டோக்கன் எண்ணிக்கை: இலவச AI உரை டோக்கனீசேஷன் கருவி

டோக்கன் எண்ணிக்கை என்ன?

ஒரு டோக்கன் எண்ணிக்கை என்பது GPT-3, GPT-4 மற்றும் ChatGPT போன்ற AI மொழி மாதிரிகளை செயலாக்குவதற்கு முன் உரையை பகுப்பாய்வு செய்ய தேவையான கருவியாகும். இந்த இலவச டோக்கன் எண்ணிக்கை உங்கள் உரையில் உள்ள டோக்கன்களின் எண்ணிக்கையை OpenAI இன் tiktoken நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி சரியாகக் கணக்கிடுகிறது, இது AI மாதிரிகளுக்கான உள்ளடக்கத்தை மேம்படுத்த உதவுகிறது மற்றும் API வரம்புகளை மீறாமல் இருக்க உதவுகிறது.

டோக்கன் எண்ணிக்கை கருவியை எப்படி பயன்படுத்துவது

படி-by-படி வழிமுறைகள்:

1. உங்கள் உரையை உள்ளிடவும் - வழங்கப்பட்ட உரை பகுதியில் உங்கள் உள்ளடக்கத்தை ஒட்டவும் அல்லது எழுதவும்
2. தரவுகள் குறியீட்டு அல்காரிதத்தை தேர்ந்தெடுக்கவும்:
   • CL100K_BASE - சமீபத்திய OpenAI குறியீட்டு (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - GPT-3 மாதிரி குறியீட்டு (~50k சொற்பொருள்)
   • R50K_BASE - முந்தைய GPT-3 மாதிரி குறியீட்டு (~50k சொற்பொருள்)
3. உடனடி முடிவுகளைப் பார்வையிடவும் - டோக்கன் எண்ணிக்கை தானாகவே காட்சியளிக்கிறது
4. முடிவுகளை நகலெடுக்கவும் - டோக்கன் எண்ணிக்கையைச் சேமிக்க "Copy Result" என்பதைக் கிளிக் செய்யவும்

உரை டோக்கனீசேஷனைப் புரிந்துகொள்வது

டோக்கனீசேஷன் என்பது உரையை டோக்கன்கள் எனப்படும் சிறிய அலகுகளாக உடைக்கும் செயல்முறை. இந்த டோக்கன்கள் AI மாதிரிகள் புரிந்து கொள்ளும் மற்றும் செயலாக்கும் சொற்கள், துணை சொற்கள் அல்லது எழுத்துக்களை பிரதிநிதித்துவம் செய்கின்றன. OpenAI உருவாக்கிய tiktoken நூலகம், GPT-3 மற்றும் GPT-4 போன்ற மாதிரிகளில் பயன்படுத்தப்படும் திறமையான டோக்கனீசேஷன் அல்காரிதங்களை செயல்படுத்துகிறது.

டோக்கன் எண்ணிக்கை குறியீட்டு அல்காரிதங்கள்

உங்கள் AI மாதிரிக்கான சரியான குறியீட்டைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்:

1. CL100K_BASE: GPT-4 மற்றும் ChatGPT மாதிரிகளுக்கான சமீபத்திய OpenAI குறியீட்டு. பல மொழிகள் மற்றும் சிறப்பு எழுத்துக்களை திறமையாக கையாள்கிறது.

2. P50K_BASE: சுமார் 50,000 டோக்கன் சொற்பொருளுடன் பழைய GPT-3 மாதிரிகளுக்கான குறியீட்டு.

3. R50K_BASE: 50,000 டோக்கன் சொற்பொருளைக் கொண்ட முந்தைய GPT-3 குறியீட்டு முறை.

டோக்கன் எண்ணிக்கை பயன்பாடுகள்

டோக்கன் எண்ணிக்கை மற்றும் டோக்கனீசேஷன் AI பயன்பாடுகள் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கு முக்கியமானவை:

1. AI மாதிரி பயிற்சி: டோக்கன் எண்ணிக்கை GPT-3, GPT-4 மற்றும் BERT போன்ற மொழி மாதிரிகளுக்கான சரியான முன்னணி செயலாக்கத்தை உறுதி செய்கிறது.

2. API செலவுகளை நிர்வகித்தல்: OpenAI, Anthropic அல்லது பிற AI சேவைகளுக்கான API அழைப்புகளுக்கு முன் டோக்கன்களை எண்ணுங்கள், செலவுகளை திறமையாக நிர்வகிக்க.

3. உள்ளடக்கத்தை மேம்படுத்துதல்: AI சக்தியுள்ள கருவிகள் மற்றும் சாட்‌போட்டுகளுக்கான வலைப்பதிவுகள், கட்டுரைகள் மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் நகல்களை மேம்படுத்தவும்.

