Licznik Tokenów: Darmowe Narzędzie do Tokenizacji Tekstu AI

Czym jest Licznik Tokenów?

Licznik tokenów to niezbędne narzędzie do analizy tekstu przed przetwarzaniem go za pomocą modeli językowych AI, takich jak GPT-3, GPT-4 i ChatGPT. Ten darmowy licznik tokenów dokładnie zlicza liczbę tokenów w Twoim tekście, korzystając z biblioteki tiktoken OpenAI, co pomaga w optymalizacji treści dla modeli AI i utrzymaniu się w ramach limitów API.

Jak korzystać z narzędzia Licznik Tokenów

Instrukcje krok po kroku:

1. Wprowadź swój tekst - Wklej lub wpisz swoją treść w podanym obszarze tekstowym.
2. Wybierz algorytm kodowania z rozwijanego menu:
   • CL100K_BASE - Najnowsze kodowanie OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Kodowanie modelu GPT-3 (~50k słownictwa)
   • R50K_BASE - Wcześniejsze kodowanie modelu GPT-3 (~50k słownictwa)
3. Zobacz natychmiastowe wyniki - Liczba tokenów wyświetla się automatycznie.
4. Skopiuj wyniki - Kliknij "Skopiuj wynik", aby zapisać liczbę tokenów.

Zrozumienie Tokenizacji Tekstu

Tokenizacja to proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami. Te tokeny reprezentują słowa, pod-słowa lub znaki, które modele AI mogą zrozumieć i przetworzyć. Biblioteka tiktoken, opracowana przez OpenAI, implementuje efektywne algorytmy tokenizacji używane w modelach takich jak GPT-3 i GPT-4.

Algorytmy Kodowania Licznika Tokenów

Wybierz odpowiednie kodowanie dla swojego modelu AI:

1. CL100K_BASE: Najnowsze kodowanie OpenAI dla modeli GPT-4 i ChatGPT. Efektywnie obsługuje wiele języków i znaki specjalne.

2. P50K_BASE: Kodowanie dla starszych modeli GPT-3 z około 50 000 tokenów w słownictwie.

3. R50K_BASE: Wcześniejszy system kodowania GPT-3, również z 50 000 tokenów w słownictwie.

Przykłady Zastosowania Licznika Tokenów

Liczenie tokenów i tokenizacja są niezbędne dla aplikacji AI i przetwarzania języka naturalnego:

1. Szkolenie modeli AI: Liczenie tokenów zapewnia odpowiednie wstępne przetwarzanie dla szkolenia modeli językowych, takich jak GPT-3, GPT-4 i BERT.

2. Zarządzanie kosztami API: Zliczaj tokeny przed wywołaniami API do OpenAI, Anthropic lub innych usług AI, aby skutecznie zarządzać kosztami.

3. Optymalizacja treści: Optymalizuj posty na blogach, artykuły i teksty marketingowe dla narzędzi i chatbotów zasilanych AI.

4. Klasyfikacja tekstu: Przygotuj tokenizowany tekst do analizy sentymentu, kategoryzacji tematów i analizy treści.

5. Tłumaczenie maszynowe: Dziel zdania na zarządzalne jednostki tokenów dla systemów tłumaczeniowych.

6. Wydobywanie informacji: Umożliwiaj wyszukiwarkom indeksowanie dokumentów i skuteczne dopasowywanie zapytań użytkowników.

7. Podsumowywanie tekstu: Identyfikuj ważne słowa i frazy do generowania dokładnych podsumowań.

8. Rozwój chatbotów: Przetwarzaj dane wejściowe użytkowników i generuj odpowiednie odpowiedzi w systemach AI konwersacyjnego.

9. Moderacja treści: Analizuj i identyfikuj konkretne słowa lub frazy w zautomatyzowanych systemach filtrowania treści.

Alternatywne Metody Licznika Tokenów

Chociaż nasze narzędzie korzysta z tiktoken do dokładnego liczenia tokenów, inne biblioteki tokenizacji to:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Popularna biblioteka Pythona do zadań NLP i podstawowej tokenizacji.
2. spaCy: Zaawansowana biblioteka NLP oferująca efektywną tokenizację i przetwarzanie języka.
3. WordPiece: Algorytm tokenizacji pod-słów używany przez BERT i modele transformatorowe.
4. Byte Pair Encoding (BPE): Technika kompresji danych do tokenizacji w modelach GPT-2.
5. SentencePiece: Nadzorowany tokenizer dla systemów generacji tekstu w sieciach neuronowych.

