他の言語におけるトークン

ほとんどのAIモデルは、主に英語のテキストでトレーニングされています。これには驚くべき結果が伴います：英語以外の言語では、同じ意味でもより多くのトークンが使用されることが多いのです。

英語のhelloという単語は、通常1つのトークンです。しかし、他の言語の対応する単語は、異なった形で分割される場合があります：

中国語、日本語、韓国語、アラビア語、ヒンディー語などの非ラテン文字を使用する言語は、トークンを大幅に多く消費する傾向があります。英語で10トークンの文章が、日本語では20トークンや30トークン必要になる場合があります。

これは実用的な理由から重要です。英語以外の言語で作業している場合、コンテキストウィンドウの制限に早く達し、レスポンスのコストが高くなり、生成に少し時間がかかる可能性があります。これはAIがこれらの言語を苦手としているわけではなく、単にトークンレベルでの処理効率が低いだけなのです。