Stamford: up All Saints’ Street
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「ChatGPTに訊いてみた」のシリーズは、前回で終わりにしようと思ったのですが、GPTのトークンについて、ChatGPTと面白い「対話」ができたので、ご覧いただこうと思います。
では、はじめます。
私#1：
GPTにおけるtokenとは何でしょうか？
ChatGPT#1：
GPT（Generative Pre-trained Transformer）における「token」とは、テキストを構成する最小の単位を指します。具体的には、英語の場合、単語や句読点、空白などがトークンとなります。日本語の場合は、単語や句読点、空白、漢字、ひらがな、カタカナなどがトークンとなります。
GPTは、トークンを入力として受け取り、それを処理して応答を生成します。トークンは、モデルの入力と出力の単位として非常に重要であり、モデルの学習や生成の効率や正確性に影響を与えます。
トークン数は、モデルのメモリ使用量や処理時間にも影響を与えます。大量のトークンが入力されると、モデルはそれを処理するためにより多くの計算リソースを必要とします。そのため、GPTなどの自然言語処理モデルでは、入力文を適切な長さに制限することが一般的です。
私#2：
英単語は、単語ごとに１つのトークンとなるのですか？ 日本語の場合は漢字１文字ずつが１つのトークンになるのですか？
ChatGPT#2：
ご質問の通り、英単語は通常、単語ごとに1つのトークンとして扱われます。したがって、”Hello”という単語は1つのトークンであり、”Hello, how are you?”という文は6つのトークンからなります（”Hello”, “,”, “how”, “are”, “you”, “?”）。
一方、日本語の場合は、単語の分割やトークン化は複雑です。一般的には、日本語のテキストは単語の区切りが明確でないため、形態素解析などの処理が必要になります。また、日本語のトークン化の方法はタスクや目的によって異なる場合があります。
一般的なトークン化の方法では、漢字1文字、ひらがな1文字、カタカナ1文字がそれぞれ1つのトークンとして扱われます。しかし、この方法では日本語の文の意味を正確に捉えることが難しい場合があります。より高度なトークン化手法では、単語レベルや形態素レベルでの分割が行われ、それぞれが1つのトークンとなります。
要するに、英語では通常、単語ごとに1つのトークンとなりますが、日本語では漢字やひらがな、カタカナなどの単位によってトークン化される方法が一般的です。
私#3：
日本語文字列はどのようにトークンとなるか教えてください。
ChatGPT#3：
以下の日本語文字列のトークン数を数えてみましょう。
例えば、「こんにちは、世界！」という文字列は、次のようにトークン化されます。
「こんにちは」：1つのトークン
「、」：1つのトークン
「世界」：1つのトークン
「！」：1つのトークン
したがって、「こんにちは、世界！」は合計で4つのトークンからなります。
ただし、トークン化の方法はタスクや目的によって異なる場合があります。形態素解析を行うなど、より詳細なトークン化を行う場合は、さらに分割された形態素がトークンとなる可能性があります。
私#4：
「そうでなければならない」という日本語文字列はいくつのトークンになりますか?
