【ITニュース解説】What Is a Token in AI Models and How Does It Work?

AIモデルがどのようにテキストを理解し、応答を生成するのかを理解する上で、「トークン」という概念は非常に重要だ。システムエンジニアを目指す上で、AIモデルの内部動作を把握することは、将来のシステム設計や最適化に役立つだろう。

まず、トークンとは何かについて説明する。AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、人間が話すような自然言語を直接理解するわけではない。モデルがテキストを処理する際、最小単位として扱うのがこのトークンだ。トークンは必ずしも「単語」と一致するわけではない。例えば、「running」という単語は一つのトークンとして扱われるかもしれないし、「run」と「ning」のように複数のトークンに分割されることもある。また、句読点や空白なども独立したトークンとして扱われる場合がある。これは、AIモデルが単語の表面的な形だけでなく、より細かい意味の単位や文脈を捉えるために行われる。モデルはこれらのトークンを、内部で扱いやすいように特定の数値表現（ベクトル）に変換し、数学的な計算を通して意味を理解し、次のトークンを予測する。このトークン分割のプロセスは「トークン化（Tokenization）」と呼ばれ、モデルの種類や言語によって異なるルールが適用される。

次に、AIモデルの利用料金について触れる。多くのAIサービスでは、入力されたトークンの量と、出力されるトークンの量に基づいて料金が計算されるのが一般的だ。ここで一つ注目すべき点は、出力されるトークンにかかるコストが、入力されるトークンにかかるコストよりも高くなる傾向があることだ。なぜこのような差があるのか。それは、入力の処理と出力の生成とでは、AIモデルが実行するタスクの性質が異なるためだ。入力されたテキストを処理する場合、モデルは与えられた情報を解析し、既存の知識と照合することで意味を理解する。これは主に「理解」のプロセスと言える。一方で、出力を生成する際には、モデルは入力された情報と自身の知識を基に、新しい、意味のあるテキストを一から作り出す必要がある。この「創造」のプロセスは、次に続く可能性のある多数のトークンの中から、文脈に最も適したものを予測し、組み合わせるという、より複雑で計算資源を多く消費する作業を伴う。そのため、一般的に出力の方が高価になるのだ。

そして、「コンテキストウィンドウ」という概念もAIモデルの性能を理解する上で不可欠だ。コンテキストウィンドウとは、AIモデルが一度に記憶し、参照できるトークンの最大量を指す。これは、モデルが現在のタスクや会話の文脈をどれだけ長く「覚えている」ことができるかを示す指標でもある。例えば、人間との会話で、ある程度時間が経つと以前の会話内容を忘れてしまうことがあるように、AIモデルもコンテキストウィンドウの制限があるため、あまりに長いプロンプトや会話履歴は途中で見切れてしまうことがある。このウィンドウ内に収まっている情報だけが、モデルの現在の応答生成に影響を与える。

コンテキストウィンドウが広いAIモデルは、より長い文章を一度に処理できるため、複雑な指示や長文の要約、過去の多くの会話履歴を考慮に入れた一貫性のある応答生成が可能になる。これは、まるでAIの「短期記憶」の容量が大きいようなものだ。例えば、数百ページに及ぶドキュメントの内容に基づいて質問に答える、あるいは数時間におよぶ会話の文脈を維持しながら応答するといった高度なタスクは、広いコンテキストウィンドウを持つモデルでなければ実現できない。しかし、コンテキストウィンドウを広げることは、モデルが処理しなければならないトークンの数が増えることを意味するため、それに伴い計算コストが増大し、応答速度が遅くなる傾向がある。そのため、モデル開発者は性能とコスト、速度のバランスを考慮してコンテキストウィンドウのサイズを設計している。

このように、AIモデルにおける「トークン」は、テキスト処理の最小単位であり、料金体系の基準であり、モデルが文脈を理解する範囲を示す「コンテキストウィンドウ」とも密接に関連している。これらの概念を理解することは、AIモデルを効果的に利用し、将来のシステムに組み込む上で非常に重要な基礎知識となるだろう。

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