Počítadlo Tokenů: Bezplatný Nástroj pro Tokenizaci Textu AI

Co je to Počítadlo Tokenů?

Počítadlo tokenů je nezbytný nástroj pro analýzu textu před jeho zpracováním pomocí AI jazykových modelů jako GPT-3, GPT-4 a ChatGPT. Toto bezplatné počítadlo tokenů přesně počítá počet tokenů ve vašem textu pomocí knihovny tiktoken od OpenAI, což vám pomáhá optimalizovat obsah pro AI modely a zůstat v rámci limitů API.

Jak používat nástroj Počítadlo Tokenů

Krok za krokem instrukce:

1. Zadejte svůj text - Vložte nebo napište svůj obsah do poskytnuté textové oblasti
2. Vyberte kódovací algoritmus z rozbalovacího menu:
   • CL100K_BASE - Nejnovější kódování OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Kódování modelu GPT-3 (~50k slovní zásoba)
   • R50K_BASE - Dřívější kódování modelu GPT-3 (~50k slovní zásoba)
3. Zobrazte okamžité výsledky - Počet tokenů se automaticky zobrazuje
4. Zkopírujte výsledky - Klikněte na "Kopírovat výsledek" pro uložení počtu tokenů

Pochopení Tokenizace Textu

Tokenizace je proces rozdělení textu na menší jednotky nazývané tokeny. Tyto tokeny představují slova, podslova nebo znaky, které AI modely mohou chápat a zpracovávat. Knihovna tiktoken, vyvinutá společností OpenAI, implementuje efektivní algoritmy tokenizace používané v modelech jako GPT-3 a GPT-4.

Kódovací Algoritmy Počítadla Tokenů

Vyberte správné kódování pro váš AI model:

1. CL100K_BASE: Nejnovější kódování OpenAI pro modely GPT-4 a ChatGPT. Efektivně zpracovává více jazyků a speciální znaky.

2. P50K_BASE: Kódování pro starší modely GPT-3 s přibližně 50 000 tokeny ve slovní zásobě.

3. R50K_BASE: Dřívější kódovací systém GPT-3, také s 50 000 tokeny ve slovní zásobě.

Případy Použití Počítadla Tokenů

Počítání tokenů a tokenizace jsou nezbytné pro aplikace AI a zpracování přirozeného jazyka:

1. Trénink AI modelů: Počítání tokenů zajišťuje správnou předzpracování pro trénink jazykových modelů jako GPT-3, GPT-4 a BERT.

2. Správa nákladů API: Počítejte tokeny před voláním API k OpenAI, Anthropic nebo jiným AI službám pro efektivní správu nákladů.

3. Optimalizace obsahu: Optimalizujte blogové příspěvky, články a marketingové texty pro nástroje a chatboty poháněné AI.

4. Klasifikace textu: Připravte tokenizovaný text pro analýzu sentimentu, kategorizaci témat a analýzu obsahu.

5. Strojový překlad: Rozdělte věty na zvládnutelné tokenové jednotky pro překladové systémy.

6. Získávání informací: Umožněte vyhledávačům indexovat dokumenty a efektivně odpovídat na dotazy uživatelů.

7. Shrnutí textu: Identifikujte důležitá slova a fráze pro generování přesných shrnutí.

8. Vývoj chatbotů: Zpracovávejte uživatelské vstupy a generujte vhodné odpovědi v konverzačních AI systémech.

9. Moderace obsahu: Analyzujte a identifikujte konkrétní slova nebo fráze v automatizovaných systémech filtrování obsahu.

