ตัวนับโทเคน: เครื่องมือการแยกโทเคนข้อความ AI ฟรี

ตัวนับโทเคนคืออะไร?

ตัวนับโทเคน เป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อความก่อนที่จะประมวลผลด้วยโมเดลภาษา AI เช่น GPT-3, GPT-4 และ ChatGPT ตัวนับโทเคนฟรีนี้สามารถนับจำนวนโทเคนในข้อความของคุณได้อย่างแม่นยำโดยใช้ไลบรารี tiktoken ของ OpenAI ช่วยให้คุณปรับเนื้อหาให้เหมาะสมสำหรับโมเดล AI และอยู่ภายในขีดจำกัดของ API

วิธีการใช้เครื่องมือ ตัวนับโทเคน

คำแนะนำทีละขั้นตอน:

1. ป้อนข้อความของคุณ - วางหรือพิมพ์เนื้อหาของคุณในพื้นที่ข้อความที่จัดเตรียมไว้
2. เลือกอัลกอริธึมการเข้ารหัส จากเมนูแบบเลื่อน:
   • CL100K_BASE - การเข้ารหัสล่าสุดของ OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - การเข้ารหัสโมเดล GPT-3 (~50k คำศัพท์)
   • R50K_BASE - การเข้ารหัสโมเดล GPT-3 รุ่นก่อน (~50k คำศัพท์)
3. ดูผลลัพธ์ทันที - จำนวนโทเคนจะแสดงโดยอัตโนมัติ
4. คัดลอกผลลัพธ์ - คลิก "คัดลอกผลลัพธ์" เพื่อบันทึกจำนวนโทเคน

ความเข้าใจเกี่ยวกับการแยกโทเคนข้อความ

การแยกโทเคน คือกระบวนการในการแบ่งข้อความออกเป็นหน่วยเล็ก ๆ ที่เรียกว่าโทเคน โทเคนเหล่านี้แทนคำ, คำย่อย หรืออักขระที่โมเดล AI สามารถเข้าใจและประมวลผลได้ ไลบรารี tiktoken ที่พัฒนาโดย OpenAI ใช้อัลกอริธึมการแยกโทเคนที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ในโมเดลเช่น GPT-3 และ GPT-4

อัลกอริธึมการเข้ารหัสของตัวนับโทเคน

เลือกการเข้ารหัสที่เหมาะสมสำหรับโมเดล AI ของคุณ:

1. CL100K_BASE: การเข้ารหัสล่าสุดของ OpenAI สำหรับโมเดล GPT-4 และ ChatGPT รองรับหลายภาษาและอักขระพิเศษได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. P50K_BASE: การเข้ารหัสสำหรับโมเดล GPT-3 รุ่นเก่าที่มีคำศัพท์ประมาณ 50,000 โทเคน

3. R50K_BASE: ระบบการเข้ารหัส GPT-3 รุ่นก่อนที่มีคำศัพท์ 50,000 โทเคนเช่นกัน

กรณีการใช้งานของตัวนับโทเคน

การนับโทเคนและการแยกโทเคนเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชัน AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:

1. การฝึกอบรมโมเดล AI: การนับโทเคนช่วยให้การเตรียมข้อมูลมีความเหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษาเช่น GPT-3, GPT-4 และ BERT

2. การจัดการต้นทุน API: นับโทเคนก่อนการเรียก API ไปยัง OpenAI, Anthropic หรือบริการ AI อื่น ๆ เพื่อจัดการต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ

3. การปรับแต่งเนื้อหา: ปรับแต่งบล็อกโพสต์, บทความ และข้อความการตลาดสำหรับเครื่องมือและแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI

4. การจำแนกประเภทข้อความ: เตรียมข้อความที่แยกโทเคนสำหรับการวิเคราะห์อารมณ์, การจัดหมวดหมู่หัวข้อ และการวิเคราะห์เนื้อหา

5. การแปลภาษา: แบ่งประโยคออกเป็นหน่วยโทเคนที่จัดการได้สำหรับระบบการแปล

6. การดึงข้อมูล: ช่วยให้เครื่องมือค้นหาสามารถจัดทำดัชนีเอกสารและจับคู่คำค้นหาของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

7. การสรุปข้อความ: ระบุคำและวลีที่สำคัญเพื่อสร้างสรุปที่แม่นยำ

8. การพัฒนาแชทบอท: ประมวลผลข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนและสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมในระบบ AI ที่สนทนา

9. การตรวจสอบเนื้อหา: วิเคราะห์และระบุคำหรือวลีเฉพาะในระบบการกรองเนื้อหาอัตโนมัติ

วิธีการอื่น ๆ ในการนับโทเคน

ในขณะที่เครื่องมือของเราใช้ tiktoken สำหรับการนับโทเคนที่แม่นยำ ไลบรารีการแยกโทเคนอื่น ๆ ได้แก่:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): ไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมสำหรับงาน NLP และการแยกโทเคนพื้นฐาน
2. spaCy: ไลบรารี NLP ขั้นสูงที่มีการแยกโทเคนและการประมวลผลภาษาอย่างมีประสิทธิภาพ
3. WordPiece: อัลกอริธึมการแยกโทเคนย่อยที่ใช้โดย BERT และโมเดลทรานส์ฟอร์มเมอร์
4. Byte Pair Encoding (BPE): เทคนิคการบีบอัดข้อมูลสำหรับการแยกโทเคนในโมเดล GPT-2
5. SentencePiece: ตัวแยกโทเคนที่ไม่มีการควบคุมสำหรับระบบการสร้างข้อความด้วยเครือข่ายประสาท

