Бройте броя на токените в даден низ, използвайки библиотеката tiktoken. Изберете от различни алгоритми за кодиране, включително CL100K_BASE, P50K_BASE и R50K_BASE. Съществено за обработка на естествен език и приложения за машинно обучение.
Броячът на токени е основен инструмент за анализ на текст преди обработката му с ИИ езикови модели като GPT-3, GPT-4 и ChatGPT. Този безплатен брояч на токени точно брои броя на токените в текста ви, използвайки библиотеката tiktoken на OpenAI, помагайки ви да оптимизирате съдържанието за ИИ модели и да останете в рамките на лимитите на API.
Стъпка по стъпка инструкции:
Токенизацията е процесът на разделяне на текста на по-малки единици, наречени токени. Тези токени представляват думи, поддуми или символи, които ИИ моделите могат да разберат и обработят. Библиотеката tiktoken, разработена от OpenAI, реализира ефективни алгоритми за токенизация, използвани в модели като GPT-3 и GPT-4.
Изберете правилното кодиране за вашия ИИ модел:
CL100K_BASE: Най-новото кодиране на OpenAI за модели GPT-4 и ChatGPT. Ефективно обработва множество езици и специални символи.
P50K_BASE: Кодиране за по-стари модели GPT-3 с приблизително 50,000 токена в речника.
R50K_BASE: По-старо кодиране на модела GPT-3, също с 50,000 токена в речника.
Броенето на токени и токенизацията са основни за приложения на ИИ и обработка на естествен език:
Обучение на ИИ модели: Броенето на токени осигурява правилна предварителна обработка за обучение на езикови модели като GPT-3, GPT-4 и BERT.
Управление на разходите за API: Бройте токените преди извиквания на API към OpenAI, Anthropic или други ИИ услуги, за да управлявате разходите ефективно.
Оптимизация на съдържанието: Оптимизирайте блог постове, статии и маркетингови текстове за инструменти и чатботове, захранвани от ИИ.
Класификация на текста: Подгответе токенизиран текст за анализ на настроението, категоризация по теми и анализ на съдържанието.
Машинен превод: Разделете изреченията на управляеми токенни единици за системи за превод.
Извличане на информация: Позволете на търсачките да индексират документи и да съвпадат с потребителски запитвания ефективно.
Резюмиране на текста: Идентифицирайте важни думи и фрази за генериране на точни резюмета.
Разработка на чатботове: Обработвайте входовете на потребителите и генерирайте подходящи отговори в системи за разговорен ИИ.
Модериране на съдържанието: Анализирайте и идентифицирайте специфични думи или фрази в автоматизирани системи за филтриране на съдържание.
Докато нашият инструмент използва tiktoken за точно броене на токени, други библиотеки за токенизация включват:
Броенето на токени е еволюирало значително с напредъка в обработката на естествен език:
Имплементирайте броенето на токени в приложенията си:
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## Пример за употреба
9text = "Здравей, свят! Това е пример за токенизация."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Брой токени: {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// Пример за употреба
10const text = "Здравей, свят! Това е пример за токенизация.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Брой токени: ${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## Пример за употреба
10text = "Здравей, свят! Това е пример за токенизация."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Брой токени: #{token_count}"
14Тези примери демонстрират имплементирането на функционалността за броене на токени, използвайки tiktoken в различни програмни езици.
Токен е единица текст, която ИИ моделите обработват - обикновено думи, поддуми или символи. Броенето на токени помага да се определи дължината на текста за обработка от ИИ.
GPT-4 може да обработи до 8,192 токена (стандартно) или 32,768 токена (GPT-4-32k) в една заявка, включително вход и изход.
Броенето на токени помага да се оценят разходите за API, да се уверите, че съдържанието отговаря на лимитите на модела и да се оптимизира текстът за по-добри резултати при обработка от ИИ.
CL100K_BASE е най-новото кодиране за GPT-4 и ChatGPT, докато P50K_BASE се използва за по-стари модели GPT-3 с различни размери на речника.
Нашият инструмент използва официалната библиотека tiktoken на OpenAI, предоставяща 100% точни броеве на токени, съвпадащи с изчисленията на API на OpenAI.
Този инструмент работи най-добре за модели на OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Други модели може да използват различни методи за токенизация.
Да, пунктуационните знаци обикновено се броят като отделни токени или се комбинират с прилежащи думи, в зависимост от алгоритъма за кодиране.
Да, всеки модел има специфични лимити: GPT-3.5 (4,096 токена), GPT-4 (8,192 токена), GPT-4-32k (32,768 токена) и други варират в зависимост от доставчика.
Готови ли сте да оптимизирате текста си за ИИ модели? Използвайте нашия безплатен инструмент за броене на токени по-горе, за да анализирате съдържанието си и да се уверите, че отговаря на изискванията на вашето ИИ приложение.
Открийте още инструменти, които може да бъдат полезни за вашия работен процес