4. உரை வகைப்படுத்தல்: உணர்வு பகுப்பாய்வு, தலைப்பு வகைப்படுத்தல் மற்றும் உள்ளடக்க பகுப்பாய்வுக்கான டோக்கனீசேஷன் செய்யப்பட்ட உரையை தயார் செய்யவும்.

5. இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு: மொழிபெயர்ப்பு முறைமைகளுக்கான நிர்வகிக்கக்கூடிய டோக்கன் அலகுகளாக வாக்கியங்களை உடைக்கவும்.

6. தகவல் மீட்பு: தேடல் இயந்திரங்களுக்கு ஆவணங்களை குறியீட்டு செய்யவும் மற்றும் பயனர் கேள்விகளை திறமையாக பொருத்தவும் உதவுகிறது.

7. உரை சுருக்கம்: சரியான சுருக்கங்களை உருவாக்க முக்கியமான சொற்கள் மற்றும் சொற்றொடர்களை அடையாளம் காணவும்.

8. சாட்‌போட் வளர்ச்சி: பயனர் உள்ளீடுகளை செயலாக்கவும் மற்றும் உரையாடல் AI முறைமைகளில் பொருத்தமான பதில்களை உருவாக்கவும்.

9. உள்ளடக்க முறைமைகள்: தானியங்கி உள்ளடக்க வடிகட்டல் முறைமைகளில் குறிப்பிட்ட சொற்கள் அல்லது சொற்றொடர்களை பகுப்பாய்வு மற்றும் அடையாளம் காணவும்.

மாற்று டோக்கன் எண்ணிக்கை முறைகள்

எங்கள் கருவி சரியான டோக்கன் எண்ணிக்கைக்காக tiktoken ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான பிற டோக்கனீசேஷன் நூலகங்கள் உள்ளன:

1. NLTK (நாட்டுரை மொழி கருவி): NLP பணிகளுக்கான பிரபலமான Python நூலகம் மற்றும் அடிப்படை டோக்கனீசேஷன்
2. spaCy: திறமையான டோக்கனீசேஷன் மற்றும் மொழி செயலாக்கத்தை வழங்கும் முன்னணி NLP நூலகம்
3. WordPiece: BERT மற்றும் மாற்றி மாதிரிகள் பயன்படுத்தும் துணை சொற்கள் டோக்கனீசேஷன் அல்காரிதம்
4. Byte Pair Encoding (BPE): GPT-2 மாதிரிகளில் டோக்கனீசேஷனுக்கான தரவுப் பீடிப்பு தொழில்நுட்பம்
5. SentencePiece: நரம்பியல் நெட்வொர்க் உரை உருவாக்க முறைமைகளுக்கான கண்காணிக்காத டோக்கனர்

டோக்கன் எண்ணிக்கையின் வரலாறு

டோக்கன் எண்ணிக்கை இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் முன்னேற்றங்களுடன் முக்கியமாக வளர்ந்துள்ளது:

1. சொல் அடிப்படையிலான டோக்கனீசேஷன்: ஆரம்ப முறைமைகள் இடைவெளி மற்றும் புள்ளி குறியீட்டைப் பயன்படுத்தி உரையைப் பிரித்தன.
2. வழிமுறையின்படி டோக்கனீசேஷன்: முன்னணி முறைமைகள் ஒற்றுமைகள் மற்றும் சேர்க்கைகளுக்கான மொழியியல் விதிகளைப் பயன்படுத்தின.
3. எண்ணியல் டோக்கனீசேஷன்: இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் டோக்கனீசேஷன் துல்லியத்தை மேம்படுத்தின.
4. துணை சொற்கள் டோக்கனீசேஷன்: ஆழ்ந்த கற்றல் BPE மற்றும் WordPiece ஐ பல மொழி ஆதரவு வழங்குவதற்காக அறிமுகப்படுத்தியது.
5. Tiktoken GPT டோக்கனீசேஷன்: நவீன மொழி மாதிரிகளுக்கான OpenAI இன் மேம்படுத்தப்பட்ட டோக்கனீசேஷன்.

டோக்கன் எண்ணிக்கை குறியீட்டு எடுத்துக்காட்டுகள்

உங்கள் பயன்பாடுகளில் டோக்கன் எண்ணிக்கையை செயல்படுத்தவும்:

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## எடுத்துக்காட்டு பயன்பாடு
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// எடுத்துக்காட்டு பயன்பாடு
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## எடுத்துக்காட்டு பயன்பாடு
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

இந்த எடுத்துக்காட்டுகள் tiktoken ஐப் பயன்படுத்தி பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகளில் டோக்கன் எண்ணிக்கை செயல்பாட்டை செயல்படுத்துவதைக் காட்டுகின்றன.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் (FAQ)

AI மொழி மாதிரிகளில் டோக்கன் என்ன?

