Büyük Dil Modelleri (BDM'ler) ile çalışırken karşılaştığımız en temel kavramlardan biri "token"dır. Bir token, modelin işleyebileceği en küçük anlamlı metin birimidir. Bu birimler kelimeler, kelime parçacıkları, noktalama işaretleri veya özel karakterler olabilir. Örneğin, "yapay zeka" ifadesi tek bir token olabileceği gibi, "yap-ay-zek-a" gibi farklı tokenlara da ayrılabilir. Modelin iç işleyişinde metinler doğrudan işlenmez; önce bu tokenlara dönüştürülür ve her bir token bir sayısal temsile sahip olur. İşte tam da bu noktada, gönderdiğimiz istemlerin (prompt) ne kadar uzun olduğunun bir ölçütü olarak "prompt_token_count" kavramı ortaya çıkar. Bu sayı, bir istemin BDM tarafından işlenmeden önce kaç tokena bölündüğünü gösterir ve BDM etkileşimlerimizin birçok yönü üzerinde kritik bir etkiye sahiptir.
Prompt token sayısının en belirgin ve çoğu zaman en önemli etkisi, BDM API kullanım maliyetleridir. Çoğu ticari BDM sağlayıcısı, kullanıcıların modellerine gönderdiği ve modellerden aldığı metinlerin token sayılarına göre ücretlendirme yapar. Yani, daha uzun bir prompt göndermek doğrudan daha yüksek bir maliyet anlamına gelebilir. Bu durum, özellikle yüksek hacimli uygulamalar geliştirirken veya yoğun araştırmalar yaparken bütçe yönetimi açısından hayati önem taşır. Hem input (giriş) hem de output (çıkış) tokenları ayrı ayrı fiyatlandırılabilir ve bu nedenle hem istemi hem de beklenen yanıtı optimize etmek, maliyetleri kontrol altında tutmak için gereklidir. Maliyet optimizasyonu, geniş ölçekli yapay zeka çözümlerinde sürdürülebilirliği sağlamanın temelidir. Token sayısını bilinçli bir şekilde yönetmek, gereksiz harcamaların önüne geçerek projelerin ekonomik verimliliğini artırır. Bu, özellikle startup'lar ve kısıtlı bütçeye sahip geliştiriciler için üzerinde durulması gereken bir konudur.
Maliyetin yanı sıra, prompt token sayısı modelin yanıt verme süresi (latency) üzerinde de doğrudan bir etkiye sahiptir. BDM'ler, daha uzun istemleri işlemek ve daha uzun yanıtlar üretmek için genellikle daha fazla hesaplama kaynağına ve dolayısıyla daha fazla zamana ihtiyaç duyarlar. Kullanıcı deneyimi açısından, bir uygulamanın hızlı yanıt vermesi kritik öneme sahiptir. Yüksek token sayısına sahip istemler, yanıt gecikmelerini artırabilir ve kullanıcıların bekleme süresini uzatabilir. Bu, özellikle gerçek zamanlı etkileşim gerektiren sohbet robotları, çeviri servisleri veya anlık içerik üretimi gibi uygulamalarda ciddi bir dezavantaj oluşturur. Geliştiricilerin, hem istemin kendisini hem de modelin üreteceği yanıtın uzunluğunu dikkate alarak performansı optimize etmeleri gerekir. Düşük gecikme süresi hedeflenen uygulamalarda, her bir token'ın ağırlığı daha da artar.
Her BDM'nin belirli bir "bağlam penceresi" (context window) sınırı vardır. Bu sınır, modelin tek seferde işleyebileceği maksimum token sayısını belirler. Eğer bir prompt, bu bağlam penceresi sınırını aşarsa, model istemi işleyemez veya istemin bir kısmını görmezden gelmek zorunda kalır. Bu durum, özellikle uzun metinleri özetleme, detaylı analiz yapma veya karmaşık görevleri yerine getirme gibi işlerde sorunlara yol açabilir. Prompt token sayısının bağlam penceresi içinde kalması, modelin tüm ilgili bilgiyi doğru bir şekilde değerlendirebilmesi için elzemdir. Bu sınırlamayı anlamak, prompt mühendisliğinin temel taşlarından biridir. Aşırı uzun istemler, modelin "unutmasına" veya en kritik bilgileri kaçırmasına neden olabilir. Bu nedenle, geniş bağlam pencereleri sunan modellere yönelmek veya istemleri daha kısa, odaklanmış parçalara bölmek yaygın stratejilerdir.