Alternativní Metody Počítání Tokenů

Zatímco náš nástroj používá tiktoken pro přesné počítání tokenů, jiné knihovny tokenizace zahrnují:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Populární Python knihovna pro úkoly NLP a základní tokenizaci
2. spaCy: Pokročilá knihovna NLP nabízející efektivní tokenizaci a zpracování jazyka
3. WordPiece: Algoritmus tokenizace podslov používaný BERT a transformátorovými modely
4. Byte Pair Encoding (BPE): Technika komprese dat pro tokenizaci v modelech GPT-2
5. SentencePiece: Nesupervizovaný tokenizer pro systémy generování textu neuronových sítí

Historie Počítání Tokenů

Počítání tokenů se výrazně vyvinulo s pokroky v zpracování přirozeného jazyka:

1. Tokenizace založená na slovech: Rané systémy rozdělovaly text pomocí mezer a interpunkce
2. Tokenizace založená na pravidlech: Pokročilé systémy používaly jazyková pravidla pro zkracování a složeniny
3. Statistická tokenizace: Vzory strojového učení zlepšily přesnost tokenizace
4. Tokenizace podslov: Hluboké učení zavedlo BPE a WordPiece pro podporu více jazyků
5. Tokenizace Tiktoken GPT: Optimalizovaná tokenizace OpenAI pro moderní jazykové modely

Příklady Kódu Počítadla Tokenů

Implementujte počítání tokenů ve svých aplikacích:

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## Příklad použití
9text = "Ahoj, světe! Toto je příklad tokenizace."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Počet tokenů: {token_count}")
13

1const { 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// Příklad použití
10const text = "Ahoj, světe! Toto je příklad tokenizace.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Počet tokenů: ${tokenCount}`);
14

1require '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## Příklad použití
10text = "Ahoj, světe! Toto je příklad tokenizace."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Počet tokenů: #{token_count}"
14

Tyto příklady demonstrují implementaci funkce počítání tokenů pomocí tiktoken v různých programovacích jazycích.

Často Kladené Otázky (FAQ)

Co je to token v AI jazykových modelech?

Token je jednotka textu, kterou AI modely zpracovávají - obvykle slova, podslova nebo znaky. Počítání tokenů pomáhá určit délku textu pro zpracování AI.

Kolik tokenů může GPT-4 zpracovat?

GPT-4 může zpracovat až 8 192 tokenů (standardně) nebo 32 768 tokenů (GPT-4-32k) v jedné žádosti, včetně vstupu i výstupu.

Proč bych měl počítat tokeny před použitím AI API?

Počítání tokenů pomáhá odhadnout náklady API, zajistit, aby obsah vyhovoval limitům modelu, a optimalizovat text pro lepší výsledky zpracování AI.

Jaký je rozdíl mezi kódováním CL100K_BASE a P50K_BASE?

CL100K_BASE je nejnovější kódování pro GPT-4 a ChatGPT, zatímco P50K_BASE se používá pro starší modely GPT-3 s různými velikostmi slovní zásoby.

Jak přesný je tento nástroj pro počítání tokenů?

Náš nástroj používá oficiální knihovnu tiktoken od OpenAI, která poskytuje 100% přesné počty tokenů odpovídající výpočtům API OpenAI.

Mohu tento nástroj pro počítání tokenů použít pro jiné AI modely?

Tento nástroj funguje nejlépe pro modely OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Jiné modely mohou používat různé metody tokenizace.

Počítají se interpunkční znaménka jako tokeny?

Ano, interpunkční znaménka se obvykle počítají jako samostatné tokeny nebo se kombinují s přilehlými slovy, v závislosti na kódovacím algoritmu.

Existují limity tokenů pro různé AI modely?

Ano, každý model má specifické limity: GPT-3.5 (4 096 tokenů), GPT-4 (8 192 tokenů), GPT-4-32k (32 768 tokenů) a ostatní se liší podle poskytovatele.

Začněte Používat Nástroj Počítadlo Tokenů

Připraveni optimalizovat svůj text pro AI modely? Použijte náš bezplatný nástroj pro počítání tokenů výše k analýze vašeho obsahu a zajištění, že splňuje požadavky vaší AI aplikace.

Odkazy

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Přístup 2. srpna 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], prosinec 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, et al. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], červen 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], červenec 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Devlin, Jacob, et al. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], květen 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.