tiktoken লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট স্ট্রিংয়ে টোকেনের সংখ্যা গণনা করুন। CL100K_BASE, P50K_BASE, এবং R50K_BASE সহ বিভিন্ন এনকোডিং অ্যালগরিদম থেকে নির্বাচন করুন। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অপরিহার্য।
একটি টোকেন কাউন্টার হল AI ভাষা মডেল যেমন GPT-3, GPT-4, এবং ChatGPT এর সাথে প্রক্রিয়াকরণের আগে টেক্সট বিশ্লেষণের জন্য একটি অপরিহার্য টুল। এই ফ্রি টোকেন কাউন্টার OpenAI এর tiktoken লাইব্রেরি ব্যবহার করে আপনার টেক্সটে টোকেনের সংখ্যা সঠিকভাবে গণনা করে, যা আপনাকে AI মডেলের জন্য কন্টেন্ট অপ্টিমাইজ করতে এবং API সীমার মধ্যে থাকতে সাহায্য করে।
ধাপে ধাপে নির্দেশনা:
টোকেনাইজেশন হল টেক্সটকে ছোট ইউনিটে ভাঙার প্রক্রিয়া যেগুলিকে টোকেন বলা হয়। এই টোকেনগুলি শব্দ, সাবওয়ার্ড, বা অক্ষরকে প্রতিনিধিত্ব করে যা AI মডেলগুলি বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে পারে। OpenAI দ্বারা উন্নত tiktoken লাইব্রেরি GPT-3 এবং GPT-4 এর মতো মডেলে ব্যবহৃত কার্যকর টোকেনাইজেশন অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করে।
আপনার AI মডেলের জন্য সঠিক এনকোডিং নির্বাচন করুন:
CL100K_BASE: GPT-4 এবং ChatGPT মডেলের জন্য সর্বশেষ OpenAI এনকোডিং। একাধিক ভাষা এবং বিশেষ অক্ষর দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে।
P50K_BASE: প্রায় 50,000 টোকেন শব্দভাণ্ডার সহ পুরানো GPT-3 মডেলের জন্য এনকোডিং।
R50K_BASE: পূর্ববর্তী GPT-3 এনকোডিং সিস্টেম, যা 50,000 টোকেন শব্দভাণ্ডারও অন্তর্ভুক্ত করে।
টোকেন গণনা এবং টোকেনাইজেশন AI অ্যাপ্লিকেশন এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য অপরিহার্য:
AI মডেল প্রশিক্ষণ: টোকেন গণনা ভাষা মডেল যেমন GPT-3, GPT-4, এবং BERT এর জন্য সঠিক প্রিপ্রসেসিং নিশ্চিত করে।
API খরচ ব্যবস্থাপনা: OpenAI, Anthropic, বা অন্যান্য AI পরিষেবাগুলিতে API কল করার আগে টোকেন গণনা করুন যাতে খরচ কার্যকরভাবে পরিচালনা করা যায়।
কন্টেন্ট অপ্টিমাইজেশন: AI-চালিত টুল এবং চ্যাটবটের জন্য ব্লগ পোস্ট, নিবন্ধ এবং বিপণন কপিকে অপ্টিমাইজ করুন।
টেক্সট শ্রেণীবিভাগ: অনুভূতি বিশ্লেষণ, বিষয় শ্রেণীবিভাগ, এবং কন্টেন্ট বিশ্লেষণের জন্য টোকেনাইজড টেক্সট প্রস্তুত করুন।
যন্ত্র অনুবাদ: অনুবাদ সিস্টেমের জন্য বাক্যগুলোকে পরিচালনাযোগ্য টোকেন ইউনিটে ভেঙে দিন।
তথ্য পুনরুদ্ধার: সার্চ ইঞ্জিনগুলিকে ডকুমেন্টগুলি সূচীভুক্ত করতে এবং ব্যবহারকারীর অনুসন্ধানগুলির সাথে কার্যকরভাবে মেলাতে সক্ষম করুন।
টেক্সট সারসংক্ষেপ: সঠিক সারসংক্ষেপ তৈরি করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ শব্দ এবং বাক্যাংশ চিহ্নিত করুন।
চ্যাটবট উন্নয়ন: ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রক্রিয়া করুন এবং কথোপকথন AI সিস্টেমে উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া তৈরি করুন।
কন্টেন্ট মডারেশন: স্বয়ংক্রিয় কন্টেন্ট ফিল্টারিং সিস্টেমে নির্দিষ্ট শব্দ বা বাক্যাংশ বিশ্লেষণ এবং চিহ্নিত করুন।
