{"id":850,"date":"2023-06-21T19:15:15","date_gmt":"2023-06-21T19:15:15","guid":{"rendered":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/?p=850"},"modified":"2026-04-03T17:17:59","modified_gmt":"2026-04-03T17:17:59","slug":"token","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/it\/token\/","title":{"rendered":"Token nel contesto dei modelli di IA \u2013 Cosa sono i token?"},"content":{"rendered":"<h3>In questo articolo spieghiamo cosa sono i token e come vengono calcolati. Inoltre, forniamo un esempio concreto e alcuni suggerimenti per utilizzare i token in modo efficiente.<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#definition\">Definizione dei token<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#calculation\">Come vengono calcolati i token<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#example\">Un esempio di token<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#comparison\">Confronto tra tokenizzazione per parole e sottoparole<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#usage\">Uso efficiente dei token<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h4 id=\"definition\">Definizione dei token<\/h4>\n<p>I token sono un elemento centrale nell\u2019elaborazione del testo nei modelli di apprendimento automatico come ChatGPT di OpenAI e costituiscono la base per comprendere e interpretare i dati testuali. I token rappresentano le unit\u00e0 pi\u00f9 piccole che questi modelli possono elaborare.<\/p>\n<p>Nella forma pi\u00f9 semplice, un token pu\u00f2 essere una parola, un segno di punteggiatura o uno spazio. Tuttavia, modelli pi\u00f9 avanzati come ChatGPT estendono questo concetto e possono definire i token come parti di una parola o persino come combinazioni di pi\u00f9 parole. Questo approccio \u00e8 noto come tokenizzazione per sottoparole.<\/p>\n<h4 id=\"calculation\">Come vengono calcolati i token<\/h4>\n<p>Durante l\u2019elaborazione di un testo, questo viene prima suddiviso in una serie di token, in un processo chiamato tokenizzazione. Il modello utilizza quindi rappresentazioni numeriche di questi token per analizzare e prevedere il testo.<\/p>\n<p>Un aspetto importante \u00e8 il limite di token che un modello pu\u00f2 elaborare. Ad esempio, in GPT-3.5 Turbo questo limite \u00e8 di 4.096 token, mentre in GPT-4 \u00e8 di 8.192 token. Questa limitazione vale sia per i testi in ingresso che per quelli in uscita ed \u00e8 chiamata finestra di contesto.<\/p>\n<p>Il numero di token disponibili in un modello come ChatGPT dipende non solo dai limiti tecnici del modello stesso, ma anche dalle impostazioni dell\u2019applicazione o della piattaforma utilizzata.<\/p>\n<h4 id=\"example\">Un esempio di token<\/h4>\n<p>Una frase come \u201cChatGPT \u00e8 un modello linguistico di OpenAI\u201d viene suddivisa in singoli token. Con una semplice tokenizzazione per parole, la frase potrebbe essere suddivisa come segue:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-149\" src=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg\" alt=\"Esempio di token\" width=\"702\" height=\"284\" srcset=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg 702w, https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel-300x121.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/p>\n<p>Tuttavia, con la tokenizzazione per sottoparole, la stessa frase pu\u00f2 essere suddivisa in un numero diverso di token, a seconda della logica di tokenizzazione del modello.<\/p>\n<h4 id=\"comparison\">Confronto tra tokenizzazione per parole e sottoparole<\/h4>\n<p>Supponiamo di avere un testo con 1.000 parole. Con una tokenizzazione semplice per parole, avremmo anche 1.000 token. Tuttavia, con la tokenizzazione per sottoparole, il numero di token pu\u00f2 variare.<\/p>\n<p>Una parola come \u201cconfigurazione\u201d, ad esempio, pu\u00f2 essere suddivisa in pi\u00f9 token, come \u201cConfi\u201d, \u201cgura\u201d, \u201czione\u201d. Allo stesso modo, anche un segno di punteggiatura o uno spazio pu\u00f2 essere conteggiato come un token separato. Ci\u00f2 significa che il numero totale di token pu\u00f2 essere superiore al numero di parole nel testo.<\/p>\n<h4 id=\"usage\">Uso efficiente dei token<\/h4>\n<p>In generale, meno testo viene utilizzato sia nella richiesta che nella risposta, minore sar\u00e0 il consumo di token. Questo \u00e8 un aspetto fondamentale per massimizzare l\u2019efficienza e ottimizzare l\u2019utilizzo dei token.<\/p>\n<p><strong>Input efficiente:<\/strong> Cerca di formulare le tue domande in modo chiaro e conciso. Ripetizioni inutili, frasi molto lunghe o informazioni irrilevanti aumentano il consumo di token.<\/p>\n<p><strong>Richiedere risposte pi\u00f9 brevi:<\/strong> In molti casi \u00e8 possibile controllare la lunghezza delle risposte generate dal modello. Risposte pi\u00f9 brevi consumano meno token.<\/p>\n<p><strong>Gestione dei messaggi precedenti:<\/strong> A seconda dell\u2019applicazione, pu\u00f2 essere utile attivare o disattivare la funzione di memoria delle conversazioni. Questa impostazione pu\u00f2 essere modificata nelle impostazioni del sistema. \u00c8 importante sapere che, quando \u00e8 attiva, anche le domande e le risposte precedenti vengono conteggiate nel totale dei token.<\/p>\n<p><strong>Memoria attiva:<\/strong> Ad esempio, se utilizzi ChatGPT per riassumere testi e vuoi migliorare un primo risultato, la memoria pu\u00f2 essere utile. Il modello pu\u00f2 basarsi sulle informazioni precedenti e fornire una versione migliorata, senza dover reinserire il testo originale.<\/p>\n<p><strong>Memoria disattivata:<\/strong> Se invece utilizzi ChatGPT per creare contenuti indipendenti, come una serie di poesie non correlate, \u00e8 meglio disattivare la memoria. In alternativa, puoi iniziare una nuova chat per ogni richiesta. In questo modo risparmi token, evitando che contenuti precedenti non rilevanti vengano considerati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In questo articolo spieghiamo cosa sono i token e come vengono calcolati. Inoltre, forniamo un esempio concreto e alcuni suggerimenti per utilizzare i token in modo efficiente. 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