Comptador de Tokens: Eina gratuïta de tokenització de text amb IA

Què és un Comptador de Tokens?

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.

Com Utilitzar l'Eina Comptador de Tokens

Instruccions pas a pas:

1. Introdueix el teu text - Enganxa o escriu el teu contingut a l'àrea de text proporcionada
2. Selecciona l'algorisme d'encoding del menú desplegable:
   • CL100K_BASE - Últim encoding d'OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Encoding del model GPT-3 (~50k vocabulari)
   • R50K_BASE - Encoding del model GPT-3 anterior (~50k vocabulari)
3. Veure resultats instantanis - El recompte de tokens es mostra automàticament
4. Copia els resultats - Fes clic a "Copia Resultat" per desar el recompte de tokens

Comprendre la Tokenització de Text

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.

Algorismes d'Encoding del Comptador de Tokens

Tria l'encoding adequat per al teu model d'IA:

1. CL100K_BASE: Últim encoding d'OpenAI per als models GPT-4 i ChatGPT. Gestiona múltiples idiomes i caràcters especials de manera eficient.

2. P50K_BASE: Encoding per als models GPT-3 més antics amb aproximadament 50,000 vocabulari de tokens.

3. R50K_BASE: Sistema d'encoding anterior de GPT-3, també amb un vocabulari de 50,000 tokens.

Casos d'Ús del Comptador de Tokens

El recompte de tokens i la tokenització són essencials per a aplicacions d'IA i processament del llenguatge natural:

1. 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.

2. 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.

3. Optimització de Contingut: Optimitza publicacions de blocs, articles i textos de màrqueting per a eines i xatbots impulsats per IA.

4. Classificació de Text: Prepara text tokenitzat per a anàlisi de sentiments, categorizació de temes i anàlisi de contingut.

5. Traducció Automàtica: Descompon frases en unitats de tokens manejables per a sistemes de traducció.

6. Recuperació d'Informació: Permet als motors de cerca indexar documents i coincidir consultes d'usuaris de manera eficient.

7. Resum de Text: Identifica paraules i frases importants per generar resums precisos.

8. Desenvolupament de Xatbots: Processa les entrades dels usuaris i genera respostes adequades en sistemes d'IA conversacional.

9. Moderació de Contingut: Analitza i identifica paraules o frases específiques en sistemes de filtratge de contingut automatitzats.

Mètodes Alternatius de Comptador de Tokens

Mentre que la nostra eina utilitza tiktoken per a un recompte de tokens precís, altres biblioteques de tokenització inclouen:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Biblioteca popular de Python per a tasques de PLN i tokenització bàsica
2. spaCy: Biblioteca avançada de PLN que ofereix tokenització eficient i processament del llenguatge
3. WordPiece: Algorisme de tokenització de subparaules utilitzat per BERT i models de transformadors
4. Byte Pair Encoding (BPE): Tècnica de compressió de dades per a la tokenització en models GPT-2
5. SentencePiece: Tokenitzador no supervisat per a sistemes de generació de text de xarxes neuronals

Història del Recompte de Tokens

El recompte de tokens ha evolucionat significativament amb els avenços en el processament del llenguatge natural:

1. Tokenització basada en paraules: Els primers sistemes dividien el text utilitzant espais en blanc i puntuació
2. Tokenització basada en regles: Sistemes avançats utilitzaven regles lingüístiques per a contraccions i compostos
3. Tokenització estadística: Patrons d'aprenentatge automàtic van millorar l'exactitud de la tokenització
4. Tokenització de subparaules: L'aprenentatge profund va introduir BPE i WordPiece per al suport multilingüe
5. Tokenització Tiktoken GPT: Tokenització optimitzada d'OpenAI per a models de llenguatge moderns

Exemples de Codi del Comptador de Tokens

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

Aquests exemples demostren com implementar la funcionalitat de recompte de tokens utilitzant tiktoken en diferents llenguatges de programació.

Preguntes Freqüents (FAQ)

Què és un token en models de llenguatge d'IA?

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.

Quants tokens pot processar GPT-4?

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.

Per què hauria de comptar tokens abans d'utilitzar APIs d'IA?

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.

Quina és la diferència entre l'encoding CL100K_BASE i P50K_BASE?

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.

Quina precisió té aquesta eina de comptador de tokens?

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.

Puc utilitzar aquest comptador de tokens per a altres models d'IA?

Aquesta eina funciona millor per a models d'OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Altres models poden utilitzar mètodes de tokenització diferents.

La puntuació compta com a tokens?

Sí, els signes de puntuació es compten típicament com a tokens separats o combinats amb paraules adjacents, depenent de l'algorisme d'encoding.

Hi ha límits de tokens per a diferents models d'IA?

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.

Comença a Utilitzar l'Eina Comptador de Tokens

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.

Referències

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Accedit el 2 d'agost de 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], des. 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], juny 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], jul. 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], maig 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.