Token Counter: Ilmainen AI-tekstin tokenisointityökalu

Mikä on tokenlaskuri?

Tokenlaskuri on olennainen työkalu tekstin analysoimiseen ennen sen käsittelyä AI-kielimalleilla, kuten GPT-3, GPT-4 ja ChatGPT. Tämä ilmainen tokenlaskuri laskee tarkasti tekstisi tokenien määrän käyttäen OpenAI:n tiktoken-kirjastoa, auttaen sinua optimoimaan sisältöä AI-malleille ja pysymään API-rajojen sisällä.

Kuinka käyttää tokenlaskurityökalua

Vaiheittaiset ohjeet:

1. Syötä tekstisi - Liitä tai kirjoita sisältösi annettuun tekstikenttään
2. Valitse koodausalgoritmi pudotusvalikosta:
   • CL100K_BASE - Uusin OpenAI-koodaus (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - GPT-3-mallin koodaus (~50k sanastoa)
   • R50K_BASE - Aikaisemman GPT-3-mallin koodaus (~50k sanastoa)
3. Näe välittömät tulokset - Tokenien määrä näkyy automaattisesti
4. Kopioi tulokset - Napsauta "Kopioi tulos" tallentaaksesi tokenien määrän

Tekstin tokenisoinnin ymmärtäminen

Tokenisointi on prosessi, jossa teksti jaetaan pienempiin yksiköihin, joita kutsutaan tokeneiksi. Nämä tokenit edustavat sanoja, osasanoja tai merkkejä, joita AI-mallit voivat ymmärtää ja käsitellä. Tiktoken-kirjasto, jonka on kehittänyt OpenAI, toteuttaa tehokkaita tokenisointialgoritmeja, joita käytetään malleissa kuten GPT-3 ja GPT-4.

Tokenlaskurin koodausalgoritmit

Valitse oikea koodaus AI-mallillesi:

1. CL100K_BASE: Uusin OpenAI-koodaus GPT-4- ja ChatGPT-malleille. Käsittelee useita kieliä ja erikoismerkkejä tehokkaasti.

2. P50K_BASE: Koodaus vanhemmille GPT-3-malleille, joissa on noin 50 000 tokenin sanasto.

3. R50K_BASE: Aikaisempi GPT-3-koodausjärjestelmä, jossa on myös 50 000 tokenin sanasto.

Tokenlaskurin käyttötapaukset

Tokenien laskeminen ja tokenisointi ovat olennaisia AI-sovelluksille ja luonnollisen kielen käsittelylle:

1. AI-mallin koulutus: Tokenien laskeminen varmistaa oikean esikäsittelyn kielimallien, kuten GPT-3, GPT-4 ja BERT, koulutuksessa.

2. API-kustannusten hallinta: Laske tokenit ennen API-kutsuja OpenAI:lle, Anthropicille tai muille AI-palveluille kustannusten hallitsemiseksi tehokkaasti.

3. Sisällön optimointi: Optimoi blogikirjoitukset, artikkelit ja markkinointitekstit AI-pohjaisille työkaluilla ja chatbotteilla.

4. Tekstiluokittelu: Valmistele tokenisoitu teksti tunteiden analysointia, aiheiden luokittelua ja sisällön analysointia varten.

5. Konekäännös: Jaa lauseet hallittaviin token-yksiköihin käännösjärjestelmiä varten.

6. Tietojen hakeminen: Mahdollista hakukoneiden indeksoida asiakirjoja ja vastata käyttäjäkyselyihin tehokkaasti.

7. Tekstin tiivistäminen: Tunnista tärkeitä sanoja ja lauseita tarkkojen tiivistelmien tuottamiseksi.

8. Chatbotin kehittäminen: Käsittele käyttäjän syötteitä ja tuota sopivia vastauksia keskustelevaan AI-järjestelmään.

9. Sisällön moderointi: Analysoi ja tunnista tiettyjä sanoja tai lauseita automatisoiduissa sisällön suodatusjärjestelmissä.

