احسب عدد الرموز في سلسلة معينة باستخدام مكتبة tiktoken. اختر من بين خوارزميات الترميز المختلفة بما في ذلك CL100K_BASE و P50K_BASE و R50K_BASE. ضروري لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة.
عداد الرموز هو أداة أساسية لتحليل النصوص قبل معالجتها باستخدام نماذج اللغة الذكية مثل GPT-3 وGPT-4 وChatGPT. يقوم هذا العداد المجاني بحساب عدد الرموز في نصك بدقة باستخدام مكتبة tiktoken من OpenAI، مما يساعدك على تحسين المحتوى لنماذج الذكاء الاصطناعي والبقاء ضمن حدود واجهة برمجة التطبيقات.
تعليمات خطوة بخطوة:
تقسيم الرموز هو عملية تقسيم النص إلى وحدات أصغر تُسمى الرموز. تمثل هذه الرموز الكلمات أو الأجزاء الفرعية أو الأحرف التي يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي فهمها ومعالجتها. مكتبة tiktoken، التي طورتها OpenAI، تنفذ خوارزميات تقسيم فعالة تُستخدم في نماذج مثل GPT-3 وGPT-4.
اختر الترميز المناسب لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك:
CL100K_BASE: أحدث ترميز من OpenAI لنماذج GPT-4 وChatGPT. يتعامل بكفاءة مع عدة لغات ورموز خاصة.
P50K_BASE: ترميز لنماذج GPT-3 القديمة مع مفردات تقارب 50,000 رمز.
R50K_BASE: نظام ترميز GPT-3 السابق، والذي يحتوي أيضًا على مفردات 50,000 رمز.
يعد عد الرموز وتقسيمها أمرًا أساسيًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية:
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي: يضمن عد الرموز المعالجة الصحيحة قبل تدريب نماذج اللغة مثل GPT-3 وGPT-4 وBERT.
إدارة تكاليف واجهة برمجة التطبيقات: عد الرموز قبل استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات إلى OpenAI أو Anthropic أو خدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى لإدارة التكاليف بفعالية.
تحسين المحتوى: تحسين المشاركات في المدونات والمقالات والنصوص التسويقية لأدوات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
تصنيف النصوص: إعداد نصوص مقسمة إلى رموز لتحليل المشاعر، وتصنيف الموضوعات، وتحليل المحتوى.
الترجمة الآلية: تقسيم الجمل إلى وحدات رمزية قابلة للإدارة لأنظمة الترجمة.
استرجاع المعلومات: تمكين محركات البحث من فهرسة الوثائق ومطابقة استفسارات المستخدمين بكفاءة.
تلخيص النصوص: تحديد الكلمات والعبارات المهمة لتوليد ملخصات دقيقة.
تطوير الدردشة الآلية: معالجة مدخلات المستخدمين وتوليد استجابات مناسبة في أنظمة الذكاء الاصطناعي المحادثة.
اعتدال المحتوى: تحليل وتحديد كلمات أو عبارات معينة في أنظمة تصفية المحتوى الآلي.
بينما تستخدم أداتنا tiktoken لعد الرموز بدقة، تشمل مكتبات تقسيم الرموز الأخرى:
تطور عد الرموز بشكل كبير مع التقدم في معالجة اللغة الطبيعية:
قم بتنفيذ عد الرموز في تطبيقاتك:
1import tiktoken
2
3def count_tokens(text, encoding_name):
4 encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 return len(tokens)
7
8## مثال على الاستخدام
9text = "مرحبًا، العالم! هذه مثال على تقسيم الرموز."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"عدد الرموز: {token_count}")
131const { encoding_for_model } = require("tiktoken");
2
3function countTokens(text, encodingName) {
4 const enc = encoding_for_model(encodingName);
5 const tokens = enc.encode(text);
6 return tokens.length;
7}
8
9// مثال على الاستخدام
10const text = "مرحبًا، العالم! هذه مثال على تقسيم الرموز.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`عدد الرموز: ${tokenCount}`);
141require 'tiktoken_ruby'
2
3def count_tokens(text, encoding_name)
4 encoding = Tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 tokens.length
7end
8
9## مثال على الاستخدام
10text = "مرحبًا، العالم! هذه مثال على تقسيم الرموز."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "عدد الرموز: #{token_count}"
14تظهر هذه الأمثلة تنفيذ وظيفة عد الرموز باستخدام tiktoken عبر لغات برمجة مختلفة.
الرمز هو وحدة نصية تعالجها نماذج الذكاء الاصطناعي - عادةً ما تكون كلمات أو أجزاء فرعية أو أحرف. يساعد عد الرموز في تحديد طول النص لمعالجة الذكاء الاصطناعي.
يمكن لـ GPT-4 معالجة ما يصل إلى 8,192 رمز (قياسي) أو 32,768 رمز (GPT-4-32k) في طلب واحد، بما في ذلك المدخلات والمخرجات.
يساعد عد الرموز في تقدير تكاليف واجهة برمجة التطبيقات، وضمان توافق المحتوى مع حدود النموذج، وتحسين النص للحصول على نتائج أفضل في معالجة الذكاء الاصطناعي.
CL100K_BASE هو أحدث ترميز لـ GPT-4 وChatGPT، بينما P50K_BASE يُستخدم لنماذج GPT-3 القديمة ذات أحجام مفردات مختلفة.
تستخدم أداتنا مكتبة tiktoken الرسمية من OpenAI، مما يوفر دقة 100% في عد الرموز تتطابق مع حسابات واجهة برمجة التطبيقات من OpenAI.
تعمل هذه الأداة بشكل أفضل مع نماذج OpenAI (GPT-3 وGPT-4 وChatGPT). قد تستخدم النماذج الأخرى طرق تقسيم رموز مختلفة.
نعم، تُعتبر علامات الترقيم عادةً رموزًا منفصلة أو تُجمع مع الكلمات المجاورة، اعتمادًا على خوارزمية الترميز.
نعم، لكل نموذج حدود محددة: GPT-3.5 (4,096 رمز)، GPT-4 (8,192 رمز)، GPT-4-32k (32,768 رمز)، وتختلف النماذج الأخرى حسب المزود.
هل أنت مستعد لتحسين نصك لنماذج الذكاء الاصطناعي؟ استخدم أداة عداد الرموز المجانية الخاصة بنا أعلاه لتحليل محتواك والتأكد من أنه يلبي متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
اكتشف المزيد من الأدوات التي قد تكون مفيدة لسير عملك