ประวัติการนับโทเคน

การนับโทเคนได้พัฒนาขึ้นอย่างมากพร้อมกับความก้าวหน้าในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:

1. การแยกโทเคนตามคำ: ระบบในยุคแรกแบ่งข้อความโดยใช้ช่องว่างและเครื่องหมายวรรคตอน
2. การแยกโทเคนตามกฎ: ระบบที่พัฒนาขึ้นใช้กฎทางภาษาสำหรับการหดและคำผสม
3. การแยกโทเคนทางสถิติ: รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการแยกโทเคน
4. การแยกโทเคนย่อย: การเรียนรู้เชิงลึกได้นำ BPE และ WordPiece มาใช้เพื่อสนับสนุนหลายภาษา
5. การแยกโทเคน GPT ของ Tiktoken: การแยกโทเคนที่ปรับให้เหมาะสมของ OpenAI สำหรับโมเดลภาษาในปัจจุบัน

ตัวอย่างโค้ดตัวนับโทเคน

นำการนับโทเคนไปใช้ในแอปพลิเคชันของคุณ:

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## ตัวอย่างการใช้งาน
9text = "สวัสดี, โลก! นี่คือตัวอย่างการแยกโทเคน."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"จำนวนโทเคน: {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// ตัวอย่างการใช้งาน
10const text = "สวัสดี, โลก! นี่คือตัวอย่างการแยกโทเคน.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`จำนวนโทเคน: ${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## ตัวอย่างการใช้งาน
10text = "สวัสดี, โลก! นี่คือตัวอย่างการแยกโทเคน."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "จำนวนโทเคน: #{token_count}"
14

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการนำฟังก์ชันการนับโทเคนไปใช้โดยใช้ tiktoken ในภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

โทเคนคืออะไรในโมเดลภาษา AI?

โทเคน คือหน่วยของข้อความที่โมเดล AI ประมวลผล - โดยทั่วไปคือคำ, คำย่อย หรืออักขระ การนับโทเคนช่วยกำหนดความยาวของข้อความสำหรับการประมวลผล AI

GPT-4 สามารถประมวลผลโทเคนได้กี่โทเคน?

GPT-4 สามารถประมวลผลได้สูงสุด 8,192 โทเคน (มาตรฐาน) หรือ 32,768 โทเคน (GPT-4-32k) ในการร้องขอเดียว รวมทั้งข้อมูลนำเข้าและข้อมูลส่งออก

ทำไมฉันควรนับโทเคนก่อนใช้ API AI?

การนับโทเคนช่วย ประมาณการต้นทุน API รับรองว่าเนื้อหาพอดีกับขีดจำกัดของโมเดล และปรับแต่งข้อความเพื่อผลลัพธ์การประมวลผล AI ที่ดีกว่า

ความแตกต่างระหว่างการเข้ารหัส CL100K_BASE และ P50K_BASE คืออะไร?

CL100K_BASE คือการเข้ารหัสล่าสุดสำหรับ GPT-4 และ ChatGPT ในขณะที่ P50K_BASE ใช้สำหรับโมเดล GPT-3 รุ่นเก่าที่มีขนาดคำศัพท์ที่แตกต่างกัน

เครื่องมือการนับโทเคนนี้แม่นยำแค่ไหน?

เครื่องมือของเราใช้ไลบรารี tiktoken อย่างเป็นทางการของ OpenAI ซึ่งให้การนับโทเคนที่ แม่นยำ 100% ตรงกับการคำนวณ API ของ OpenAI

ฉันสามารถใช้ตัวนับโทเคนนี้กับโมเดล AI อื่น ๆ ได้หรือไม่?

เครื่องมือนี้ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับ โมเดล OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) โมเดลอื่น ๆ อาจใช้วิธีการแยกโทเคนที่แตกต่างกัน

เครื่องหมายวรรคตอนนับเป็นโทเคนหรือไม่?

ใช่, เครื่องหมายวรรคตอน มักจะถูกนับเป็นโทเคนแยกหรือรวมกับคำที่อยู่ติดกัน ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมการเข้ารหัส

มีขีดจำกัดโทเคนสำหรับโมเดล AI ต่าง ๆ หรือไม่?

ใช่, โมเดลแต่ละโมเดลมีขีดจำกัดเฉพาะ: GPT-3.5 (4,096 โทเคน), GPT-4 (8,192 โทเคน), GPT-4-32k (32,768 โทเคน) และอื่น ๆ จะแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ

เริ่มใช้เครื่องมือ ตัวนับโทเคน

พร้อมที่จะปรับแต่งข้อความของคุณสำหรับโมเดล AI หรือยัง? ใช้เครื่องมือตัวนับโทเคนฟรีของเราข้างต้นเพื่อวิเคราะห์เนื้อหาของคุณและรับรองว่าตรงตามข้อกำหนดของแอปพลิเคชัน AI ของคุณ

อ้างอิง

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. เข้าถึงเมื่อ 2 ส.ค. 2024
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], ธ.ค. 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], มิ.ย. 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], ก.ค. 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], พ.ค. 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805