Брояч на токени: Безплатен инструмент за токенизация на текст с ИИ

Какво е брояч на токени?

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.

Как да използвате инструмента за броене на токени

Стъпка по стъпка инструкции:

1. Въведете текста си - Поставете или напишете съдържанието си в предоставеното текстово поле
2. Изберете алгоритъм за кодиране от падащото меню:
   • CL100K_BASE - Най-новото кодиране на OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Кодиране на модела GPT-3 (~50k речник)
   • R50K_BASE - По-старо кодиране на модела GPT-3 (~50k речник)
3. Вижте моментални резултати - Броят на токените се показва автоматично
4. Копирайте резултатите - Кликнете "Копирай резултата", за да запазите броя на токените

Разбиране на токенизацията на текста

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.

Алгоритми за кодиране на брояча на токени

Изберете правилното кодиране за вашия ИИ модел:

1. CL100K_BASE: Най-новото кодиране на OpenAI за модели GPT-4 и ChatGPT. Ефективно обработва множество езици и специални символи.

2. P50K_BASE: Кодиране за по-стари модели GPT-3 с приблизително 50,000 токена в речника.

3. R50K_BASE: По-старо кодиране на модела GPT-3, също с 50,000 токена в речника.

Случаи на употреба на брояча на токени

Броенето на токени и токенизацията са основни за приложения на ИИ и обработка на естествен език:

1. Обучение на ИИ модели: Броенето на токени осигурява правилна предварителна обработка за обучение на езикови модели като GPT-3, GPT-4 и BERT.

2. Управление на разходите за API: Бройте токените преди извиквания на API към OpenAI, Anthropic или други ИИ услуги, за да управлявате разходите ефективно.

3. Оптимизация на съдържанието: Оптимизирайте блог постове, статии и маркетингови текстове за инструменти и чатботове, захранвани от ИИ.

4. Класификация на текста: Подгответе токенизиран текст за анализ на настроението, категоризация по теми и анализ на съдържанието.

5. Машинен превод: Разделете изреченията на управляеми токенни единици за системи за превод.

6. Извличане на информация: Позволете на търсачките да индексират документи и да съвпадат с потребителски запитвания ефективно.

7. Резюмиране на текста: Идентифицирайте важни думи и фрази за генериране на точни резюмета.

8. Разработка на чатботове: Обработвайте входовете на потребителите и генерирайте подходящи отговори в системи за разговорен ИИ.

9. Модериране на съдържанието: Анализирайте и идентифицирайте специфични думи или фрази в автоматизирани системи за филтриране на съдържание.

Алтернативни методи за броене на токени

Докато нашият инструмент използва tiktoken за точно броене на токени, други библиотеки за токенизация включват:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Популярна Python библиотека за NLP задачи и основна токенизация
2. spaCy: Напреднала NLP библиотека, предлагаща ефективна токенизация и обработка на език
3. WordPiece: Алгоритъм за токенизация на поддуми, използван от BERT и трансформаторни модели
4. Byte Pair Encoding (BPE): Техника за компресия на данни за токенизация в модели GPT-2
5. SentencePiece: Ненадзорен токенизатор за системи за генериране на текст с невронни мрежи

История на броенето на токени

Броенето на токени е еволюирало значително с напредъка в обработката на естествен език:

1. Токенизация на базата на думи: Ранни системи разделяха текста, използвайки интервали и пунктуация
2. Токенизация на базата на правила: Напреднали системи използваха лингвистични правила за съкращения и съединения
3. Статистическа токенизация: Шаблони от машинно обучение подобриха точността на токенизацията
4. Токенизация на поддуми: Дълбокото обучение въведе BPE и WordPiece за поддръжка на множество езици
5. Токенизация на GPT с tiktoken: Оптимизирана токенизация на OpenAI за съвременни езикови модели

Примери за код на брояча на токени

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}")
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// 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}`);
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## 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}"
14

Тези примери демонстрират имплементирането на функционалността за броене на токени, използвайки tiktoken в различни програмни езици.

Често задавани въпроси (ЧЗВ)

Какво е токен в ИИ езиковите модели?

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.

Колко токена може да обработи GPT-4?

GPT-4 може да обработи до 8,192 токена (стандартно) или 32,768 токена (GPT-4-32k) в една заявка, включително вход и изход.

Защо трябва да броя токени преди да използвам ИИ API?

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.

Каква е разликата между кодировките CL100K_BASE и P50K_BASE?

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.

Колко точно е този инструмент за броене на токени?

Нашият инструмент използва официалната библиотека tiktoken на OpenAI, предоставяща 100% точни броеве на токени, съвпадащи с изчисленията на API на OpenAI.

Мога ли да използвам този брояч на токени за други ИИ модели?

Този инструмент работи най-добре за модели на OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Други модели може да използват различни методи за токенизация.

Броят ли се пунктуационните знаци като токени?

Да, пунктуационните знаци обикновено се броят като отделни токени или се комбинират с прилежащи думи, в зависимост от алгоритъма за кодиране.

Има ли лимити на токените за различни ИИ модели?

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.

Започнете да използвате инструмента за броене на токени

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.

Източници

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Достъпно на 2 авг. 2024.
2. Васвани, Ашищ и др. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], дек. 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Сенрих, Рико и др. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], юни 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Браун, Том Б. и др. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], юли 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Девлин, Джейкоб и др. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], май 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.