Tokenu skaitītājs: Bezmaksas AI teksta tokenizācijas rīks

Kas ir tokenu skaitītājs?

Tokenu skaitītājs ir būtisks rīks teksta analīzei pirms tā apstrādes ar AI valodas modeļiem, piemēram, GPT-3, GPT-4 un ChatGPT. Šis bezmaksas tokenu skaitītājs precīzi skaita tokenu skaitu jūsu tekstā, izmantojot OpenAI tiktoken bibliotēku, palīdzot optimizēt saturu AI modeļiem un palikt API ierobežojumu robežās.

Kā izmantot tokenu skaitītāja rīku

Solis pa solim instrukcijas:

1. Ievadiet savu tekstu - Ielīmējiet vai ierakstiet savu saturu norādītajā teksta laukā
2. Izvēlieties kodēšanas algoritmu no nolaižamā izvēlnes:
   • CL100K_BASE - Jaunākā OpenAI kodēšana (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - GPT-3 modeļa kodēšana (~50k vārdu krājums)
   • R50K_BASE - Agrākā GPT-3 modeļa kodēšana (~50k vārdu krājums)
3. Skatiet tūlītējus rezultātus - Tokenu skaits tiek rādīts automātiski
4. Kopējiet rezultātus - Noklikšķiniet uz "Kopēt rezultātu", lai saglabātu tokenu skaitu

Teksta tokenizācijas izpratne

Tokenizācija ir process, kurā teksts tiek sadalīts mazākās vienībās, ko sauc par tokeniem. Šie tokeni pārstāv vārdus, apakšvārdus vai rakstzīmes, kuras AI modeļi var saprast un apstrādāt. Tiktoken bibliotēka, ko izstrādājusi OpenAI, īsteno efektīvus tokenizācijas algoritmus, kas tiek izmantoti tādos modeļos kā GPT-3 un GPT-4.

Tokenu skaitītāja kodēšanas algoritmi

Izvēlieties pareizo kodēšanu savam AI modelim:

1. CL100K_BASE: Jaunākā OpenAI kodēšana GPT-4 un ChatGPT modeļiem. Efektīvi apstrādā vairākas valodas un īpašas rakstzīmes.

2. P50K_BASE: Kodēšana vecākiem GPT-3 modeļiem ar aptuveni 50 000 tokenu vārdu krājumu.

3. R50K_BASE: Agrākā GPT-3 kodēšanas sistēma, kurai arī ir 50 000 tokenu vārdu krājums.

Tokenu skaitītāja lietošanas gadījumi

Tokenu skaitīšana un tokenizācija ir būtiskas AI lietojumprogrammām un dabiskās valodas apstrādei:

1. AI modeļu apmācība: Tokenu skaitīšana nodrošina pareizu priekšapstrādi valodas modeļu, piemēram, GPT-3, GPT-4 un BERT, apmācībai.

2. API izmaksu pārvaldība: Skaitiet tokenus pirms API izsaukumiem uz OpenAI, Anthropic vai citiem AI pakalpojumiem, lai efektīvi pārvaldītu izmaksas.

3. Satura optimizācija: Optimizējiet emuāru ierakstus, rakstus un mārketinga tekstus AI jaudotiem rīkiem un čatbotiem.

4. Teksta klasifikācija: Sagatavojiet tokenizētu tekstu sentimenta analīzei, tēmu kategorizācijai un satura analīzei.

5. Mašīntulkošana: Sadaliet teikumus pārvaldāmās tokenu vienībās tulkošanas sistēmām.

6. Informācijas atgūšana: Iespējojiet meklētājprogrammas indeksēt dokumentus un efektīvi atbilst lietotāju vaicājumiem.

7. Teksta kopsavilkums: Identificējiet svarīgus vārdus un frāzes, lai ģenerētu precīzus kopsavilkumus.

8. Čatbota izstrāde: Apstrādājiet lietotāju ievades un ģenerējiet atbilstošas atbildes sarunu AI sistēmās.

9. Satura moderēšana: Analizējiet un identificējiet konkrētus vārdus vai frāzes automatizētās satura filtrēšanas sistēmās.