Vaihtoehtoiset tokenlaskurin menetelmät

Vaikka työkalumme käyttää tiktokenia tarkkaan tokenien laskemiseen, muita tokenisointikirjastoja ovat:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Suosittu Python-kirjasto NLP-tehtäviin ja perus tokenisointiin
2. spaCy: Kehittynyt NLP-kirjasto, joka tarjoaa tehokasta tokenisointia ja kielenkäsittelyä
3. WordPiece: Osasanojen tokenisointialgoritmi, jota käyttävät BERT ja transformer-mallit
4. Byte Pair Encoding (BPE): Tietojen pakkaustekniikka tokenisointiin GPT-2-malleissa
5. SentencePiece: Valvontaton tokenisoija neuroverkkojen tekstin generointijärjestelmissä

Tokenien laskemisen historia

Tokenien laskeminen on kehittynyt merkittävästi luonnollisen kielen käsittelyn edistymisen myötä:

1. Sana-pohjainen tokenisointi: Varhaiset järjestelmät jakoivat tekstiä käyttämällä välilyöntejä ja välimerkkejä
2. Sääntö-pohjainen tokenisointi: Kehittyneet järjestelmät käyttivät kielioppisääntöjä supistuksille ja yhdyssanoille
3. Tilastollinen tokenisointi: Koneoppimismallit paransivat tokenisoinnin tarkkuutta
4. Osasanojen tokenisointi: Syväoppiminen esitteli BPE:n ja WordPiece:n monikielisen tuen saavuttamiseksi
5. Tiktoken GPT-tokenisointi: OpenAI:n optimoitu tokenisointi moderneille kielimalleille

Tokenlaskurin koodiesimerkit

Toteuta tokenien laskeminen sovelluksissasi:

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## Esimerkkikäyttö
9text = "Hello, world! This is a tokenization example."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Token count: {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// Esimerkkikäyttö
10const text = "Hello, world! This is a tokenization example.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token count: ${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## Esimerkkikäyttö
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14

Nämä esimerkit osoittavat tokenien laskemisen toiminnallisuuden toteuttamisen käyttämällä tiktokenia eri ohjelmointikielissä.

Usein kysytyt kysymykset (UKK)

Mikä on token AI-kielimalleissa?

Token on tekstin yksikkö, jota AI-mallit käsittelevät - tyypillisesti sanoja, osasanoja tai merkkejä. Tokenien laskeminen auttaa määrittämään tekstin pituuden AI-käsittelyä varten.

Kuinka monta tokenia GPT-4 voi käsitellä?

GPT-4 voi käsitellä jopa 8 192 tokenia (standardi) tai 32 768 tokenia (GPT-4-32k) yhdessä pyynnössä, mukaan lukien sekä syöte että ulostulo.

Miksi minun pitäisi laskea tokenit ennen AI-API:en käyttöä?

Tokenien laskeminen auttaa arvioimaan API-kustannuksia, varmistamaan, että sisältö mahtuu mallin rajoihin, ja optimoimaan tekstiä paremman AI-käsittelyn tulosten saavuttamiseksi.

Mikä on ero CL100K_BASE:n ja P50K_BASE:n koodauksen välillä?

CL100K_BASE on uusin koodaus GPT-4:lle ja ChatGPT:lle, kun taas P50K_BASE käytetään vanhemmille GPT-3-malleille, joilla on erilaiset sanastokoot.

Kuinka tarkka tämä tokenlaskurityökalu on?

Työkalumme käyttää OpenAI:n virallista tiktoken-kirjastoa, joka tarjoaa 100 % tarkat tokenimäärät, jotka vastaavat OpenAI:n API-laskelmia.

Voinko käyttää tätä tokenlaskuria muille AI-malleille?

Tämä työkalu toimii parhaiten OpenAI-malleille (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Muut mallit saattavat käyttää erilaisia tokenisointimenetelmiä.

Lasketaananko välimerkit tokeniksi?

Kyllä, välimerkit lasketaan tyypillisesti erillisiksi tokeneiksi tai yhdistetään viereisiin sanoihin riippuen koodausalgoritmista.

Onko eri AI-malleilla tokenirajoja?

Kyllä, jokaisella mallilla on erityiset rajat: GPT-3.5 (4 096 tokenia), GPT-4 (8 192 tokenia), GPT-4-32k (32 768 tokenia) ja muut vaihtelevat tarjoajan mukaan.

Aloita tokenlaskurityökalun käyttö

Valmiina optimoimaan tekstisi AI-malleille? Käytä yllä olevaa ilmaista tokenlaskurityökalua analysoidaksesi sisältösi ja varmistaaksesi, että se täyttää AI-sovelluksesi vaatimukset.

Viitteet

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