Prompt token sayısını optimize etmek için çeşitli stratejiler mevcuttur. En yaygın yaklaşımlardan biri özetlemedir. Kullanıcıdan gelen veya sisteme beslenen uzun metinleri, BDM'ye göndermeden önce daha kısa, ancak anlam bütünlüğünü koruyan özetlere dönüştürmek, token sayısını önemli ölçüde azaltabilir. Bir diğer etkili yöntem ise parçalama (chunking) ve yeniden formüle etme (rephrasing)'dir. Özellikle çok uzun belgelerle çalışırken, metni yönetilebilir token boyutundaki parçalara bölmek ve bu parçaları ayrı ayrı veya kademeli olarak modele sunmak verimli bir çözümdür.
Bir prompt'un kaç token içerdiğini önceden bilmek, yukarıda bahsedilen optimizasyonları yapabilmek için kritik öneme sahiptir. Çoğu BDM sağlayıcısı, kendi tokenizasyon algoritmalarını ve buna bağlı olarak token sayma araçlarını sunar. Örneğin, OpenAI gibi platformlar genellikle kendi tokenizasyon kütüphanelerini (örneğin, `tiktoken`) açık kaynak olarak sunar veya API üzerinden token sayma hizmetleri sağlar. Geliştiriciler, bu araçları kullanarak göndermeyi planladıkları metinlerin token sayılarını tahmin edebilir ve buna göre ayarlamalar yapabilirler.
Bu tür araçlar, geliştirme sürecinde sürekli olarak token kullanımını izlemeyi ve optimize etmeyi kolaylaştırır. Farklı modellerin farklı tokenizasyon algoritmaları olabileceğini unutmamak önemlidir, bu nedenle kullanılan modele özgü aracı kullanmak en doğru sonucu verecektir.
Prompt token sayısı sadece maliyet veya performans açısından değil, aynı zamanda modelin karmaşık görevleri anlama ve yerine getirme yeteneği açısından da önemlidir. Örneğin, bir yasal belge analizi uygulamasında, tüm ilgili maddeleri ve geçmişi modele aynı anda sunmak, modelin daha bütünsel ve doğru kararlar vermesini sağlayabilir. Ancak bu, kaçınılmaz olarak daha yüksek bir token sayısına yol açar. Bu gibi durumlarda, bilgi geri çağırma artırılmış üretim (RAG - Retrieval Augmented Generation) gibi gelişmiş teknikler devreye girer. RAG, modelin bağlam penceresine sadece en alakalı bilgileri beslemek için harici bilgi tabanlarından veri çekerek, hem token sayısını yönetilebilir tutar hem de modelin erişebileceği bilgi miktarını artırır. Bu, özellikle kurumsal yapay zeka uygulamalarında ve büyük veri setleriyle çalışan sistemlerde kritik bir mimari karardır.
Çoklu dönüşlü sohbetlerde (multi-turn conversations), `prompt_token_count` kavramı daha da karmaşık bir hal alır. Modelin bir önceki konuşma geçmişini "hatırlaması" gerektiğinden, her yeni isteme geçmiş konuşmanın bir özeti veya tamamı eklenir. Bu durum, konuşma ilerledikçe prompt token sayısının katlanarak artmasına neden olabilir. Bu senaryoda, konuşma özetleme teknikleri veya kısa süreli bellek yönetimi stratejileri kritik hale gelir. Örneğin, belirli aralıklarla konuşma geçmişini özetleyerek veya sadece son birkaç mesajı bağlama dahil ederek toplam token sayısını sınırlamak mümkündür.
