Le système des “tokens” dans ChatGPT…

Le système des “tokens” dans ChatGPT fait référence à la manière dont le modèle traite les entrées (les questions, les réponses, etc.). Chaque message, qu’il soit en entrée ou en sortie, est découpé en unités appelées “tokens”. Ces tokens peuvent être des mots, des parties de mots, ou même des symboles de ponctuation. Voici comment cela fonctionne plus en détail :

1. Qu’est-ce qu’un token ?
   Un token est une petite unité de texte. Un mot entier peut correspondre à un ou plusieurs tokens, selon sa longueur. Par exemple, un mot court comme “chat” peut être un seul token, tandis qu’un mot plus long comme “procrastination” peut être découpé en plusieurs tokens (exemple : “pro-“, “crastin-“, “ation”).
2. Traitement des tokens :
   Le modèle est capable de traiter un certain nombre de tokens à la fois. Cela inclut à la fois les tokens que tu envoies (entrée) et ceux que le modèle renvoie (sortie). Par exemple, un modèle peut avoir une limite de 4 000 tokens pour une interaction, ce qui signifie que cette limite inclut à la fois ce que tu écris et la réponse du modèle.
3. Pourquoi les tokens sont-ils importants ?

• Limites : Le modèle a une limite de tokens par session de conversation. Si cette limite est atteinte, les premiers tokens de la conversation sont coupés ou ignorés.
• Calcul de coût : Si tu utilises des versions payantes de ChatGPT (comme l’API), le coût est souvent basé sur le nombre de tokens traités.
• Performance : Pour améliorer la performance du modèle, il est souvent nécessaire de structurer les requêtes afin qu’elles restent dans les limites de tokens autorisées. Les réponses très longues ou les conversations complexes nécessitant beaucoup de contexte peuvent parfois dépasser la capacité de traitement en tokens.

1. Exemple d’utilisation :
   Une phrase simple comme “Bonjour, comment vas-tu aujourd’hui ?” serait découpée en tokens tels que : [“Bonjour”, “,”, “comment”, “vas”, “-“, “tu”, “aujourd’hui”, “?”] — chaque mot ou groupe de lettres formant une unité compréhensible pour le modèle.

En résumé, le système de tokens est une méthode utilisée pour gérer et limiter la quantité d’information que le modèle peut traiter dans une seule requête ou une seule réponse.