Comptar el nombre de tokens en una cadena donada utilitzant la biblioteca tiktoken. Seleccioneu entre diferents algorismes d'encoding incloent CL100K_BASE, P50K_BASE i R50K_BASE. Essencial per a aplicacions de processament de llenguatge natural i aprenentatge automàtic.
Un comptador de tokens és una eina essencial per analitzar text abans de processar-lo amb models de llenguatge d'IA com GPT-3, GPT-4 i ChatGPT. Aquest comptador de tokens gratuït compta amb precisió el nombre de tokens en el teu text utilitzant la biblioteca tiktoken d'OpenAI, ajudant-te a optimitzar contingut per a models d'IA i a mantenir-te dins dels límits de l'API.
Instruccions pas a pas:
La tokenització és el procés de descompondre el text en unitats més petites anomenades tokens. Aquests tokens representen paraules, subparaules o caràcters que els models d'IA poden entendre i processar. La biblioteca tiktoken, desenvolupada per OpenAI, implementa algorismes de tokenització eficients utilitzats en models com GPT-3 i GPT-4.
Tria l'encoding adequat per al teu model d'IA:
CL100K_BASE: Últim encoding d'OpenAI per als models GPT-4 i ChatGPT. Gestiona múltiples idiomes i caràcters especials de manera eficient.
P50K_BASE: Encoding per als models GPT-3 més antics amb aproximadament 50,000 vocabulari de tokens.
R50K_BASE: Sistema d'encoding anterior de GPT-3, també amb un vocabulari de 50,000 tokens.
El recompte de tokens i la tokenització són essencials per a aplicacions d'IA i processament del llenguatge natural:
Entrenament de Models d'IA: El recompte de tokens assegura un preprocessament adequat per a l'entrenament de models de llenguatge com GPT-3, GPT-4 i BERT.
Gestió de Costos de l'API: Comptar tokens abans de fer trucades a l'API d'OpenAI, Anthropic o altres serveis d'IA per gestionar costos de manera efectiva.
Optimització de Contingut: Optimitza publicacions de blocs, articles i textos de màrqueting per a eines i xatbots impulsats per IA.
Classificació de Text: Prepara text tokenitzat per a anàlisi de sentiments, categorizació de temes i anàlisi de contingut.
Traducció Automàtica: Descompon frases en unitats de tokens manejables per a sistemes de traducció.
Recuperació d'Informació: Permet als motors de cerca indexar documents i coincidir consultes d'usuaris de manera eficient.
Resum de Text: Identifica paraules i frases importants per generar resums precisos.
Desenvolupament de Xatbots: Processa les entrades dels usuaris i genera respostes adequades en sistemes d'IA conversacional.
Moderació de Contingut: Analitza i identifica paraules o frases específiques en sistemes de filtratge de contingut automatitzats.
Mentre que la nostra eina utilitza tiktoken per a un recompte de tokens precís, altres biblioteques de tokenització inclouen:
El recompte de tokens ha evolucionat significativament amb els avenços en el processament del llenguatge natural:
Implementa el recompte de tokens en les teves aplicacions:
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## Exemple d'ús
9text = "Hola, món! Aquest és un exemple de tokenització."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Recompte de tokens: {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// Exemple d'ús
10const text = "Hola, món! Aquest és un exemple de tokenització.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Recompte de tokens: ${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## Exemple d'ús
10text = "Hola, món! Aquest és un exemple de tokenització."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Recompte de tokens: #{token_count}"
14Aquests exemples demostren com implementar la funcionalitat de recompte de tokens utilitzant tiktoken en diferents llenguatges de programació.
Un token és una unitat de text que els models d'IA processen - típicament paraules, subparaules o caràcters. El recompte de tokens ajuda a determinar la longitud del text per al processament d'IA.
GPT-4 pot processar fins a 8,192 tokens (estàndard) o 32,768 tokens (GPT-4-32k) en una sola sol·licitud, incloent tant l'entrada com la sortida.
El recompte de tokens ajuda a estimar costos de l'API, assegurar que el contingut s'ajusti als límits del model i optimitzar el text per obtenir millors resultats en el processament d'IA.
CL100K_BASE és l'últim encoding per a GPT-4 i ChatGPT, mentre que P50K_BASE s'utilitza per a models GPT-3 més antics amb diferents mides de vocabulari.
La nostra eina utilitza la biblioteca oficial tiktoken d'OpenAI, proporcionant recompte de tokens 100% precisos que coincideixen amb els càlculs de l'API d'OpenAI.
Aquesta eina funciona millor per a models d'OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Altres models poden utilitzar mètodes de tokenització diferents.
Sí, els signes de puntuació es compten típicament com a tokens separats o combinats amb paraules adjacents, depenent de l'algorisme d'encoding.
Sí, cada model té límits específics: GPT-3.5 (4,096 tokens), GPT-4 (8,192 tokens), GPT-4-32k (32,768 tokens), i altres varien segons el proveïdor.
Estàs llest per optimitzar el teu text per a models d'IA? Utilitza la nostra eina gratuïta de comptador de tokens anterior per analitzar el teu contingut i assegurar-te que compleix els requisits de la teva aplicació d'IA.
Descobreix més eines que podrien ser útils per al teu flux de treball