BDM teknolojileri hızla gelişmeye devam ettikçe, bağlam penceresi sınırlamaları da genişlemektedir. Yeni nesil modeller, binlerce hatta yüz binlerce tokenluk bağlam pencereleri sunarak, daha önce imkansız olan görevleri mümkün kılmaktadır. Ancak bu modeller genellikle daha maliyetli olabilir ve daha fazla hesaplama gücü gerektirebilir. Dolayısıyla, prompt token sayısının bilinçli yönetimi, geniş bağlam pencereli modellerde bile önemini koruyacaktır. Optimal token kullanımı, hem teknolojik gelişmelerden faydalanmak hem de kaynakları verimli kullanmak arasında bir denge kurmayı gerektirir. Gelecekte, tokenizasyon algoritmalarının da daha akıllı hale gelmesi ve dilin daha anlamlı birimlere ayrılması beklenmektedir, bu da genel token sayısını potansiyel olarak azaltabilir.
Yapay Zeka Blog: Token Sayısı Rehberi
Sonuç olarak, `prompt_token_count` büyük dil modelleriyle çalışan herkesin anlaması ve yönetmesi gereken temel bir metriktir. Maliyetten performansa, modelin anlama yeteneğinden bağlam yönetimine kadar birçok faktörü doğrudan etkiler. Etkili prompt mühendisliği ve dikkatli token yönetimi, BDM tabanlı uygulamaların başarısı için vazgeçilmezdir. Geliştiricilerin, modelin kapasitesini tam olarak kullanırken aynı zamanda kaynakları verimli bir şekilde tüketmelerini sağlamak adına bu konuya stratejik bir öncelik vermeleri gerekmektedir. Sürekli gelişen yapay zeka alanında, bu tür temel prensiplere hakim olmak, yenilikçi ve sürdürülebilir çözümler üretmenin anahtarı olacaktır.
Prompt token sayısının en belirgin ve çoğu zaman en önemli etkisi, BDM API kullanım maliyetleridir. Çoğu ticari BDM sağlayıcısı, kullanıcıların modellerine gönderdiği ve modellerden aldığı metinlerin token sayılarına göre ücretlendirme yapar. Yani, daha uzun bir prompt göndermek doğrudan daha yüksek bir maliyet anlamına gelebilir. Bu durum, özellikle yüksek hacimli uygulamalar geliştirirken veya yoğun araştırmalar yaparken bütçe yönetimi açısından hayati önem taşır. Hem input (giriş) hem de output (çıkış) tokenları ayrı ayrı fiyatlandırılabilir ve bu nedenle hem istemi hem de beklenen yanıtı optimize etmek, maliyetleri kontrol altında tutmak için gereklidir. Maliyet optimizasyonu, geniş ölçekli yapay zeka çözümlerinde sürdürülebilirliği sağlamanın temelidir. Token sayısını bilinçli bir şekilde yönetmek, gereksiz harcamaların önüne geçerek projelerin ekonomik verimliliğini artırır. Bu, özellikle startup'lar ve kısıtlı bütçeye sahip geliştiriciler için üzerinde durulması gereken bir konudur.
Maliyetin yanı sıra, prompt token sayısı modelin yanıt verme süresi (latency) üzerinde de doğrudan bir etkiye sahiptir. BDM'ler, daha uzun istemleri işlemek ve daha uzun yanıtlar üretmek için genellikle daha fazla hesaplama kaynağına ve dolayısıyla daha fazla zamana ihtiyaç duyarlar. Kullanıcı deneyimi açısından, bir uygulamanın hızlı yanıt vermesi kritik öneme sahiptir. Yüksek token sayısına sahip istemler, yanıt gecikmelerini artırabilir ve kullanıcıların bekleme süresini uzatabilir. Bu, özellikle gerçek zamanlı etkileşim gerektiren sohbet robotları, çeviri servisleri veya anlık içerik üretimi gibi uygulamalarda ciddi bir dezavantaj oluşturur. Geliştiricilerin, hem istemin kendisini hem de modelin üreteceği yanıtın uzunluğunu dikkate alarak performansı optimize etmeleri gerekir. Düşük gecikme süresi hedeflenen uygulamalarda, her bir token'ın ağırlığı daha da artar.
