<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Men tokenlashtirish jarayonini tushunmoqchiman. Nima uchun ingliz tilida tokenlash hind tiliga qaraganda qimmatroq? To'liq jumlalarni yoki faqat so'zlarni tokenlaysizmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Tokenizatsiya - bu kirish / chiqish matnni kichikroq bo'linmalarga bo'lish jarayoni, shunda LLM AI modellari tilni qayta ishlaydi / hosil qiladi. Tokenlar belgilar, so'zlar, subso'zlar yoki matn yoki kodning boshqa qismlari bo'lishi mumkin, bu tanlangan tokenizatsiya usuli yoki sxemasiga bog'liq. Tokenlarga raqamli qiymat yoki identifikatorlar beriladi va ketma-ketlik yoki vektorlarga tashkil etiladi, ular modeldan kiritilgan yoki hosil qilinadi.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Nima uchun tokenlashdan AIda tabiiy tilni qayta ishlashda foydalanamiz?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Bu belgilar so'zlar, iboralar yoki hatto alohida belgilar bo'lishi mumkin. Matnni belgilarga bo'lish matnni tahlil qilishni osonlashtiradi va so'zlarning tezligini hisoblash yoki naqshlarni aniqlash kabi vazifalarni bajarishi mumkin. Matnni standartlashtirishga imkon beradi. Masalan, barcha so'zlarni standart shaklga aylantirishga yordam beradi. Masalan, barcha so'zlarni kichik harflarga aylantirish mumkin, shunda "Hola" va "Nola" o'rtasidagi farq yo'q. ** Ma'lumotlarni qayta ishlash samaradorligini yaxshilash **: Matnni belgilarga bo'lishish kerak bo'lgan ma'lumotlar miqdori kamayadi. Ushbu belgilar so'zlarni qayta ishlashda butun matnni bir marta qayta ishlashda, belgilar alohida-alohida ishlatilishi mumkin.<|eot_id|>