【ITニュース解説】How LLM Tokens Really Work

大規模言語モデル（LLM）は、人間が話す自然言語を理解し、応答を生成する能力を持つが、その内部では人間が読むような文字や単語を直接扱っているわけではない。LLMがテキストを処理する上で、「トークン」という単位が中心的な役割を果たす。このトークンがどのように生成され、LLMの動作にどう影響するのかを理解することは、LLMを活用する上で非常に重要である。

LLMは、入力されたテキストを数値データに変換して処理する。この数値データの最小単位がトークンである。トークンは、単語の一部であったり、一つの単語であったり、句読点であったりと、さまざまな粒度を持つ。例えば、「apple」という単語は一つのトークンになるかもしれないが、「unbelievable」という単語は「un」「believe」「able」のように複数のトークンに分割されることもある。

トークンが生成されるプロセスは以下のステップで行われる。まず、人間が入力したテキストデータは、コンピューターが理解できる形式であるバイト列に変換される。これはUTF-8エンコーディングといった標準的な方式で行われ、各文字が一つまたは複数のバイトで表現される段階である。次に、このバイト列を元にトークンが生成される。多くのLLMで採用されているのが、バイトペアエンコーディング（BPE）という手法を応用したトークン化である。BPEは、テキスト内で最も頻繁に出現するバイトのペアを探し、それらを新しい一つの単位（トークン）として結合していくプロセスを繰り返す。例えば、「program」と「ming」というバイト列が頻繁に隣接して出現する場合、これらを結合して「programming」という新しいトークンが作られる。このプロセスは、事前に定められた語彙サイズ、つまりモデルが認識できるトークンの種類の数に達するまで繰り返される。最終的に、入力テキストは、学習済みのトークン語彙に基づいて、一連の数値ID、つまりトークンIDに変換され、LLMはその数値IDの並びを処理する。

このトークン化の仕組みにはいくつかのメリットがある。一つは効率性である。頻繁に出現する単語やフレーズを一つのトークンとして扱うことができるため、LLMが処理するデータ量を大幅に削減し、計算効率を高める。長い単語や複雑な単語を細かく分割することで、モデルはより少ない情報を扱いつつ、テキスト全体の意味を把握しやすくなる。もう一つは、未知の単語への対応能力である。トークン化は、モデルが学習時に出会ったことのない新しい単語や珍しい単語に対しても対応できる柔軟性を提供する。未知の単語でも、より小さな、既に学習済みのトークン、例えば音節や文字レベルのトークンに分解して表現できるため、意味を推測し、適切に処理することが可能になる。これにより、特定の言語や単語に依存しすぎず、より広範なテキストデータに対応できるため、モデルの汎用性が向上する。

しかし、トークン化には注意すべき点も存在する。日本語のような空白で単語が区切られない言語や、特殊な文字を含む言語では、英語などの言語に比べてトークン化が非効率になる場合がある。結果として、同じ情報量でもより多くのトークンを消費することがある。また、トークン化のプロセスは統計的な頻度に基づいて行われるため、必ずしも人間が自然と感じる単語の区切りと一致しない場合がある。「プログラミング」という単語が「プロ」「グラ」「ミング」のように分割されることで、意味の理解に多少のずれが生じる可能性もある。さらに、LLMの種類によって、使用されるトークン化の手法やトークン語彙が異なる。例えば、OpenAIのGPTシリーズは「tiktoken」という独自のライブラリを使用してトークン化を行うため、同じテキストでもモデルが異なると、生成されるトークン数やトークンの内容が変わることがある。

LLMは一度に無限のテキストを処理できるわけではない。モデルが一度に処理できるトークンの最大数を「コンテキストウィンドウ」（または文脈窓、コンテキスト長）と呼ぶ。このコンテキストウィンドウのサイズは、LLMの理解度や出力の品質に直接影響する。コンテキストウィンドウが広いほど、LLMはより長い文脈を考慮して応答を生成できるため、複雑な指示への対応や、長文の要約、関連性の高い情報の抽出などが得意になる。逆に、コンテキストウィンドウを超えた情報はLLMには見えないため、重要な情報が欠落する可能性がある。

実用面でもトークンは重要である。多くのLLMのAPIサービスでは、その利用料金が処理したトークンの数に基づいて計算される。入力として送るテキストのトークン数と、モデルが生成する応答のトークン数、両方が課金の対象となる。そのため、効率的なトークン利用は、LLMを活用するプロジェクトのコスト管理において重要な要素となる。不必要なトークンを減らすための工夫や、モデルの選択などが考慮されることになる。

トークンは、LLMが人間が使う言葉を理解し、処理するための基本的な橋渡し役である。その生成プロセス、利点、そして限界を理解することは、システムエンジニアがLLMを効果的に利用し、開発する上で不可欠な知識となる。トークン化の仕組みを深く知ることで、LLMの性能を最大限に引き出し、より良いアプリケーションを構築することに繋がるだろう。