Tokenizer ผู้นำอักษรของมนุษย์สู่ตัวเลข Matrix ของ AI
Tokenizer คือเครื่องมือสำคัญในโลกของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing หรือ NLP) ซึ่งมีหน้าที่หลักคือการแปลงข้อความดิบจากมนุษย์ เช่นประโยคหรือย่อหน้า ให้กลายเป็นหน่วยย่อยที่เรียกว่า Token เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถนำไปประมวลผลต่อได้ หน่วย Token นี้อาจเป็นคำ ตัวอักษร หรือชิ้นส่วนของคำ ขึ้นอยู่กับวิธีการที่ใช้
การทำงานของ Tokenizer นั้นอาจดูเรียบง่าย แต่จริง ๆ แล้วเป็นกระบวนการที่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสามารถของโมเดลภาษา ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, BERT หรือระบบค้นหาข้อมูล โดยตัวอย่างของการแปลงข้อความ เช่นประโยค “Jim Henson was a puppeteer” เมื่อผ่าน Tokenizer อาจถูกแปลงเป็น token ได้แก่ ‘Jim’, ‘Henson’, ‘was’, ‘a’, ‘puppeteer’ ซึ่งในสายตาของมนุษย์อาจเป็นเรื่องธรรมดา แต่ในสายตาของโมเดลที่ต้องเข้าใจความหมายผ่านตัวเลข นี่คือก้าวแรกของการแปลงภาษามนุษย์ให้กลายเป็นสิ่งที่ AI เข้าใจได้
วัตถุประสงค์และความสำคัญของ Tokenization
การแปลงข้อความเป็น token ก่อนนำเข้าโมเดลมีความจำเป็นอย่างยิ่ง เนื่องจากโมเดลภาษาไม่สามารถทำความเข้าใจกับตัวอักษรหรือข้อความโดยตรงได้ แต่ต้องแปลงข้อมูลเหล่านั้นเป็นตัวเลขหรือรหัสแทน ซึ่ง token แต่ละตัวจะถูกแมป (map) เข้ากับหมายเลขเฉพาะที่เรียกว่า token ID หรือ Uniqe ID Uniqe ID ซึ่งแต่ละ Token จะไม่มีทางมีตัวเลขที่ซ้ำกันภายในโมเดลนั้น ยกตัวอย่างสมมุติคำว่า “ Banana ” ถูกแปลงออกมาเป็น Tokens หมายเลข 9808 โมเดลภาษานี้ก็จะจดจำว่าเลข 9808 นี้คือคำว่า “ Banana ” และนี่คือจุดเริ่มต้นที่ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้
หากไม่มีการแบ่งข้อความให้เหมาะสม โมเดลอาจสับสนและทำความเข้าใจเนื้อหาได้ยาก หรือไม่สามารถจับโครงสร้างทางไวยากรณ์ที่สำคัญได้เลย กระบวนการ Tokenization ที่ดีจึงเป็นเหมือนการเตรียมสนามให้โมเดลทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการแปลภาษา การสรุปบทความ หรือการตอบคำถาม
ยิ่งไปกว่านั้น การแบ่ง Token อย่างถูกต้องสามารถลดขนาดของชุดข้อมูล เพิ่มความเร็วในการประมวลผล และยังลดต้นทุนในการฝึกโมเดลให้เข้าใจบริบทของภาษาอีกด้วย
ประเภทของ Tokenizer
Tokenizer ในทางปฏิบัตินั้นมีหลากหลายรูปแบบ ซึ่งแต่ละรูปแบบก็เหมาะสมกับงานและเป้าหมายที่แตกต่างกัน
ประเภทแรกคือ Word-based Tokenizer ซึ่งจะแบ่งข้อความตามคำ โดยเว้นวรรคและเครื่องหมายวรรคตอนเป็นตัวแบ่ง ตัวอย่างเช่นประโยค “I love NLP” จะถูกแยกเป็น ‘I’, ‘love’, ‘NLP’ วิธีนี้เข้าใจง่ายและเหมาะกับภาษาอย่างอังกฤษที่มีช่องว่างคั่นคำชัดเจน