ChatGPT#4：
「そうでなければならない」という日本語文字列のトークン数を数えてみましょう。
一般的なトークン化の方法では、以下のようにトークン化されます。
「そう」：1つのトークン
「で」：1つのトークン
「なければ」：1つのトークン
「なら」：1つのトークン
「ない」：1つのトークン
したがって、「そうでなければならない」は合計で5つのトークンからなります。
ただし、トークン化の方法はタスクや目的によって異なる場合があります。より詳細なトークン化を行う場合、形態素解析に基づいて分割された形態素が個別のトークンとなる可能性があります。
私#5：
「より詳細なトークン化を行う場合、形態素解析に基づいて分割された形態素が個別のトークンとなる可能性があります。」という日本語文字列はいくつのトークンになりますか？
ChatGPT#5：
「より詳細なトークン化を行う場合、形態素解析に基づいて分割された形態素が個別のトークンとなる可能性があります。」という日本語文字列を形態素解析に基づいてトークン化する場合、具体的な形態素解析器や辞書によって結果は異なる場合があります。ここでは一般的な形態素解析の結果を示しますが、使用する解析器によって結果が異なることに留意してください。
一般的な形態素解析の結果を考えると、以下のようにトークン化されます。
「より」：1つのトークン
「詳細な」：1つのトークン
「トークン化」：1つのトークン
「を」：1つのトークン
「行う」：1つのトークン
「場合」：1つのトークン
「、」：1つのトークン
「形態素解析」：1つのトークン
「に」：1つのトークン
「基づいて」：1つのトークン
「分割された」：1つのトークン
「形態素」：1つのトークン
「が」：1つのトークン
「個別の」：1つのトークン
「トークン」：1つのトークン
「と」：1つのトークン
「なる」：1つのトークン
「可能性があります」：1つのトークン
「。」：1つのトークン
したがって、「より詳細なトークン化を行う場合、形態素解析に基づいて分割された形態素が個別のトークンとなる可能性があります。」は合計で19個のトークンからなります。
私#6：
「可能性があります」部分は、形態素解析すると「可能性」、「が」、「あります」に分かれると思うのですが、トークンとしては１つなんですね。
ChatGPT#6：
申し訳ありません、誤解が生じていました。正確には、形態素解析によって「可能性があります」は3つのトークンに分割されます。つまり、「可能性」、「が」、「あります」の3つのトークンが存在します。
したがって、「より詳細なトークン化を行う場合、形態素解析に基づいて分割された形態素が個別のトークンとなる可能性があります。」は合計で20個のトークンからなります。おっしゃる通り、形態素解析では「可能性があります」を複数の形態素に分割しますので、それぞれが独立したトークンとなります。お詫びして訂正させていただきます。
私#7：
了解しました。では、「東京都特許許可局」の日本語の文字列はいくつのトークンに分かれるでしょうか？
ChatGPT#7：
「東京都特許許可局」の日本語の文字列をトークン化する場合、一般的な方法では次のようになります。
「東京都特許許可局」：1つのトークン
したがって、「東京都特許許可局」は合計で1つのトークンからなります。
ただし、トークン化の方法はタスクや目的によって異なる場合があります。場合によっては、「東京」、「都」、「特許」、「許可」、「局」というように個別の形態素に分割され、それぞれがトークンとして扱われることもあります。形態素解析に基づいた詳細なトークン化が行われる場合、より細かな分割が行われる可能性があります。
私#8：
カナ漢字変換の場合は、辞書の中に「東京都」、「特許」、「許可局」があるので、多分３つの形態素になると思われますが、GPTでは、トークンに分解する際、辞書などは使わないですよね。
ChatGPT#8：
ご指摘の通りです。GPTや一般的なトークンベースのモデルでは、トークン化の際に辞書などの外部情報は使用されず、文脈に基づいてトークン化が行われます。そのため、カナ漢字変換のような辞書に基づいた分割は行われません。
したがって、GPTでは「東京都特許許可局」は1つのトークンとして扱われます。GPTは学習時にトークン化のパターンを学習し、与えられたテキストを連続したトークンのシーケンスとして処理します。そのため、辞書を使わずにトークン化が行われるため、文脈に基づいた柔軟なトークン分割が可能です。
私#9：
「経済産業省第2回あるべき卸電力市場、需給調整市場及び需給運用の実現に向けた実務検討作業部会議事録」というような長い文字列でも、GPTでは、１つのトークンとして扱うのでしょうか？
ChatGPT#9：
