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En traitement automatique du langage, un token est une unité minimale de traitement du texte par un modèle de langage. Il peut s’agir d’un mot, d’une partie de mot, ou parfois même d’un caractère, selon le système de tokenisation utilisé. Les modèles de langage ne traitent pas les phrases comme un tout, mais les décomposent en séquences de tokens pour en analyser la structure et le sens.
Le concept de token est central dans la compréhension du fonctionnement technique des modèles de langage. Chaque prompt soumis à une IA est converti en une séquence de tokens, que le modèle utilise pour prédire la suite la plus probable. La longueur maximale des prompts ou des réponses est souvent exprimée en nombre de tokens. Cela a un impact direct sur le coût d’utilisation, la vitesse de traitement, et la qualité de la sortie. Par exemple, un mot comme “intelligence” peut être découpé en plusieurs tokens selon le modèle, ce qui rend la gestion de la longueur complexe. Certains modèles incluent des mécanismes de compression ou de gestion contextuelle pour optimiser le traitement des tokens. Une bonne compréhension du découpage en tokens permet également de rédiger des prompts plus efficaces et de mieux maîtriser les limites techniques de l’outil.
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