যদিও আমাদের টুল সঠিক টোকেন গণনার জন্য tiktoken ব্যবহার করে, অন্যান্য টোকেনাইজেশন লাইব্রেরিগুলির মধ্যে রয়েছে:
টোকেন গণনা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের অগ্রগতির সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে বিকশিত হয়েছে:
আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে টোকেন গণনা বাস্তবায়ন করুন:
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## উদাহরণ ব্যবহার
9text = "Hello, world! This is a tokenization example."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Token count: {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// উদাহরণ ব্যবহার
10const text = "Hello, world! This is a tokenization example.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token count: ${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## উদাহরণ ব্যবহার
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14এই উদাহরণগুলি বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষায় tiktoken ব্যবহার করে টোকেন গণনা কার্যকারিতা বাস্তবায়নের প্রদর্শন করে।
একটি টোকেন হল একটি টেক্সটের ইউনিট যা AI মডেলগুলি প্রক্রিয়া করে - সাধারণত শব্দ, সাবওয়ার্ড, বা অক্ষর। টোকেন গণনা AI প্রক্রিয়াকরণের জন্য টেক্সটের দৈর্ঘ্য নির্ধারণ করতে সাহায্য করে।
GPT-4 একক অনুরোধে 8,192 টোকেন (মানক) বা 32,768 টোকেন (GPT-4-32k) প্রক্রিয়া করতে পারে, ইনপুট এবং আউটপুট উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করে।
টোকেন গণনা API খরচের অনুমান করতে, নিশ্চিত করতে যে কন্টেন্ট মডেল সীমার মধ্যে ফিট করে, এবং AI প্রক্রিয়াকরণের ফলাফল উন্নত করার জন্য টেক্সট অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে।
CL100K_BASE হল GPT-4 এবং ChatGPT এর জন্য সর্বশেষ এনকোডিং, যখন P50K_BASE পুরানো GPT-3 মডেলের জন্য ব্যবহৃত হয় যার ভিন্ন শব্দভাণ্ডার আকার রয়েছে।
আমাদের টুল OpenAI এর অফিসিয়াল tiktoken লাইব্রেরি ব্যবহার করে, যা OpenAI এর API গণনার সাথে মেলে 100% সঠিক টোকেন গণনা প্রদান করে।
এই টুলটি OpenAI মডেল (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) এর জন্য সবচেয়ে ভাল কাজ করে। অন্যান্য মডেলগুলি ভিন্ন টোকেনাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারে।
হ্যাঁ, বিরাম চিহ্ন সাধারণত পৃথক টোকেন হিসাবে গণনা করা হয় বা এনকোডিং অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে পার্শ্ববর্তী শব্দগুলির সাথে মিলিত হয়।
হ্যাঁ, প্রতিটি মডেলের নির্দিষ্ট সীমা রয়েছে: GPT-3.5 (4,096 টোকেন), GPT-4 (8,192 টোকেন), GPT-4-32k (32,768 টোকেন), এবং অন্যান্যগুলি প্রদানকারী দ্বারা পরিবর্তিত হয়।
আপনার টেক্সট AI মডেলের জন্য অপ্টিমাইজ করতে প্রস্তুত? উপরে আমাদের ফ্রি টোকেন কাউন্টার টুল ব্যবহার করুন আপনার কন্টেন্ট বিশ্লেষণ করতে এবং নিশ্চিত করতে যে এটি আপনার AI অ্যাপ্লিকেশন প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে।
আপনার কাজে দরকারী হতে পারে আরো টুল খুঁজে বের করুন