Historia Liczenia Tokenów

Liczenie tokenów znacznie ewoluowało wraz z postępem w przetwarzaniu języka naturalnego:

1. Tokenizacja oparta na słowach: Wczesne systemy dzieliły tekst za pomocą białych znaków i interpunkcji.
2. Tokenizacja oparta na regułach: Zaawansowane systemy stosowały reguły językowe dla skrótów i złożonych słów.
3. Tokenizacja statystyczna: Wzorce uczenia maszynowego poprawiły dokładność tokenizacji.
4. Tokenizacja pod-słów: Uczenie głębokie wprowadziło BPE i WordPiece dla wsparcia wielu języków.
5. Tokenizacja tiktoken GPT: Optymalizowana tokenizacja OpenAI dla nowoczesnych modeli językowych.

Przykłady Kodu Licznika Tokenów

Zaimplementuj liczenie tokenów w swoich aplikacjach:

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## Przykład użycia
9text = "Witaj, świecie! To jest przykład tokenizacji."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Liczba tokenów: {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// Przykład użycia
10const text = "Witaj, świecie! To jest przykład tokenizacji.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Liczba tokenów: ${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## Przykład użycia
10text = "Witaj, świecie! To jest przykład tokenizacji."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Liczba tokenów: #{token_count}"
14

Te przykłady demonstrują implementację funkcjonalności liczenia tokenów przy użyciu tiktoken w różnych językach programowania.

Najczęściej Zadawane Pytania (FAQ)

Czym jest token w modelach językowych AI?

Token to jednostka tekstu, którą modele AI przetwarzają - zazwyczaj słowa, pod-słowa lub znaki. Liczenie tokenów pomaga określić długość tekstu do przetwarzania przez AI.

Ile tokenów może przetworzyć GPT-4?

GPT-4 może przetworzyć do 8 192 tokenów (standardowo) lub 32 768 tokenów (GPT-4-32k) w jednym żądaniu, w tym zarówno wejście, jak i wyjście.

Dlaczego powinienem liczyć tokeny przed użyciem API AI?

Liczenie tokenów pomaga oszacować koszty API, zapewnić, że treść mieści się w ramach limitów modelu, oraz optymalizować tekst dla lepszych wyników przetwarzania AI.

Jaka jest różnica między kodowaniem CL100K_BASE a P50K_BASE?

CL100K_BASE to najnowsze kodowanie dla GPT-4 i ChatGPT, podczas gdy P50K_BASE jest używane dla starszych modeli GPT-3 z różnymi rozmiarami słownictwa.

Jak dokładne jest to narzędzie do liczenia tokenów?

Nasze narzędzie korzysta z oficjalnej biblioteki tiktoken OpenAI, zapewniając 100% dokładne liczenie tokenów, które odpowiada obliczeniom API OpenAI.

Czy mogę używać tego licznika tokenów dla innych modeli AI?

To narzędzie działa najlepiej dla modeli OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Inne modele mogą używać różnych metod tokenizacji.

Czy interpunkcja liczy się jako tokeny?

Tak, znaki interpunkcyjne są zazwyczaj liczone jako oddzielne tokeny lub połączone z sąsiednimi słowami, w zależności od algorytmu kodowania.

Czy istnieją limity tokenów dla różnych modeli AI?

Tak, każdy model ma określone limity: GPT-3.5 (4 096 tokenów), GPT-4 (8 192 tokenów), GPT-4-32k (32 768 tokenów), a inne różnią się w zależności od dostawcy.

Zacznij korzystać z narzędzia Licznik Tokenów

Gotowy, aby zoptymalizować swój tekst dla modeli AI? Skorzystaj z naszego darmowego narzędzia do liczenia tokenów powyżej, aby przeanalizować swoją treść i upewnić się, że spełnia wymagania Twojej aplikacji AI.

Źródła

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