GPTでは、一般的なトークンベースのモデルと同様に、長い文字列も複数のトークンに分割されます。具体的には、空白や句読点、漢字やひらがな、カタカナなどがトークンとなります。
したがって、「経済産業省第2回あるべき卸電力市場、需給調整市場及び需給運用の実現に向けた実務検討作業部会議事録」という長い文字列は、複数のトークンに分割されます。具体的なトークン数は、トークナイザーの設定や使用する言語によって異なりますが、通常は単語や記号ごとに1つのトークンとなります。
例えば、上記の文字列を単語ごとにトークン化する場合、次のようになるかもしれません（数は目安です）：
「経済産業省」：1つのトークン
「第2回」：1つのトークン
「あるべき」：1つのトークン
「卸電力市場」：1つのトークン
「、」：1つのトークン
「需給調整市場」：1つのトークン
「及び」：1つのトークン
「需給運用の実現に向けた実務検討作業部会議事録」：1つのトークン
したがって、この文字列は合計で8つのトークンからなる可能性があります。ただし、実際のトークン数は使用するトークナイザーやモデルによって異なる場合があります。
私#10：
最後のトークンだけが異常に長いですね。少なくとも、「議事録」は独立したトークンにしても良い気がしました。また、「～省」、「～市場」をそれぞれトークンとするためには、あなたが「トークナイザー」と呼んでいるものが、ある種の「辞書」のようなものを持っていないと対応できないように思うのですがいかがですか？
ChatGPT#10：
おっしゃる通り、私の先程の回答において「議事録」を独立したトークンとして扱うことは可能ですし、さらに「～省」や「～市場」をそれぞれ独立したトークンとして扱うこともできます。
トークン化においては、一般的なトークンベースのモデルでは、あらかじめ用意された辞書やトークナイザーによって分割が行われます。これにより、特定のパターンや単位に基づいてトークン化が行われます。
具体的なトークン分割の方法や結果は、使用するトークナイザーやモデルの設定に依存します。一部のトークナイザーでは、辞書や特定のパターンを基にトークン化が行われ、例えば「～省」や「～市場」を独立したトークンとして扱うことが可能です。
したがって、必要に応じてトークナイザーの設定を調整したり、特定のパターンや単位に基づいたトークン化を行うことで、より細かなトークン分割を実現することができます。ただし、その場合でも辞書のような事前の知識をモデルが持っているわけではなく、トークナイザーの設定やパターンの指定に基づいてトークン化が行われます。
私#11：
GPTの場合、文字列が日本語ならば、日本語用のトークナイザーを用いてトークンに分割するという感じでしょうか？
ChatGPT#11：
はい、正確です。GPTの場合、日本語の文字列を処理する場合には、日本語用のトークナイザーを使用してトークンに分割します。一般的に、日本語のトークナイザーは、形態素解析などの技術を組み込んでいることがあります。
日本語用のトークナイザーは、単語や形態素、句読点、漢字、ひらがな、カタカナなどを適切な単位として分割します。これにより、日本語のテキストをトークンのシーケンスに変換し、GPTモデルに入力することができます。
使用するトークナイザーは、モデルを利用する際に指定することが一般的です。言語やタスクに応じて適切なトークナイザーを選ぶことで、モデルが適切に日本語テキストを処理できるようになります。
私#12：
先ほどのあなたの回答「GPTや一般的なトークンベースのモデルでは、トークン化の際に辞書などの外部情報は使用されず、文脈に基づいてトークン化が行われます。そのため、カナ漢字変換のような辞書に基づいた分割は行われません。」と矛盾する気がします。
ChatGPT#12：
おっしゃる通り、私の回答が矛盾していました。お詫び申し上げます。
GPTや一般的なトークンベースのモデルでは、トークン化の際に辞書や外部情報を利用することがあります。特に日本語のような言語では、形態素解析や辞書ベースのトークナイザーを使用することが一般的です。これにより、単語や形態素単位での分割が行われます。
カナ漢字変換のような辞書に基づいた分割も、適切なトークナイザーを使用することで実現できます。例えば、MeCabやSudachiなどの形態素解析器を組み合わせたトークナイザーを使用することで、日本語テキストを適切な単位に分割することができます。
大変申し訳ありませんでした。正確な情報を提供するために再度訂正させていただきます。ご指摘いただき、ありがとうございました。
私#13：
「例えば、MeCabやSudachiなどの形態素解析器を組み合わせたトークナイザーを使用することで、日本語テキストを適切な単位に分割することができます。」ということですが、GPTは日本語用トークナイザーでこの２つの形態素解析器を実際に使用しているのでしょうか？それと、MeCabとSudachiに関して、どのようなものか教えてください。