ในทางกลับกัน Character-based Tokenizer จะตัดข้อความออกเป็นตัวอักษรทีละตัว ซึ่งเหมาะกับภาษาที่ไม่มีการเว้นวรรค เช่นภาษาจีนหรือภาษาไทย และยังช่วยแก้ปัญหาคำใหม่หรือคำที่ไม่เคยปรากฏในชุดข้อมูลฝึกได้อย่างยืดหยุ่น
อีกหนึ่งแนวทางที่กำลังเป็นที่นิยมคือ Subword Tokenizer ซึ่งแบ่งคำออกเป็นชิ้นส่วนย่อย เช่น ‘play‘, ‘playing‘, ‘played’ อาจถูกตัดเป็น ‘play’ + ‘##ing’ หรือ ‘##ed’ วิธีนี้ช่วยลดจำนวนคำศัพท์ทั้งหมดที่โมเดลต้องจดจำ และช่วยให้โมเดลเข้าใจโครงสร้างของคำได้ดีขึ้น ตัวอย่างที่เป็นที่รู้จัก ได้แก่ BPE (Byte Pair Encoding) และ WordPiece ที่ใช้ในโมเดล BERT
ข้อดีและข้อเสียของแต่ละประเภท
Word-based Tokenizer
มีข้อดีที่ชัดเจนคือเข้าใจง่ายและมีประสิทธิภาพสูงกับภาษาที่มีการเว้นวรรคชัดเจน แต่ข้อจำกัดคือมันไม่สามารถจัดการกับคำใหม่ คำสะกดผิด หรือคำที่หายากได้ดี และอาจทำให้เกิด Unknown Token จำนวนมาก
Character-based Tokenizer
มีความยืดหยุ่นสูงสุด เพราะสามารถจัดการกับคำใหม่ได้ทุกกรณี แต่ข้อเสียคือมันเพิ่มจำนวน token อย่างมหาศาล ซึ่งอาจทำให้โมเดลต้องประมวลผลข้อมูลยาวขึ้นและใช้พลังงานมากขึ้น
Subword Tokenizer
กลายเป็นตัวเลือกกลางที่ผสมข้อดีของสองวิธีแรกเข้าด้วยกัน มันสามารถเข้าใจคำใหม่ได้บางส่วน โดยไม่เพิ่มจำนวน token มากเกินไป และช่วยลดปัญหา Unknown Token ได้ดี แต่ก็ต้องใช้เวลาในการฝึกฝนตารางคำศัพท์ย่อย และอาจทำให้ข้อความดูไม่สมบูรณ์ในเชิงภาษาศาสตร์
กระบวนการทำงานของ Tokenizer
การทำงานของ Tokenizer โดยทั่วไปเริ่มจากการรับข้อความดิบ (raw text) เข้ามา จากนั้นแบ่งข้อความออกเป็น token ตามรูปแบบที่กำหนด เช่น คำ ตัวอักษร หรือชิ้นส่วนย่อย และจากนั้นจะเปลี่ยน token เหล่านั้นให้เป็นหมายเลขเฉพาะที่เรียกว่า Token ID เพื่อใช้ในการฝึกหรือประมวลผลโดยโมเดล AI
ตัวอย่างในภาษา Python หากใช้ไลบรารี transformers ของ Hugging Face สามารถใช้โค้ดได้ดังนี้
ตัวอย่างในภาษา Python หากใช้ไลบรารี transformers ของ Hugging Face สามารถใช้โค้ดได้ดังนี้
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“bert-base-uncased”)
tokens = tokenizer.tokenize(“Jim Henson was a puppeteer”)
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
หากข้อความมีคำที่ไม่อยู่ในพจนานุกรมของ Tokenizer จะถูกแทนที่ด้วย [UNK] หรือ <unk> ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเดลไม่รู้จักคำนั้น การจัดการ Unknown Token จึงเป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญในการออกแบบ Tokenizer
การใช้งาน Tokenizer ในระบบต่าง ๆ
ในระบบ NLP Tokenizer เป็นส่วนเริ่มต้นของกระบวนการทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นการสรุปข้อความ การแปลภาษา หรือการวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ใช้งาน ในระบบ Search Engine เช่น Elasticsearch ก็ใช้ Tokenizer ในการแบ่งข้อความเพื่อสร้างดัชนี (index) และช่วยให้การค้นหาคำหรือวลีเป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำ
