ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್: ಉಚಿತ AI ಪಠ್ಯ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಸಾಧನ

ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಎಂದರೆ ಏನು?

ಒಂದು ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಎಂಬುದು GPT-3, GPT-4 ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್‌ಂತಹ AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಪಠ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಉಚಿತ ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ OpenAI ಯ tiktoken ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಎಣಿಸುತ್ತದೆ, AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು API ಮಿತಿಗಳ ಒಳಗೆ ಉಳಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು

ಹಂತ ಹಂತದ ಸೂಚನೆಗಳು:

1. ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ - ನೀಡಲಾದ ಪಠ್ಯ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಪೇಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ
2. ಡ್ರಾಪ್‌ಡೌನ್ ಮೆನುದಿಂದ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ:
   • CL100K_BASE - ಇತ್ತೀಚಿನ OpenAI ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ (GPT-4, ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್)
   • P50K_BASE - GPT-3 ಮಾದರಿಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ (~50k ಶಬ್ದಕೋಶ)
   • R50K_BASE - ಹಳೆಯ GPT-3 ಮಾದರಿಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ (~50k ಶಬ್ದಕೋಶ)
3. ತಕ್ಷಣದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡಿ - ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ
4. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸಿ - ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಲು "ನಕಲಿಸಿ ಫಲಿತಾಂಶ" ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ

ಪಠ್ಯ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಈ ಟೋಕನ್‌ಗಳು AI ಮಾದರಿಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಶಬ್ದಗಳು, ಉಪಶಬ್ದಗಳು ಅಥವಾ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. OpenAI ಯಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ tiktoken ಗ್ರಂಥಾಲಯವು GPT-3 ಮತ್ತು GPT-4 ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು

ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯಿಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ:

1. CL100K_BASE: GPT-4 ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಇತ್ತೀಚಿನ OpenAI ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್. ಬಹುಭಾಷೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

2. P50K_BASE: ಸುಮಾರು 50,000 ಟೋಕನ್ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಳೆಯ GPT-3 ಮಾದರಿಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್.

3. R50K_BASE: 50,000 ಟೋಕನ್ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಳೆಯ GPT-3 ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.

ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:

1. AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ: ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ GPT-3, GPT-4 ಮತ್ತು BERT ನಂತಹ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಪೂರ್ವಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

2. API ವೆಚ್ಚ ನಿರ್ವಹಣೆ: OpenAI, Anthropic ಅಥವಾ ಇತರ AI ಸೇವೆಗಳಿಗೆ API ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು.

3. ವಿಷಯ ಸುಧಾರಣೆ: AI ಶಕ್ತಿಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಕಲುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.

4. ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಷಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಟೋಕನೈಸ್ಡ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು.

5. ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ: ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣೀಯ ಟೋಕನ್ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು.

6. ಮಾಹಿತಿ ಪುನಶ್ಚೇತನ: ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

7. ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ: ನಿಖರವಾದ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಶಬ್ದಗಳು ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು.

8. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು.

9. ವಿಷಯ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಿಷಯ ಶೋಧನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶಬ್ದಗಳು ಅಥವಾ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು.

ಪರ್ಯಾಯ ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ವಿಧಾನಗಳು

ನಮ್ಮ ಸಾಧನವು ನಿಖರವಾದ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಗೆ tiktoken ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಇತರ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ:

1. NLTK (ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್): NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯ Python ಗ್ರಂಥಾಲಯ
2. spaCy: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನೀಡುವ ಉನ್ನತ NLP ಗ್ರಂಥಾಲಯ
3. WordPiece: BERT ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಬಳಸುವ ಉಪಶಬ್ದ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್
4. Byte Pair Encoding (BPE): GPT-2 ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
5. SentencePiece: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪಠ್ಯ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಟೋಕನೈಸರ್

ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಯ ಇತಿಹಾಸ

ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದೆ:

1. ಶಬ್ದ ಆಧಾರಿತ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್: ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಖಾಲಿ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಪಂಕ್ತಿಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ
2. ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್: ಸುಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ
3. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ
4. ಉಪಶಬ್ದ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ BPE ಮತ್ತು WordPiece ಅನ್ನು ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ
5. Tiktoken GPT ಟೋಕನೈಸೇಶನ್: ಆಧುನಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ OpenAI ಯ ಸುಧಾರಿತ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್

ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ:

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## ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ
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// ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ
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## ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ
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

ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳು tiktoken ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು (FAQ)

AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್ ಎಂದರೆ ಏನು?

ಒಂದು ಟೋಕನ್ ಎಂಬುದು AI ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಪಠ್ಯದ ಘಟಕ - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಬ್ದಗಳು, ಉಪಶಬ್ದಗಳು ಅಥವಾ ಅಕ್ಷರಗಳು. ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ AI ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಪಠ್ಯದ ಉದ್ದವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

GPT-4 ಎಷ್ಟು ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು?

GPT-4 ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ 8,192 ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು (ಮಟ್ಟದ) ಅಥವಾ 32,768 ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು (GPT-4-32k) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಎರಡೂ ಸೇರಿವೆ.

AI APIs ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲು ಏಕೆ ಬೇಕಾಗಿದೆ?

ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ API ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು, ವಿಷಯವು ಮಾದರಿ ಮಿತಿಗಳ ಒಳಗೆ ಬರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ AI ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

CL100K_BASE ಮತ್ತು P50K_BASE ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

CL100K_BASE ಎಂಬುದು GPT-4 ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್‌ಗಾಗಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಆದರೆ P50K_BASE ಹಳೆಯ GPT-3 ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಶಬ್ದಕೋಶ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ.

ಈ ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಸಾಧನವು ಎಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿದೆ?

ನಮ್ಮ ಸಾಧನವು OpenAI ಯ ಅಧಿಕೃತ tiktoken ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, 100% ನಿಖರ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, OpenAI ಯ API ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ನಾನು ಈ ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಅನ್ನು ಇತರ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದೇ?

ಈ ಸಾಧನವು OpenAI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (GPT-3, GPT-4, ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್) ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಪಂಕ್ತಿಚಿಹ್ನೆಗಳು ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ ಎಣಿಸುತ್ತವೆವೇ?

ಹೌದು, ಪಂಕ್ತಿಚಿಹ್ನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಟೋಕನ್‌ಗಳಂತೆ ಅಥವಾ ಹತ್ತಿರದ ಶಬ್ದಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ.

ವಿಭಿನ್ನ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಟೋಕನ್ ಮಿತಿಗಳು ಇದೆಯೇ?

ಹೌದು, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: GPT-3.5 (4,096 ಟೋಕನ್‌ಗಳು), GPT-4 (8,192 ಟೋಕನ್‌ಗಳು), GPT-4-32k (32,768 ಟೋಕನ್‌ಗಳು), ಮತ್ತು ಇತರವು ಒದಗಿಸುವವರಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗುತ್ತದೆ.

ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ

ನೀವು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದ್ದೀರಾ? ಮೇಲಿನ ಉಚಿತ ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. 2 ಆಗಸ್ಟ್ 2024 ರಂದು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.
2. ವಾಸ್ವಾನಿ, ಆಶಿಷ್, ಇತರರು. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], ಡಿಸೆಂಬರ್ 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. ಸೆನ್ನ್ರಿಚ್, ರಿಕೋ, ಇತರರು. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], ಜೂನ್ 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. ಬ್ರೌನ್, ಟಾಮ್ ಬಿ., ಇತರರು. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], ಜುಲೈ 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. ಡೆವ್ಲಿನ್, ಜೇಕಬ್, ಇತರರು. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], ಮೇ 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.