Her BDM'nin belirli bir "bağlam penceresi" (context window) sınırı vardır. Bu sınır, modelin tek seferde işleyebileceği maksimum token sayısını belirler. Eğer bir prompt, bu bağlam penceresi sınırını aşarsa, model istemi işleyemez veya istemin bir kısmını görmezden gelmek zorunda kalır. Bu durum, özellikle uzun metinleri özetleme, detaylı analiz yapma veya karmaşık görevleri yerine getirme gibi işlerde sorunlara yol açabilir. Prompt token sayısının bağlam penceresi içinde kalması, modelin tüm ilgili bilgiyi doğru bir şekilde değerlendirebilmesi için elzemdir. Bu sınırlamayı anlamak, prompt mühendisliğinin temel taşlarından biridir. Aşırı uzun istemler, modelin "unutmasına" veya en kritik bilgileri kaçırmasına neden olabilir. Bu nedenle, geniş bağlam pencereleri sunan modellere yönelmek veya istemleri daha kısa, odaklanmış parçalara bölmek yaygın stratejilerdir.
Prompt token sayısını optimize etmek için çeşitli stratejiler mevcuttur. En yaygın yaklaşımlardan biri özetlemedir. Kullanıcıdan gelen veya sisteme beslenen uzun metinleri, BDM'ye göndermeden önce daha kısa, ancak anlam bütünlüğünü koruyan özetlere dönüştürmek, token sayısını önemli ölçüde azaltabilir. Bir diğer etkili yöntem ise parçalama (chunking) ve yeniden formüle etme (rephrasing)'dir. Özellikle çok uzun belgelerle çalışırken, metni yönetilebilir token boyutundaki parçalara bölmek ve bu parçaları ayrı ayrı veya kademeli olarak modele sunmak verimli bir çözümdür.
- İstemleri net, öz ve anlaşılır bir dille yazın. Gereksiz kelime ve cümlelerden kaçının.
- Tekrar eden bilgileri eleyin veya daha kısa bir formda sunun.
- Kullanıcı girişlerini BDM'ye göndermeden önce ön işlemden geçirin (örneğin, gereksiz boşlukları, özel karakterleri temizleyin).
- Eğer mümkünse, modelin belirli bir görev için ihtiyaç duyduğu minimum bilgiyi sağlayın.
- Gelişmiş prompt mühendisliği tekniklerini (zincirleme düşünme, adım adım rehberlik) kullanarak daha verimli istemler oluşturun.
Bir prompt'un kaç token içerdiğini önceden bilmek, yukarıda bahsedilen optimizasyonları yapabilmek için kritik öneme sahiptir. Çoğu BDM sağlayıcısı, kendi tokenizasyon algoritmalarını ve buna bağlı olarak token sayma araçlarını sunar. Örneğin, OpenAI gibi platformlar genellikle kendi tokenizasyon kütüphanelerini (örneğin, `tiktoken`) açık kaynak olarak sunar veya API üzerinden token sayma hizmetleri sağlar. Geliştiriciler, bu araçları kullanarak göndermeyi planladıkları metinlerin token sayılarını tahmin edebilir ve buna göre ayarlamalar yapabilirler.
