sul tappeto", il modello può imparare che "gatto" e "tappeto" hanno una relazione più forte rispetto a "Il" e "tappeto". Questo accade grazie all'aggiornamento dei pesi nei livelli della rete neurale.
I pesi vengono ottimizzati durante l'addestramento del modello
Attraverso il processo di apprendimento automatico (machine learning), il modello aggiorna continuamente i pesi (attraverso un processo chiamato backpropagation) per migliorare la comprensione del linguaggio e generare risposte più coerenti.
Tipologie di Tokenizzazione
Esistono diversi approcci alla tokenizzazione, ognuno con vantaggi e svantaggi:
Tokenizzazione per parole: Suddivide il testo in parole intere. Semplice, ma problematica per lingue con molta flessibilità morfologica.
Tokenizzazione per sottoparole (subword tokenization): Divide le parole in unità più piccole, gestendo meglio le parole rare o nuove. Tecniche comuni sono Byte Pair Encoding (BPE) e WordPiece.
Tokenizzazione per caratteri: Ogni carattere è un token. Utile per lingue senza spazi tra le parole, ma inefficiente per lingue alfabetiche.
Perché la Tokenizzazione è importante?
Permette ai modelli IA di comprendere il testo
Senza tokenizzazione, i modelli non saprebbero come analizzare il linguaggio scritto.
Migliora l’efficienza computazionale
Suddividere il testo in unità più piccole permette di gestire meglio le parole sconosciute e ridurre la complessità del modello.
Facilita la traduzione automatica e il riconoscimento vocale
Sistemi come Google Translate, ChatGPT e gli assistenti vocali utilizzano la tokenizzazione per interpretare e generare frasi.
Riassumendo
La tokenizzazione è un passaggio fondamentale nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nei modelli di IA. Senza di essa, le IA non sarebbero in grado di comprendere e generare testo in modo efficace. Tuttavia, la tokenizzazione da sola non basta: i pesi nei modelli IA giocano un ruolo chiave nell'interpretazione del contesto, migliorando la comprensione del linguaggio e la qualità delle risposte generate.
Che si tratti di chatbot, traduttori automatici o assistenti vocali, ogni interazione basata sul linguaggio passa prima attraverso un processo di tokenizzazione e successivamente viene elaborata con l'uso dei pesi appresi dal modello. Comprendere questi meccanismi aiuta a capire meglio come funzionano le IA e perché sono così potenti nell’elaborare il linguaggio umano.
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