ChatGPT#13：
申し訳ありませんが、私の以前の回答に誤りがありました。訂正と追加の情報を提供させていただきます。
GPT自体はトークナイザーや形態素解析器を内蔵しておらず、日本語のトークナイズや形態素解析のためにMeCabやSudachiなどの外部のツールを直接使用することはありません。GPTはトークンベースのモデルであり、トークン化は予め学習されたモデル内のトークナイザーによって行われます。
MeCabとSudachiは、一般的な日本語の形態素解析器です。以下にそれぞれの特徴を簡単に説明します。
MeCab:
MeCabはオープンソースの形態素解析エンジンであり、日本語テキストを形態素の単位に分割します。MeCabは辞書ベースで動作し、単語や形態素に対する品詞情報や読みなどを提供します。多くのプログラミング言語で利用可能であり、日本語の形態素解析に広く使用されています。
Sudachi:
Sudachiはもう1つのオープンソースの日本語形態素解析器であり、MeCabとは異なるアプローチを取っています。Sudachiは、辞書を基にした形態素解析だけでなく、正規化や文字種の統一など、テキストの前処理も含めた包括的な解析を提供します。また、Sudachiは辞書のカスタマイズが比較的容易であるという特徴も持っています。
これらの形態素解析器は、GPTと組み合わせて使用することで、日本語テキストを適切な単位に分割してトークン化することができます。具体的な使用方法や統合方法は、プロジェクトや実装の要件によって異なる場合があります。
私#14：
了解しました。「GPTはトークンベースのモデルであり、トークン化は予め学習されたモデル内のトークナイザーによって行われます。」という回答と、それ以前の「GPTの場合、日本語の文字列を処理する場合には、日本語用のトークナイザーを使用してトークンに分割します。」の間にも矛盾があるように感じますが、本当にGPTは日本語用のトークナイザーを持っているのでしょうか？
ChatGPT#14：
申し訳ありません、先程の回答が混乱を招くような表現になってしまいました。ご指摘ありがとうございます。
GPT自体は、トークナイザーや形態素解析器を内蔵しているわけではありません。GPTは一般的なトークンベースのモデルであり、トークン化は学習時に予め指定されたルールやパターンに基づいて行われます。
具体的には、英語の場合は空白や句読点を単位として分割されますし、日本語の場合は一般的なルールに基づいて分割されますが、形態素解析のような細かいトークン分割はGPT自体では行われません。
したがって、GPTには日本語用のトークナイザーが直接組み込まれているわけではなく、形態素解析器などの外部ツールを使用して日本語のトークン化を行う必要があります。
混乱を招いた回答についてお詫び申し上げます。正確な情報を提供するために再度訂正させていただきました。ご指摘いただき、ありがとうございました。
私#15：
今の回答の「GPT自体は、トークナイザーや形態素解析器を内蔵しているわけではありません。」と「したがって、GPTには日本語用のトークナイザーが直接組み込まれているわけではなく、形態素解析器などの外部ツールを使用して日本語のトークン化を行う必要があります。」からすると、あなたは、「GPTではうまく日本語文字列をトークン化できないです」と宣言しているように感じました。
ChatGPT#15：
申し訳ありません、誤解を招くような表現をしてしまいました。
GPTは、トークナイザーや形態素解析器を内蔵していないものの、日本語のトークン化ができないわけではありません。GPTはトークンベースのモデルであり、予め学習されたモデル内のトークナイザーによってテキストをトークンに分割します。
英語のように空白や句読点を基準とした単純なトークン分割ではなく、日本語のトークン化は文脈や言語の特性に基づいた処理が必要です。このため、GPTの場合、日本語のテキストを適切にトークン化するには、外部の日本語用トークナイザーや形態素解析器（例：MeCabやSudachiなど）を使用する必要があります。
つまり、GPT自体には日本語用のトークナイザーは組み込まれていないものの、外部のツールやライブラリを利用することで、日本語のテキストをGPTモデルに適切にトークン化して入力することが可能です。
お詫びして混乱を招いた表現について、再度正確な情報を提供させていただきました。ご指摘いただき、ありがとうございます。
私#16：
ということは、日本語文字列のトークン化にあたって、GPTの内部で、外部の日本語用トークナイザーや形態素解析器を使用しているということですか？
