Tokenisierung - das Reich der unbegrenzten Tricks

Wikipedia: Tokenisierung ist im Finanzwesen und im Wertpapierrecht der Trend, Finanzprodukte als Kryptowerte zu digitalisieren und auf einer Blockchain als dezentral gespeicherte Vermögenswerte abzubilden.[1] Der Trend führt weg von der klassischen Papierform eines Trägermediums hin zu digitalen Daten. Beispiele sind die Verwendung von Buchgeld anstatt Bargeld, die Einführung von Kryptowährungen oder die Einführung von elektronischen Wertpapieren anstelle von Wertpapierurkunden. Bei allen wird die Papierform als Trägermedium für Finanzinstrumente abgelöst (tokenisiert) durch digitale Formen.[2] Das Gesetz über elektronische Wertpapiere (eWpG) vom Juni 2021 ermöglicht den Wertpapierhandel mit völlig urkundenlosen Finanzinstrumenten, indem es deren Übergabe durch Eintragung im Wertpapierregister nach § 4 Abs. 4 eWpG ersetzt.

Open AI: Tokenisierung bezeichnet den Prozess des Zerlegens von Text in kleinere Einheiten, sogenannte Token. Diese Token können je nach Anwendungsfall verschiedene Formen haben, (zum Beispiel auch beim Simultanübersetzen von Sprachen.)

Das Allerwichtigste dabei ist aber beim Trainieren der KI das Vertrauen in andere Menschen und Kooperation mit ihnen, sagt KI-Forscher Harari. Wer könnte dies besser als Frauen? Aber kommen die überhaupt ran an die wichtigen Schnittstellen, wo die KI Zusammenhänge in einer Aussage selbstständig herstellt, gefährliche Sinnentstellung inklusive. ip

👉 Satz: zum Beispiel "ChatGPT ist wirklich beeindruckend!" 

🔹 Echte GPT-Tokenisierung (cl100k_base, wie GPT-4 sie nutzt):

Er wird typischerweise in kleinere Teile zerlegt, z. B.:

["Chat", "G", "PT", " ist", " wirklich", " beeindruck", "end", "!"]

🔹 Und jede dieser Einheiten bekommt eine ID (Beispielwerte):

[9871, 42, 812, 345, 6712, 99822, 1290, 0]

(Die Zahlen hier sind nur symbolisch – die echten IDs liegen in einem riesigen Vokabular mit über 100.000 Tokens.)

💡 Wichtig: Dadurch kann das Modell auch seltene oder neue Wörter verstehen, weil es diese in Bausteine zerlegt und nicht jedes Wort einzeln kennen muss.