شمارنده توکن: ابزار رایگان توکن‌سازی متن AI

شمارنده توکن چیست؟

یک شمارنده توکن ابزاری ضروری برای تحلیل متن قبل از پردازش آن با مدل‌های زبانی AI مانند GPT-3، GPT-4 و ChatGPT است. این شمارنده توکن رایگان به‌طور دقیق تعداد توکن‌ها را در متن شما با استفاده از کتابخانه tiktoken اوپن‌ای‌آی شمارش می‌کند و به شما کمک می‌کند تا محتوا را برای مدل‌های AI بهینه‌سازی کنید و در محدودیت‌های API بمانید.

نحوه استفاده از ابزار شمارنده توکن

دستورالعمل‌های مرحله به مرحله:

1. متن خود را وارد کنید - محتوای خود را در ناحیه متنی ارائه شده بچسبانید یا تایپ کنید
2. الگوریتم کدگذاری را از منوی کشویی انتخاب کنید:
   • CL100K_BASE - جدیدترین کدگذاری اوپن‌ای‌آی (GPT-4، ChatGPT)
   • P50K_BASE - کدگذاری مدل GPT-3 (~50k واژگان)
   • R50K_BASE - کدگذاری مدل قبلی GPT-3 (~50k واژگان)
3. نتایج فوری را مشاهده کنید - تعداد توکن‌ها به‌طور خودکار نمایش داده می‌شود
4. نتایج را کپی کنید - روی "کپی نتیجه" کلیک کنید تا تعداد توکن‌ها را ذخیره کنید

درک توکن‌سازی متن

توکن‌سازی فرآیند تقسیم متن به واحدهای کوچکتر به نام توکن‌ها است. این توکن‌ها نمایانگر کلمات، زیرکلمات یا کاراکترهایی هستند که مدل‌های AI می‌توانند درک و پردازش کنند. کتابخانه tiktoken که توسط اوپن‌ای‌آی توسعه یافته است، الگوریتم‌های توکن‌سازی کارآمدی را که در مدل‌هایی مانند GPT-3 و GPT-4 استفاده می‌شود، پیاده‌سازی می‌کند.

الگوریتم‌های کدگذاری شمارنده توکن

کدگذاری مناسب برای مدل AI خود را انتخاب کنید:

1. CL100K_BASE: جدیدترین کدگذاری اوپن‌ای‌آی برای مدل‌های GPT-4 و ChatGPT. به‌طور کارآمد چندین زبان و کاراکتر خاص را مدیریت می‌کند.

2. P50K_BASE: کدگذاری برای مدل‌های قدیمی‌تر GPT-3 با واژگان تقریباً 50,000 توکن.

3. R50K_BASE: سیستم کدگذاری قبلی GPT-3 که همچنین شامل واژگان 50,000 توکن است.

موارد استفاده از شمارنده توکن

شمارش توکن و توکن‌سازی برای برنامه‌های AI و پردازش زبان طبیعی ضروری است:

1. آموزش مدل AI: شمارش توکن‌ها اطمینان حاصل می‌کند که پیش‌پردازش مناسب برای آموزش مدل‌های زبانی مانند GPT-3، GPT-4 و BERT انجام می‌شود.

2. مدیریت هزینه API: تعداد توکن‌ها را قبل از تماس‌های API به اوپن‌ای‌آی، آنتروپیک یا سایر خدمات AI شمارش کنید تا هزینه‌ها را به‌طور مؤثری مدیریت کنید.

3. بهینه‌سازی محتوا: پست‌های وبلاگ، مقالات و متن‌های بازاریابی را برای ابزارها و چت‌بات‌های مبتنی بر AI بهینه‌سازی کنید.

4. طبقه‌بندی متن: متن توکن‌شده را برای تحلیل احساسات، دسته‌بندی موضوعات و تحلیل محتوا آماده کنید.

5. ترجمه ماشینی: جملات را به واحدهای توکن قابل مدیریت برای سیستم‌های ترجمه تقسیم کنید.

6. استرجاع اطلاعات: به موتورهای جستجو اجازه دهید تا اسناد را ایندکس کرده و به‌طور مؤثر با پرسش‌های کاربران مطابقت دهند.

7. خلاصه‌سازی متن: کلمات و عبارات مهم را برای تولید خلاصه‌های دقیق شناسایی کنید.

8. توسعه چت‌بات: ورودی‌های کاربر را پردازش کرده و پاسخ‌های مناسب را در سیستم‌های AI مکالمه‌ای تولید کنید.

9. مدیریت محتوا: تحلیل و شناسایی کلمات یا عبارات خاص در سیستم‌های فیلتر کردن محتوای خودکار.

روش‌های جایگزین شمارنده توکن

در حالی که ابزار ما از tiktoken برای شمارش دقیق توکن‌ها استفاده می‌کند، سایر کتابخانه‌های توکن‌سازی شامل:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): کتابخانه محبوب پایتون برای وظایف NLP و توکن‌سازی پایه
2. spaCy: کتابخانه پیشرفته NLP که توکن‌سازی و پردازش زبان کارآمدی را ارائه می‌دهد
3. WordPiece: الگوریتم توکن‌سازی زیرکلمه که توسط BERT و مدل‌های ترنسفورمر استفاده می‌شود
4. Byte Pair Encoding (BPE): تکنیک فشرده‌سازی داده برای توکن‌سازی در مدل‌های GPT-2
5. SentencePiece: توکن‌ساز بدون نظارت برای سیستم‌های تولید متن شبکه‌های عصبی

