Penghitung Token: Alat Tokenisasi Teks AI Percuma

Apa itu Penghitung Token?

Penghitung token adalah alat penting untuk menganalisis teks sebelum memprosesnya dengan model bahasa AI seperti GPT-3, GPT-4, dan ChatGPT. Penghitung token percuma ini mengira dengan tepat jumlah token dalam teks anda menggunakan perpustakaan tiktoken dari OpenAI, membantu anda mengoptimumkan kandungan untuk model AI dan kekal dalam had API.

Cara Menggunakan Alat Penghitung Token

Arahan langkah demi langkah:

1. Masukkan teks anda - Tampal atau taip kandungan anda di kawasan teks yang disediakan
2. Pilih algoritma pengkodan dari menu dropdown:
   • CL100K_BASE - Pengkodan OpenAI terkini (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Pengkodan model GPT-3 (~50k perbendaharaan kata)
   • R50K_BASE - Pengkodan model GPT-3 yang lebih awal (~50k perbendaharaan kata)
3. Lihat hasil segera - Jumlah token dipaparkan secara automatik
4. Salin hasil - Klik "Salin Hasil" untuk menyimpan jumlah token

Memahami Tokenisasi Teks

Tokenisasi adalah proses memecahkan teks kepada unit-unit yang lebih kecil yang dipanggil token. Token ini mewakili kata, subkata, atau aksara yang boleh difahami dan diproses oleh model AI. Perpustakaan tiktoken, yang dibangunkan oleh OpenAI, melaksanakan algoritma tokenisasi yang cekap yang digunakan dalam model seperti GPT-3 dan GPT-4.

Algoritma Pengkodan Penghitung Token

Pilih pengkodan yang betul untuk model AI anda:

1. CL100K_BASE: Pengkodan OpenAI terkini untuk model GPT-4 dan ChatGPT. Mengendalikan pelbagai bahasa dan aksara khas dengan cekap.

2. P50K_BASE: Pengkodan untuk model GPT-3 yang lebih lama dengan perbendaharaan kata token kira-kira 50,000.

3. R50K_BASE: Sistem pengkodan GPT-3 yang lebih awal, juga mempunyai perbendaharaan kata token 50,000.

Kes Penggunaan Penghitung Token

Pengiraan token dan tokenisasi adalah penting untuk aplikasi AI dan pemprosesan bahasa semula jadi:

1. Latihan Model AI: Pengiraan token memastikan pra-pemprosesan yang betul untuk melatih model bahasa seperti GPT-3, GPT-4, dan BERT.

2. Pengurusan Kos API: Kira token sebelum panggilan API kepada OpenAI, Anthropic, atau perkhidmatan AI lain untuk menguruskan kos dengan berkesan.

3. Pengoptimuman Kandungan: Mengoptimumkan pos blog, artikel, dan salinan pemasaran untuk alat dan chatbot berkuasa AI.

4. Klasifikasi Teks: Sediakan teks yang telah ditokenisasi untuk analisis sentimen, pengkategorian topik, dan analisis kandungan.

5. Terjemahan Mesin: Memecahkan ayat kepada unit token yang boleh diurus untuk sistem terjemahan.

6. Pengambilan Maklumat: Membolehkan enjin carian untuk mengindeks dokumen dan memadankan pertanyaan pengguna dengan cekap.

7. Ringkasan Teks: Mengenal pasti kata dan frasa penting untuk menghasilkan ringkasan yang tepat.

8. Pembangunan Chatbot: Memproses input pengguna dan menghasilkan respons yang sesuai dalam sistem AI perbualan.

9. Moderasi Kandungan: Menganalisis dan mengenal pasti kata atau frasa tertentu dalam sistem penapisan kandungan automatik.