ChatGPT#16：
おっしゃる通り、日本語文字列をGPT内部で適切にトークン化するためには、一般的には外部の日本語用トークナイザーや形態素解析器を使用します。
具体的な手順は以下のようになります。
外部の日本語用トークナイザーまたは形態素解析器（例：MeCabやSudachiなど）を使用して、日本語テキストを適切な単位に分割します。これにより、単語や形態素が抽出されます。
抽出された単語や形態素をGPTの入力として使用します。通常、トークン化された単語や形態素は、特殊なトークン（例：[CLS]、[SEP]）と組み合わせてシーケンスとして表現されます。
トークン化されたテキストがGPTモデルに入力され、応答や予測が生成されます。
したがって、GPT自体は日本語用のトークナイザーや形態素解析器を内部に持っているわけではありませんが、外部のツールを使用して日本語テキストを適切にトークン化し、それをGPTに入力することで、日本語の処理が可能となります。
おっしゃるように、GPTの内部で直接的にトークナイザーや形態素解析器が使用されるわけではなく、外部のツールを介して処理が行われます。
私#17：
なるほど。了解しました。先ほど、日本語形態素解析ツールとしてMeCabとSudachiを紹介していただきましたが、GPTでは、実際にはどちらのツールを使っているのでしょうか？
ChatGPT#17：
GPT自体は、特定の形態素解析ツールを直接的に使用するわけではありません。GPTはトークンベースのモデルであり、トークン化は学習時に予め指定されたルールやパターンに基づいて行われます。
ただし、実際のプロジェクトや実装では、GPTと組み合わせて形態素解析を行う場合、MeCabやSudachiなどの外部の形態素解析ツールを使用することが一般的です。これらのツールは、日本語の形態素解析を専門に行うための多くの機能や辞書を備えています。
具体的にどのツールを使用するかは、プロジェクトや実装の要件、ツールのパフォーマンスや設定によって異なります。MeCabとSudachiは、一般的に使用される日本語形態素解析ツールの例ですが、他にもKuromojiやJanomeなどさまざまな選択肢があります。
ですので、GPT自体は特定の形態素解析ツールを直接使用しているわけではなく、プロジェクトや実装に応じて適切な形態素解析ツールを選ぶことが一般的です。
私#18：
GPTをAPI経由で利用する場合、設定で適切な形態素解析ツールを選べるようになっているということでしょうか？
ChatGPT#18：
GPTをAPI経由で利用する場合、具体的な形態素解析ツールを選択することはできません。GPTのAPIは、入力テキストをトークン化する機能を提供しますが、内部のトークナイザーやトークン化の手法に関する詳細は公開されていません。
GPTのAPIでは、一般的なトークン化の手法や統計的なパターンに基づいてテキストがトークンに分割されます。具体的な形態素解析ツールを選択したり、外部の形態素解析ツールを直接組み込んだりすることはできません。
ただし、API経由でGPTを使用する場合でも、入力テキストに事前に形態素解析を適用してからAPIに渡すことは可能です。この場合、外部の形態素解析ツール（例：MeCab、Sudachi）を使用して、テキストを適切な単位に分割し、分割されたトークンをGPTのAPIに渡すことができます。
したがって、API経由でGPTを利用する場合、トークン化手法や形態素解析ツールの選択は主にクライアント側で行われます。API自体は、トークン化されたテキストを受け入れ、処理を行いますが、具体的なトークナイザーの選択や形態素解析の適用はクライアント側で行う必要があります。
私#19：
なんとなく、わかりました。形態素解析して分割した文字列を、例えば空白をはさみながらGPTに渡すイメージですね。
ChatGPT#19：
はい、おっしゃる通りです。形態素解析によって分割された文字列を、適切なトークン化の単位（例：空白で区切る）で区切ってGPTに渡すことが一般的な手法です。
具体的には、形態素解析器を使用して日本語テキストを形態素の単位に分割し、その結果得られた形態素を適切な区切り（例：空白）で連結します。この連結された形態素の文字列をGPTに渡すことで、GPTはそれを適切なトークン化単位に分割し、処理を行います。
例えば、形態素解析によって「経済 産業省 第2回 あるべき 卸電力市場 需給調整市場 及び 需給運用の実現に向けた 実務検討作業部会 議事録」という形態素に分割された文字列を、空白で区切って「経済 産業省 第2回 あるべき 卸電力市場 需給調整市場 及び 需給運用の実現に向けた 実務検討作業部会 議事録」という形式でGPTに渡すことで、GPTはそれを適切にトークン化して処理します。