Alternatīvas tokenu skaitītāja metodes

Lai gan mūsu rīks izmanto tiktoken precīzai tokenu skaitīšanai, citas tokenizācijas bibliotēkas ietver:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Populāra Python bibliotēka NLP uzdevumiem un pamata tokenizācijai
2. spaCy: Uzlabota NLP bibliotēka, kas piedāvā efektīvu tokenizāciju un valodas apstrādi
3. WordPiece: Apakšvārdu tokenizācijas algoritms, ko izmanto BERT un transformatoru modeļi
4. Byte Pair Encoding (BPE): Datu saspiešanas tehnika tokenizācijai GPT-2 modeļos
5. SentencePiece: Nepārraudzīta tokenizētāja neironu tīklu teksta ģenerēšanas sistēmām

Tokenu skaitīšanas vēsture

Tokenu skaitīšana ir ievērojami attīstījusies ar dabiskās valodas apstrādes uzlabojumiem:

1. Vārdu balstīta tokenizācija: Agrīnās sistēmas sadalīja tekstu, izmantojot atstarpes un pieturzīmes
2. Noteikumu balstīta tokenizācija: Uzlabotās sistēmas izmantoja lingvistiskos noteikumus saīsinājumiem un saliktajiem vārdiem
3. Statistiskā tokenizācija: Mašīnmācīšanās modeļi uzlaboja tokenizācijas precizitāti
4. Apakšvārdu tokenizācija: Dziļā mācīšanās ieviesa BPE un WordPiece daudzvalodu atbalstam
5. Tiktoken GPT tokenizācija: OpenAI optimizētā tokenizācija mūsdienu valodas modeļiem

Tokenu skaitītāja koda piemēri

Ieviesiet tokenu skaitīšanu savās lietojumprogrammās:

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## Piemēra lietojums
9text = "Sveiki, pasaule! Tas ir tokenizācijas piemērs."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Tokenu skaits: {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// Piemēra lietojums
10const text = "Sveiki, pasaule! Tas ir tokenizācijas piemērs.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Tokenu skaits: ${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## Piemēra lietojums
10text = "Sveiki, pasaule! Tas ir tokenizācijas piemērs."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Tokenu skaits: #{token_count}"
14

Šie piemēri demonstrē tokenu skaitīšanas funkcionalitātes ieviešanu, izmantojot tiktoken dažādās programmēšanas valodās.

Biežāk uzdotie jautājumi (BUJ)

Kas ir token AI valodas modeļos?

Token ir teksta vienība, ko AI modeļi apstrādā - parasti vārdi, apakšvārdi vai rakstzīmes. Tokenu skaitīšana palīdz noteikt teksta garumu AI apstrādei.

Cik daudz tokenu var apstrādāt GPT-4?

GPT-4 var apstrādāt līdz 8,192 tokeniem (standarta) vai 32,768 tokeniem (GPT-4-32k) vienā pieprasījumā, ieskaitot gan ievadi, gan izvadi.

Kāpēc man vajadzētu skaitīt tokenus pirms AI API izmantošanas?

Tokenu skaitīšana palīdz novērtēt API izmaksas, nodrošināt, ka saturs atbilst modeļa ierobežojumiem, un optimizēt tekstu labākiem AI apstrādes rezultātiem.

Kāda ir atšķirība starp CL100K_BASE un P50K_BASE kodēšanu?

CL100K_BASE ir jaunākā kodēšana GPT-4 un ChatGPT, savukārt P50K_BASE tiek izmantota vecākiem GPT-3 modeļiem ar atšķirīgu vārdu krājumu.

Cik precīzs ir šis tokenu skaitītāja rīks?

Mūsu rīks izmanto OpenAI oficiālo tiktoken bibliotēku, nodrošinot 100% precīzus tokenu skaitus, kas atbilst OpenAI API aprēķiniem.

Vai es varu izmantot šo tokenu skaitītāju citiem AI modeļiem?

Šis rīks vislabāk darbojas ar OpenAI modeļiem (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Citi modeļi var izmantot atšķirīgas tokenizācijas metodes.

Vai pieturzīmes tiek skaitītas kā tokeni?

Jā, pieturzīmes parasti tiek skaitītas kā atsevišķi tokeni vai apvienotas ar blakus esošajiem vārdiem, atkarībā no kodēšanas algoritma.

Vai dažādiem AI modeļiem ir tokenu ierobežojumi?

Jā, katram modelim ir specifiski ierobežojumi: GPT-3.5 (4,096 tokeni), GPT-4 (8,192 tokeni), GPT-4-32k (32,768 tokeni), un citi atšķiras atkarībā no pakalpojumu sniedzēja.

Sāciet izmantot tokenu skaitītāja rīku

Gatavs optimizēt savu tekstu AI modeļiem? Izmantojiet mūsu bezmaksas tokenu skaitītāja rīku augstāk, lai analizētu savu saturu un nodrošinātu, ka tas atbilst jūsu AI lietojumprogrammu prasībām.

Atsauces

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Piekļuve 2024. gada 2. augustā.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], 2017. gada decembris, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, et al. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], 2016. gada jūnijs, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], 2020. gada jūlijs, 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], 2019. gada maijs, http://arxiv.org/abs/1810.04805.