Kaedah Penghitung Token Alternatif

Walaupun alat kami menggunakan tiktoken untuk pengiraan token yang tepat, perpustakaan tokenisasi lain termasuk:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Perpustakaan Python yang popular untuk tugas NLP dan tokenisasi asas
2. spaCy: Perpustakaan NLP yang maju menawarkan tokenisasi dan pemprosesan bahasa yang cekap
3. WordPiece: Algoritma tokenisasi subkata yang digunakan oleh BERT dan model transformer
4. Byte Pair Encoding (BPE): Teknik pemampatan data untuk tokenisasi dalam model GPT-2
5. SentencePiece: Tokenizer tanpa pengawasan untuk sistem penjanaan teks rangkaian neural

Sejarah Pengiraan Token

Pengiraan token telah berkembang dengan ketara dengan kemajuan dalam pemprosesan bahasa semula jadi:

1. Tokenisasi berasaskan kata: Sistem awal memecahkan teks menggunakan ruang kosong dan tanda baca
2. Tokenisasi berasaskan peraturan: Sistem maju menggunakan peraturan linguistik untuk kontraksi dan gabungan
3. Tokenisasi statistik: Corak pembelajaran mesin meningkatkan ketepatan tokenisasi
4. Tokenisasi subkata: Pembelajaran mendalam memperkenalkan BPE dan WordPiece untuk sokongan pelbagai bahasa
5. Tokenisasi GPT tiktoken: Tokenisasi yang dioptimumkan oleh OpenAI untuk model bahasa moden

Contoh Kod Penghitung Token

Laksanakan pengiraan token dalam aplikasi anda:

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## Contoh penggunaan
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// Contoh penggunaan
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## Contoh penggunaan
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

Contoh-contoh ini menunjukkan pelaksanaan fungsi pengiraan token menggunakan tiktoken merentasi pelbagai bahasa pengaturcaraan.

Soalan Lazim (FAQ)

Apa itu token dalam model bahasa AI?

Token adalah unit teks yang diproses oleh model AI - biasanya kata, subkata, atau aksara. Pengiraan token membantu menentukan panjang teks untuk pemprosesan AI.

Berapa banyak token yang boleh diproses oleh GPT-4?

GPT-4 boleh memproses sehingga 8,192 token (standard) atau 32,768 token (GPT-4-32k) dalam satu permintaan, termasuk input dan output.

Mengapa saya perlu mengira token sebelum menggunakan API AI?

Pengiraan token membantu menganggarkan kos API, memastikan kandungan sesuai dengan had model, dan mengoptimumkan teks untuk hasil pemprosesan AI yang lebih baik.

Apa perbezaan antara pengkodan CL100K_BASE dan P50K_BASE?

CL100K_BASE adalah pengkodan terkini untuk GPT-4 dan ChatGPT, manakala P50K_BASE digunakan untuk model GPT-3 yang lebih lama dengan saiz perbendaharaan kata yang berbeza.

Seberapa tepat alat penghitung token ini?

Alat kami menggunakan perpustakaan tiktoken rasmi dari OpenAI, memberikan pengiraan token 100% tepat yang sepadan dengan pengiraan API OpenAI.

Bolehkah saya menggunakan penghitung token ini untuk model AI lain?

Alat ini berfungsi dengan baik untuk model OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Model lain mungkin menggunakan kaedah tokenisasi yang berbeza.

Adakah tanda baca dikira sebagai token?

Ya, tanda baca biasanya dikira sebagai token berasingan atau digabungkan dengan kata bersebelahan, bergantung pada algoritma pengkodan.

Adakah terdapat had token untuk model AI yang berbeza?

Ya, setiap model mempunyai had tertentu: GPT-3.5 (4,096 token), GPT-4 (8,192 token), GPT-4-32k (32,768 token), dan lain-lain berbeza mengikut penyedia.

Mulakan Menggunakan Alat Penghitung Token

Sedia untuk mengoptimumkan teks anda untuk model AI? Gunakan alat penghitung token percuma kami di atas untuk menganalisis kandungan anda dan memastikan ia memenuhi keperluan aplikasi AI anda.

Rujukan

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Diakses 2 Ogos 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], Dis. 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], Jun. 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], Mei 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.