تاریخچه شمارش توکن

شمارش توکن به‌طور قابل توجهی با پیشرفت‌های پردازش زبان طبیعی تکامل یافته است:

1. توکن‌سازی مبتنی بر کلمه: سیستم‌های اولیه متن را با استفاده از فاصله و نشانه‌گذاری تقسیم می‌کردند
2. توکن‌سازی مبتنی بر قاعده: سیستم‌های پیشرفته از قواعد زبانی برای انقباضات و ترکیبات استفاده می‌کردند
3. توکن‌سازی آماری: الگوهای یادگیری ماشین دقت توکن‌سازی را بهبود بخشیدند
4. توکن‌سازی زیرکلمه: یادگیری عمیق BPE و WordPiece را برای پشتیبانی از چند زبان معرفی کرد
5. توکن‌سازی Tiktoken GPT: توکن‌سازی بهینه‌شده اوپن‌ای‌آی برای مدل‌های زبانی مدرن

مثال‌های کد شمارنده توکن

شمارش توکن‌ها را در برنامه‌های خود پیاده‌سازی کنید:

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## مثال استفاده
9text = "سلام، دنیا! این یک مثال توکن‌سازی است."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"تعداد توکن‌ها: {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// مثال استفاده
10const text = "سلام، دنیا! این یک مثال توکن‌سازی است.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`تعداد توکن‌ها: ${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## مثال استفاده
10text = "سلام، دنیا! این یک مثال توکن‌سازی است."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "تعداد توکن‌ها: #{token_count}"
14

این مثال‌ها پیاده‌سازی قابلیت شمارش توکن را با استفاده از tiktoken در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف نشان می‌دهند.

سوالات متداول (FAQ)

توکن در مدل‌های زبانی AI چیست؟

یک توکن واحدی از متن است که مدل‌های AI پردازش می‌کنند - معمولاً کلمات، زیرکلمات یا کاراکترها. شمارش توکن‌ها به تعیین طول متن برای پردازش AI کمک می‌کند.

GPT-4 چند توکن می‌تواند پردازش کند؟

GPT-4 می‌تواند تا 8,192 توکن (استاندارد) یا 32,768 توکن (GPT-4-32k) را در یک درخواست واحد پردازش کند، شامل ورودی و خروجی.

چرا باید قبل از استفاده از APIهای AI توکن‌ها را شمارش کنم؟

شمارش توکن‌ها به برآورد هزینه‌های API کمک می‌کند، اطمینان حاصل می‌کند که محتوا در محدودیت‌های مدل جا می‌گیرد و متن را برای نتایج بهتر پردازش AI بهینه‌سازی می‌کند.

تفاوت بین کدگذاری CL100K_BASE و P50K_BASE چیست؟

CL100K_BASE جدیدترین کدگذاری برای GPT-4 و ChatGPT است، در حالی که P50K_BASE برای مدل‌های قدیمی‌تر GPT-3 با اندازه‌های واژگانی متفاوت استفاده می‌شود.

دقت این ابزار شمارنده توکن چقدر است؟

ابزار ما از کتابخانه رسمی tiktoken اوپن‌ای‌آی استفاده می‌کند و 100% دقت در شمارش توکن‌ها را مطابق با محاسبات API اوپن‌ای‌آی ارائه می‌دهد.

آیا می‌توانم از این شمارنده توکن برای مدل‌های AI دیگر استفاده کنم؟

این ابزار بهترین عملکرد را برای مدل‌های اوپن‌ای‌آی (GPT-3، GPT-4، ChatGPT) دارد. سایر مدل‌ها ممکن است از روش‌های توکن‌سازی متفاوتی استفاده کنند.

آیا نشانه‌گذاری به عنوان توکن‌ها شمارش می‌شود؟

بله، نشانه‌گذاری‌ها معمولاً به عنوان توکن‌های جداگانه یا ترکیب شده با کلمات مجاور شمارش می‌شوند، بسته به الگوریتم کدگذاری.

آیا محدودیت‌های توکن برای مدل‌های مختلف AI وجود دارد؟

بله، هر مدل محدودیت‌های خاص خود را دارد: GPT-3.5 (4,096 توکن)، GPT-4 (8,192 توکن)، GPT-4-32k (32,768 توکن) و سایرین بسته به ارائه‌دهنده متفاوت هستند.

شروع به استفاده از ابزار شمارنده توکن

آماده‌اید متن خود را برای مدل‌های AI بهینه‌سازی کنید؟ از ابزار رایگان شمارنده توکن ما در بالا برای تحلیل محتوای خود استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که با الزامات برنامه‌های AI شما مطابقت دارد.

منابع

1. اوپن‌ای‌آی. "Tiktoken." گیت‌هاب، https://github.com/openai/tiktoken. دسترسی در 2 اوت 2024.
2. واسوانی، آشیش و همکاران. "توجه تمام چیزی است که نیاز دارید." arXiv:1706.03762 [cs]، دسامبر 2017، http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. سنریچ، ریکو و همکاران. "ترجمه ماشینی عصبی کلمات نادر با واحدهای زیرکلمه." arXiv:1508.07909 [cs]، ژوئن 2016، http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. براون، تام بی. و همکاران. "مدل‌های زبانی یادگیرندگان چند شات هستند." arXiv:2005.14165 [cs]، ژوئیه 2020، http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. دوولین، جیکوب و همکاران. "BERT: پیش‌آموزش ترنسفورمرهای عمیق دوطرفه برای درک زبان." arXiv:1810.04805 [cs]، مه 2019، http://arxiv.org/abs/1810.04805.