Kod:
import tiktoken
encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")
prompt_text = "Bu bir örnek prompt metnidir ve kaç token içerdiğini görmek istiyoruz."
token_count = len(encoding.encode(prompt_text))
print(f"Prompt metni {token_count} token içeriyor.")Prompt token sayısı sadece maliyet veya performans açısından değil, aynı zamanda modelin karmaşık görevleri anlama ve yerine getirme yeteneği açısından da önemlidir. Örneğin, bir yasal belge analizi uygulamasında, tüm ilgili maddeleri ve geçmişi modele aynı anda sunmak, modelin daha bütünsel ve doğru kararlar vermesini sağlayabilir. Ancak bu, kaçınılmaz olarak daha yüksek bir token sayısına yol açar. Bu gibi durumlarda, bilgi geri çağırma artırılmış üretim (RAG - Retrieval Augmented Generation) gibi gelişmiş teknikler devreye girer. RAG, modelin bağlam penceresine sadece en alakalı bilgileri beslemek için harici bilgi tabanlarından veri çekerek, hem token sayısını yönetilebilir tutar hem de modelin erişebileceği bilgi miktarını artırır. Bu, özellikle kurumsal yapay zeka uygulamalarında ve büyük veri setleriyle çalışan sistemlerde kritik bir mimari karardır.
Çoklu dönüşlü sohbetlerde (multi-turn conversations), `prompt_token_count` kavramı daha da karmaşık bir hal alır. Modelin bir önceki konuşma geçmişini "hatırlaması" gerektiğinden, her yeni isteme geçmiş konuşmanın bir özeti veya tamamı eklenir. Bu durum, konuşma ilerledikçe prompt token sayısının katlanarak artmasına neden olabilir. Bu senaryoda, konuşma özetleme teknikleri veya kısa süreli bellek yönetimi stratejileri kritik hale gelir. Örneğin, belirli aralıklarla konuşma geçmişini özetleyerek veya sadece son birkaç mesajı bağlama dahil ederek toplam token sayısını sınırlamak mümkündür.
Bu alıntı, prompt token sayısının sadece teknik bir detay olmaktan öte, stratejik bir yönetim alanı olduğunu vurgulamaktadır. Geliştiricilerin bu konuya bütüncül bir yaklaşımla ele almaları gerekmektedir."Token sayısı yönetimi, büyük dil modellerinin verimli ve maliyet etkin bir şekilde kullanılmasının temelidir. Bu, sadece bir maliyet kalemi değil, aynı zamanda modelin anlama yeteneği ve performansıyla doğrudan ilişkilidir." - Yapay Zeka Araştırmaları Enstitüsü
BDM teknolojileri hızla gelişmeye devam ettikçe, bağlam penceresi sınırlamaları da genişlemektedir. Yeni nesil modeller, binlerce hatta yüz binlerce tokenluk bağlam pencereleri sunarak, daha önce imkansız olan görevleri mümkün kılmaktadır. Ancak bu modeller genellikle daha maliyetli olabilir ve daha fazla hesaplama gücü gerektirebilir. Dolayısıyla, prompt token sayısının bilinçli yönetimi, geniş bağlam pencereli modellerde bile önemini koruyacaktır. Optimal token kullanımı, hem teknolojik gelişmelerden faydalanmak hem de kaynakları verimli kullanmak arasında bir denge kurmayı gerektirir. Gelecekte, tokenizasyon algoritmalarının da daha akıllı hale gelmesi ve dilin daha anlamlı birimlere ayrılması beklenmektedir, bu da genel token sayısını potansiyel olarak azaltabilir.
Yapay Zeka Blog: Token Sayısı Rehberi
Sonuç olarak, `prompt_token_count` büyük dil modelleriyle çalışan herkesin anlaması ve yönetmesi gereken temel bir metriktir. Maliyetten performansa, modelin anlama yeteneğinden bağlam yönetimine kadar birçok faktörü doğrudan etkiler. Etkili prompt mühendisliği ve dikkatli token yönetimi, BDM tabanlı uygulamaların başarısı için vazgeçilmezdir. Geliştiricilerin, modelin kapasitesini tam olarak kullanırken aynı zamanda kaynakları verimli bir şekilde tüketmelerini sağlamak adına bu konuya stratejik bir öncelik vermeleri gerekmektedir. Sürekli gelişen yapay zeka alanında, bu tür temel prensiplere hakim olmak, yenilikçi ve sürdürülebilir çözümler üretmenin anahtarı olacaktır.
