ChatGPTとトークナイゼーションの関わりを説明します。
トークナイゼーション（Tokenization）とは
トークナイゼーション（Tokenization）とは、文章やテキストを単語や文字の単位に分割することを意味します。これは、言語モデルやNLP（自然言語処理）タスクでの文章の前処理として重要なステップとなります。
例えば、文章 “I love playing soccer on weekends.” が与えられた場合、トークナイゼーションによって次のようなトークン（単語や文字の単位）に分割されます：
- “I”
- “love”
- “playing”
- “soccer”
- “on”
- “weekends”
このように、トークナイゼーションによって文章はトークンの形式に変換され、モデルに入力することができるようになります。
トークナイゼーションは、文章の意味解析や形態素解析、文章生成タスクなどにおいて非常に重要な役割を果たします。
ChatGPTとトークナイゼーション
ChatGPTでは、トークナイゼーション（Tokenization）を、文章を複数の単語や文字に分割する手法として用いています。
この分割された単語や文字は、モデルが理解しやすい形式に変換されます。そのため、ChatGPTはトークナイゼーションを使用して、入力テキストを複数のトークン（単語や文字の部分）に分割します。このトークンは、モデルがそれらを処理するためのベクトル表現に変換されます。このベクトル表現を元に、ChatGPTは文章生成や質問応答などのタスクを実行することができます。