ஒரு டோக்கன் என்பது AI மாதிரிகள் செயலாக்கும் உரையின் ஒரு அலகு - பொதுவாக சொற்கள், துணை சொற்கள் அல்லது எழுத்துக்கள். டோக்கன் எண்ணிக்கை AI செயலாக்கத்திற்கான உரையின் நீளத்தை தீர்மானிக்க உதவுகிறது.

GPT-4 எவ்வளவு டோக்கன்களை செயலாக்க முடியும்?

GPT-4 ஒரு தனி கோரிக்கையில் 8,192 டோக்கன்களை (சாதாரணம்) அல்லது 32,768 டோக்கன்களை (GPT-4-32k) செயலாக்க முடியும், உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டை உள்ளடக்கியது.

AI API களைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன் நான் டோக்கன்களை ஏன் எண்ண வேண்டும்?

டோக்கன் எண்ணிக்கை API செலவுகளை மதிப்பீடு செய்ய, உள்ளடக்கம் மாதிரி வரம்புகளுக்குள் இருக்கிறது என்பதை உறுதி செய்ய, மற்றும் AI செயலாக்க முடிவுகளை மேம்படுத்த உரையை மேம்படுத்த உதவுகிறது.

CL100K_BASE மற்றும் P50K_BASE குறியீட்டில் என்ன வேறுபாடு?

CL100K_BASE என்பது GPT-4 மற்றும் ChatGPT க்கான சமீபத்திய குறியீட்டு, P50K_BASE என்பது மாறுபட்ட சொற்பொருள் அளவுகளுடன் பழைய GPT-3 மாதிரிகளுக்காக பயன்படுத்தப்படுகிறது.

இந்த டோக்கன் எண்ணிக்கை கருவி எவ்வளவு துல்லியமாக உள்ளது?

எங்கள் கருவி OpenAI இன் அதிகாரப்பூர்வ tiktoken நூலகத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, இது OpenAI இன் API கணக்கீடுகளுடன் பொருந்தும் 100% துல்லியமான டோக்கன் எண்ணிக்கைகளை வழங்குகிறது.

நான் இந்த டோக்கன் எண்ணிக்கை கருவியை பிற AI மாதிரிகளுக்குப் பயன்படுத்த முடியுமா?

இந்த கருவி OpenAI மாதிரிகளுக்கான (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) சிறந்த முறையில் செயல்படுகிறது. பிற மாதிரிகள் மாறுபட்ட டோக்கனீசேஷன் முறைகளைப் பயன்படுத்தலாம்.

புள்ளியீடுகள் டோக்கன்களாகக் கணக்கிடப்படுமா?

ஆம், புள்ளியீட்டு குறியீடுகள் பொதுவாக தனித்துவமான டோக்கன்களாகக் கணக்கிடப்படுகின்றன அல்லது அருகிலுள்ள சொற்களுடன் இணைக்கப்படுகின்றன, குறியீட்டு அல்காரிதத்தின் அடிப்படையில்.

மாறுபட்ட AI மாதிரிகளுக்கான டோக்கன் வரம்புகள் உள்ளனவா?

ஆம், ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் குறிப்பிட்ட வரம்புகள் உள்ளன: GPT-3.5 (4,096 டோக்கன்கள்), GPT-4 (8,192 டோக்கன்கள்), GPT-4-32k (32,768 டோக்கன்கள்), மற்றும் பிறவை வழங்குநரின் அடிப்படையில் மாறுபடுகிறது.

டோக்கன் எண்ணிக்கை கருவியைப் பயன்படுத்தத் தொடங்குங்கள்

AI மாதிரிகளுக்கான உங்கள் உரையை மேம்படுத்த தயாரா? உங்கள் உள்ளடக்கத்தைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும் மற்றும் உங்கள் AI பயன்பாட்டு தேவைகளை பூர்த்தி செய்ய உறுதி செய்யவும் மேலே உள்ள இலவச டோக்கன் எண்ணிக்கை கருவியைப் பயன்படுத்தவும்.

மேற்கோள்கள்

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. அணுகப்பட்டது 2 ஆக. 2024.
2. வாச்வானி, அஷிஷ், மற்றும் பிற. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], டிச. 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. சென்னிரிச், ரிகோ, மற்றும் பிற. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], ஜூன் 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. ப்ரவுன், டாம் பி., மற்றும் பிற. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], ஜூலை 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. தேவ்லின், ஜேக்கப், மற்றும் பிற. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], மே 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.