เมื่อผู้ใช้พิมพ์คำค้น ระบบจะใช้ Tokenizer แบ่งคำค้นและจับคู่กับดัชนีข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อระบุเอกสารหรือผลลัพธ์ที่ตรงกับความต้องการได้ทันที
ประเด็นด้านประสิทธิภาพ Fast vs Slow Tokenizer
ด้วยการที่ชุดข้อมูล NLP มีขนาดใหญ่มหาศาล ความเร็วของ Tokenizer กลายเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการฝึกและใช้งานโมเดล Fast Tokenizer ที่เขียนด้วยภาษา Rust ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลได้อย่างรวดเร็วกว่าเวอร์ชันที่เขียนด้วย Python ซึ่งเรามักเรียกว่า Slow Tokenizer
Fast Tokenizer สามารถจัดการกับข้อความหลายหมื่นรายการภายในเวลาไม่กี่วินาที โดยไม่ลดทอนความแม่นยำ ขณะที่ Slow Tokenizer เหมาะกับการใช้งานเฉพาะทางหรือการดีบั๊กข้อมูลที่ต้องการความเข้าใจเชิงลึก
ในการใช้งานจริง Fast Tokenizer มักเป็นตัวเลือกหลักในระบบที่ต้องการความเร็ว เช่น ระบบแชทแบบเรียลไทม์ หรือการสรุปเนื้อหาแบบทันทีในเว็บขนาดใหญ่
ข้อจำกัดและความท้าทายของ Tokenizer
แม้ Tokenizer จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็ไม่ปราศจากข้อจำกัด ปัญหาสำคัญคือ Unknown Token ที่เกิดจากคำใหม่ คำเฉพาะ หรือภาษาท้องถิ่นที่ไม่ได้อยู่ในพจนานุกรมของโมเดล นอกจากนี้ ภาษาแต่ละภาษามีโครงสร้างที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง การออกแบบ Tokenizer ที่รองรับหลายภาษาและยังคงความแม่นยำ จึงเป็นความท้าทายที่ต้องใช้เวลาและข้อมูลจำนวนมากในการแก้ไข
ตัวอย่างการนำไปใช้จริง
Tokenizer ถูกใช้งานจริงในหลากหลายระบบ เช่น โมเดลภาษาอย่าง GPT, BERT หรือ T5 ที่ต้องเริ่มต้นทุกการประมวลผลจาก Tokenizer ก่อน นอกจากนี้ยังถูกนำไปใช้ในระบบสืบค้นข้อมูล เช่น Google Search, Chatbot, หรือแม้กระทั่งการวิเคราะห์รีวิวสินค้าบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ เพื่อระบุอารมณ์ ความพึงพอใจ หรือแนวโน้มความต้องการของผู้บริโภค
Tokenizer คือรากฐานของการเชื่อมโยงภาษามนุษย์กับโลกของปัญญาประดิษฐ์ ในอนาคต เทคโนโลยี Tokenization กำลังพัฒนาไปสู่รูปแบบที่สามารถเข้าใจบริบท (context-aware tokenization) ซึ่งไม่เพียงแค่ตัดคำตามโครงสร้างแบบตายตัว แต่จะคำนึงถึงความหมายและความสัมพันธ์ของคำในระดับที่ลึกยิ่งขึ้น
สิ่งนี้อาจนำไปสู่การลดหรือแม้แต่ตัดความจำเป็นของ Tokenization แบบเดิม ๆ และเข้าสู่ยุคที่โมเดลสามารถเข้าใจข้อความได้โดยตรงอย่างแท้จริง นั่นคือภาพของอนาคตที่ Tokenizer ไม่ใช่เพียงเครื่องมือเบื้องต้น แต่เป็นกลไกกลางที่ทำให้ภาษาและเทคโนโลยีเดินไปด้วยกันอย่างกลมกลืน
