トークン化とコンテキストウィンドウ

このレッスンで学ぶこと

このレッスンを完了すると、トークン化の仕組みとコンテキストウィンドウの概念を理解し、生成AIがテキストをどのように処理するかを把握できるようになります。医療文書での実践的な影響も学びます。

セクション1: トークン化とは何か

テキストの分割

トークン化（Tokenization）は、テキストを小さな単位（トークン）に分割する処理です。AIは、テキストを直接理解するのではなく、トークンという単位で処理します。

トークンの種類：

トークン化には主に3つの方法があります。単語単位では、各単語が1つのトークンとなります（例：「患者」「診断」）。部分単語単位では、単語をさらに小さく分割します（例：「診断」→「診」「断」）。文字単位では各文字が1つのトークンとなりますが、この方法はあまり使われません。現在のLLMでは、部分単語単位のトークン化が主流です。

医療用語のトークン化

医療用語は、一般的な単語よりも長く、複雑な場合があります。

例：

医療用語のトークン化では、例えば「急性心筋梗塞」は複数のトークンに分割される可能性があります。「2型糖尿病」の場合、「2」「型」「糖尿病」などに分割されることがあります。この分割方法は、AIの理解に影響を与えるため、医療用語のトークン化には注意が必要です。

重要な理解： トークン化の方法によって、AIの理解が変わる可能性があります。医療用語を適切にトークン化することは、正確な理解に重要です。

セクション2: コンテキストウィンドウ

一度に処理できる情報量

コンテキストウィンドウは、AIが一度に処理できるトークン数の上限です。

コンテキストウィンドウのサイズ：

• GPT-3.5：約4,000トークン
• GPT-4：約8,000〜32,000トークン（モデルによって異なる）
• Claude 3：約200,000トークン
• Gemini：約1,000,000トークン

医療文書での影響

医療文書は、しばしば長くなります。症例報告書や診療記録は、数千から数万トークンになる場合があります。

実践的な影響：

医療文書を処理する際、コンテキストウィンドウを超える場合は分割が必要になります。そのため、情報の優先順位を考え、重要な情報を最初に配置することが重要です。また、長い文書を要約してから処理するという方法も有効です。これらの工夫により、コンテキストウィンドウの制限を効果的に活用できます。

セクション3: トークン数の見積もり

日本語と英語の違い

日本語と英語では、トークン化の方法が異なります。

一般的な目安：

トークン数の見積もりでは、英語では1単語が約1.3トークンに相当します。日本語では1文字が約0.5〜1トークン（文字の種類による）となります。この違いは、言語の特性によるものです。

医療文書での例：

医療文書での具体的な例を見ると、短い診断書（500文字）は約250〜500トークン、症例報告書（5,000文字）は約2,500〜5,000トークン、長い診療記録（20,000文字）は約10,000〜20,000トークンとなります。これらの見積もりは、コンテキストウィンドウの使用計画を立てる際に役立ちます。

トークン数の確認方法

多くのAIツールでは、トークン数を確認できます。

確認方法：

トークン数の確認方法としては、ChatGPTでは入力テキストの文字数から概算できます。Claudeではトークン数を表示してくれるため、より正確に把握できます。APIを使用する場合は、トークン数を正確に計算できます。これらの方法を活用することで、コンテキストウィンドウの使用状況を適切に管理できます。

セクション4: コンテキストウィンドウの最適化

効率的な情報の配置

コンテキストウィンドウを効率的に使うためには、情報の配置が重要です。

ベストプラクティス：

コンテキストウィンドウを効率的に使うためには、診断名、主訴など重要な情報を最初に配置することが重要です。また、冗長な情報は削除し、情報を構造化して理解しやすくすることで、AIの処理効率が向上します。これらの工夫により、限られたコンテキストウィンドウを最大限に活用できます。

長い文書の処理

コンテキストウィンドウを超える長い文書を処理する場合の方法：

方法1：分割：

コンテキストウィンドウを超える長い文書を処理する方法として、まず文書を複数の部分に分割します。次に、各部分を個別に処理し、最後に結果を統合します。この方法により、長い文書を効果的に処理できます。

方法2：要約：

長い文書を処理する別の方法として、まず長い文書を要約します。次に、要約版を処理し、必要に応じて詳細を参照します。この方法により、重要な情報を効率的に処理できます。

方法3：重要な部分の抽出：

長い文書を処理するもう一つの方法として、まず重要な部分のみを抽出します。次に、抽出した部分を処理します。この方法により、最も重要な情報に焦点を当てて処理できます。

重要な洞察：コンテキストの重要性

コンテキストウィンドウは、AIの能力を大きく左右します。大きなコンテキストウィンドウを持つAIは、より長い文書を理解し、より一貫性のある出力を生成できます。

医療現場での重要性：

医療現場では、長い診療記録を一度に処理できるという点が重要です。また、文書全体の一貫性を保てるため、より正確な分析が可能になります。さらに、より詳細な分析が可能になることで、診断や治療の質が向上します。これらの利点により、大きなコンテキストウィンドウは医療現場でのAI活用において重要な要素となっています。

まとめ：トークン化とコンテキストウィンドウを理解する

このレッスンでは、トークン化とコンテキストウィンドウについて学びました。

重要なポイント：

このレッスンで学んだ重要なポイントを振り返ると、まずトークン化はテキストを小さな単位に分割する処理です。コンテキストウィンドウは一度に処理できるトークン数の上限を示します。医療文書での影響として、長い文書の処理方法を理解することが重要です。最適化の観点から、効率的な情報の配置と処理方法を学ぶことで、AIをより効果的に活用できるようになります。

次のステップ

次のレッスンでは、生成プロセスとサンプリングについて学びます。AIがどのようにテキストを生成するかを理解します。