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訓練されています。これには驚くべき結果があります。英語以外の言語では、同じ意味を表すのにより多くのトークンを使うことがよくあります。

英語の単語 hello は、通常1つのトークンです。しかし、他の言語での対応語は、異なる分け方になる場合があります。

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では、使用するトークン数が大幅に多くなる傾向があります。英語で10トークンを要する文が、日本語では20または30トークン必要になることがあります。

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、応答のコストが高くなり、生成にわずかに時間がかかることがあります。AIがこれらの言語を扱うのが苦手というわけではありません。単にトークンレベルでの処理効率が少し低いだけです。