このように形態素解析とGPTの組み合わせを使用することで、より細かなトークン分割や日本語テキストの処理が可能となります。
私#20：
了解しました。では、ChatGPTの場合では、プロンプトに日本語文字列が渡されても、日本語かどうかを区別せず、標準のトークン化処理が行われると思ってよいですか？
ChatGPT#20：
はい、そのように理解していただいて構いません。ChatGPTは英語を主要な言語として訓練されているため、デフォルトの挙動では英語のトークン化処理が適用されます。
したがって、プロンプトに日本語文字列が渡されても、標準のトークン化処理は英語のルールに基づいて適用されます。この場合、空白や句読点などが単位となってトークン化される可能性が高いです。
ただし、プロンプトのトークン化処理や入力の扱いは、具体的なAPIやクライアントの実装によって異なる場合があります。一部のAPIやクライアントでは、日本語のトークン化をカスタマイズしたり、日本語の入力を特別に処理したりすることが可能です。
ですので、日本語のトークン化を適用する場合には、GPTのAPIやクライアントの設定を調整して、適切な日本語用のトークナイザーを使用する必要があります。これにより、日本語のテキストを正しくトークン化し、適切な形でGPTに入力することができます。
私#21：
基本的には、漢字文字列は、漢字１文字ずつがトークンになってしまいそうですね
ChatGPT#21：
はい、一般的なトークン化の手法では、漢字文字列は個々の漢字が単独のトークンとして扱われることがあります。つまり、漢字１文字ずつが個別のトークンになる可能性が高いです。
ただし、必ずしも漢字が個別のトークンに分割されるわけではありません。トークナイザーやモデルの設定によっては、漢字の組み合わせや語彙情報に基づいて、より意味のある単位でトークン化されることもあります。
したがって、特定のプロジェクトや実装では、漢字を単独のトークンとして扱うか、より大きな単位でトークン化するかを設定することが可能です。この設定は、トークナイザーの辞書やパターンによって制御されます。
要件に応じて、適切なトークナイザーの設定を選択することで、漢字文字列のトークン化を適切に制御することができます。
私#22：
ChatGPTで日本語文字列を渡した場合の話をしています。
ChatGPT#22：
申し訳ありません、誤解が生じてしまいました。ChatGPTは日本語のテキストを受け付けることができますが、トークン化の方法や挙動に関しては、英語を主要な言語として訓練されているため、日本語の特定のトークナイザーを内蔵しているわけではありません。
デフォルトでは、入力された日本語文字列は英語のトークン化手法に従って処理され、空白や句読点などが単位として分割される可能性があります。漢字１文字ずつがトークンとして扱われる可能性もあります。
ただし、一部のプロジェクトや実装では、GPTを拡張して日本語のトークン化をカスタマイズすることが可能です。外部の日本語用のトークナイザーや形態素解析器を使用して、日本語テキストを適切にトークン化し、それをGPTに入力することで、より適切なトークン化が可能となります。
要するに、デフォルトでは日本語のトークナイズは英語の基準に従って行われますが、外部のトークナイザーや形態素解析器を使用することで、日本語テキストをより適切にトークン化することができます。
私#23：
「一部のプロジェクトや実装では、GPTを拡張して日本語のトークン化をカスタマイズすることが可能です。」ということですが、ChatGPTとしてブラウザから文字列を入力する場合の実装についてお答えください。
ChatGPT#23：
ChatGPTをブラウザから利用する場合、実装によっては以下の手順で日本語のトークン化をカスタマイズすることが可能です。
外部の日本語用のトークナイザーまたは形態素解析器（例：MeCab、Sudachi）を使用して、日本語テキストを適切な単位に分割します。これにより、単語や形態素が抽出されます。
抽出された単語や形態素を適切な区切り（例：空白）で連結します。
連結された形態素の文字列をChatGPTに渡します。
具体的な実装方法は、利用しているプログラミング言語やライブラリ、APIなどに依存します。一般的には、ブラウザ上でJavaScriptを使用してChatGPTを操作する場合、外部の日本語用トークナイザーや形態素解析器をJavaScriptで呼び出し、トークン化したテキストをChatGPTに渡すことが一般的です。
例えば、MeCabやSudachiがJavaScriptに対応している場合、それらのツールを使用して日本語テキストをトークン化し、トークン化されたテキストをChatGPTに送信することができます。
ただし、具体的な実装方法やライブラリの使用方法については、開発者ドキュメントやサンプルコード、オープンソースのプロジェクトなどを参考にする必要があります。それによって、ブラウザからの日本語文字列のトークン化をカスタマイズする方法を実現することができます。
私#24：
OpenAIのChatGPTのページ（chat.openai.com）からプロンプトのフィールドに直接日本語文字列を入力した場合にどのようにトークン化されるかを尋ねています。
ChatGPT#24：
おっしゃるのは、OpenAIの公式ウェブページ（chat.openai.com）からプロンプトのフィールドに直接日本語文字列を入力した場合のトークン化方法についてですね。
現時点（2021年9月時点）においては、OpenAIのChatGPTの公式ウェブページで直接日本語文字列を入力した場合、デフォルトのトークナイザーが英語を基準としたトークン化を行います。具体的には、空白や句読点などが単位として分割される可能性が高く、漢字１文字ずつが個別のトークンとして扱われることもあります。
したがって、公式ウェブページ上で直接日本語文字列を入力する場合、日本語のトークン化が十分に行われず、適切な結果が得られない可能性があります。
しかし、今後のアップデートや改善により、日本語のトークナイズのサポートが向上する可能性もあります。OpenAIは定期的にGPTモデルを改善しており、将来的にはより適切な日本語のトークン化が実現されるかもしれません。
したがって、現時点では公式ウェブページから直接日本語文字列を入力する場合、日本語のトークナイズは限定的なものであると考えてください。より高度な日本語のトークン化を実現するには、外部のトークナイザーや形態素解析器を使用するか、API経由でカスタマイズされたトークナイザーを利用する必要があります。
私#25：
了解しました。ありがとうございます。ChatGPTで日本語文字列を入力した場合のトークン化の処理に関して、クリアになりました。
ChatGPT#25：
どういたしまして！ご質問にお答えできたことを嬉しく思います。もしご質問や疑問があれば、いつでもお気軽にお尋ねください。お手伝いできることがありましたら、喜んでサポートさせていただきます。
私#26：
「日本語文字列でプロンプトを与えた場合、ChatGPTは、英語の文字列でプロンプトを与えた場合に比べて一般的に非効率なトークン化が行われている」というのが、今回の結論だと思いますが、それでは、同じ質問を日本語でした場合と英語でした場合、ChatGPTの回答の精度（正しさ）が違うということになるのでしょうか？
ChatGPT#26：
はい、そのような結論になります。日本語文字列でプロンプトを与えた場合、GPTのトークン化は英語の文字列でプロンプトを与えた場合と比べて一般的に非効率な結果となることがあります。
このため、日本語のトークン化が不十分な場合、GPTの回答の精度や適切性が英語のプロンプトと比べて劣る可能性があります。日本語の文脈や表現を正しく理解し、適切な応答を生成するためには、適切なトークナイザーを使用する必要があります。
しかし、トークン化の効率性や適切さが回答の正確性と直接的に関連しているわけではありません。GPTの回答の精度は、モデル自体の学習データやアーキテクチャ、訓練方法などによって決まります。日本語のトークン化が効率的でなくても、GPTが適切な文脈を理解して適切な回答を生成する可能性はあります。
ただし、トークナイザーが不適切なトークン化を行う場合、文脈の一部が欠落したり、単語の意味が正しく捉えられなかったりすることがあります。そのため、より正確な回答を得るためには、適切なトークナイザーを使用して日本語の文脈を適切に保持しながらGPTを利用することが重要です。
要するに、日本語でプロンプトを与えた場合と英語でプロンプトを与えた場合、トークン化の処理に差異があるため、回答の精度にも差異が生じる可能性があると言えます。
OpenAIのChatGPTの公式ウェブページで日本語の文字列を入力した場合も、英語を基準としたトークン化が行われているということが分かりました。漢字１文字ずつが個別のトークンとして扱われている可能性があり、「トークン化の効率性や適切さが回答の正確性と直接的に関連しているわけではない」とは言いつつ、ChatGPT自身が、「日本語でプロンプトを与えた場合と英語でプロンプトを与えた場合、トークン化の処理に差異があるため、回答の精度にも差異が生じる可能性があると言えます。」と認めています。
今回は以上です。
終わり
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