Token Sayacı: Ücretsiz AI Metin Tokenizasyon Aracı

Token Sayacı Nedir?

Bir token sayacı, metni AI dil modelleri olan GPT-3, GPT-4 ve ChatGPT ile işlemden geçirmeden önce analiz etmek için gerekli bir araçtır. Bu ücretsiz token sayacı, OpenAI'nin tiktoken kütüphanesini kullanarak metninizdeki token sayısını doğru bir şekilde sayar, böylece AI modelleri için içeriği optimize etmenize ve API sınırları içinde kalmanıza yardımcı olur.

Token Sayacı Aracını Nasıl Kullanılır

Adım adım talimatlar:

1. Metninizi girin - Sağlanan metin alanına içeriğinizi yapıştırın veya yazın.
2. Açılır menüden kodlama algoritmasını seçin:
   • CL100K_BASE - En son OpenAI kodlaması (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - GPT-3 model kodlaması (~50k kelime dağarcığı)
   • R50K_BASE - Önceki GPT-3 model kodlaması (~50k kelime dağarcığı)
3. Anlık sonuçları görüntüleyin - Token sayısı otomatik olarak görüntülenir.
4. Sonuçları kopyalayın - Token sayısını kaydetmek için "Sonucu Kopyala"ya tıklayın.

Metin Tokenizasyonunu Anlamak

Tokenizasyon, metni token adı verilen daha küçük birimlere ayırma sürecidir. Bu tokenlar, AI modellerinin anlayıp işleyebileceği kelimeleri, alt kelimeleri veya karakterleri temsil eder. OpenAI tarafından geliştirilen tiktoken kütüphanesi, GPT-3 ve GPT-4 gibi modellerde kullanılan verimli tokenizasyon algoritmalarını uygular.

Token Sayacı Kodlama Algoritmaları

AI modeliniz için doğru kodlamayı seçin:

1. CL100K_BASE: GPT-4 ve ChatGPT modelleri için en son OpenAI kodlaması. Birden fazla dili ve özel karakterleri verimli bir şekilde işler.

2. P50K_BASE: Yaklaşık 50.000 token kelime dağarcığına sahip eski GPT-3 modelleri için kodlama.

3. R50K_BASE: 50.000 token kelime dağarcığına sahip önceki GPT-3 kodlama sistemi.

Token Sayacı Kullanım Senaryoları

Token sayımı ve tokenizasyon, AI uygulamaları ve doğal dil işleme için gereklidir:

1. AI Model Eğitimi: Token sayımı, GPT-3, GPT-4 ve BERT gibi dil modellerinin eğitimi için uygun ön işleme sağlar.

2. API Maliyet Yönetimi: OpenAI, Anthropic veya diğer AI hizmetlerine API çağrıları yapmadan önce tokenları sayarak maliyetleri etkili bir şekilde yönetin.

3. İçerik Optimizasyonu: Blog yazıları, makaleler ve pazarlama metinlerini AI destekli araçlar ve sohbet botları için optimize edin.

4. Metin Sınıflandırması: Duygu analizi, konu kategorilendirmesi ve içerik analizi için tokenize edilmiş metin hazırlayın.

5. Makine Çevirisi: Çeviri sistemleri için cümleleri yönetilebilir token birimlerine ayırın.

6. Bilgi Elde Etme: Arama motorlarının belgeleri dizinlemesine ve kullanıcı sorgularını verimli bir şekilde eşleştirmesine olanak tanıyın.

7. Metin Özetleme: Doğru özetler oluşturmak için önemli kelimeleri ve ifadeleri belirleyin.

8. Sohbet Botu Geliştirme: Kullanıcı girdilerini işleyin ve konuşma AI sistemlerinde uygun yanıtlar oluşturun.

9. İçerik Moderasyonu: Otomatik içerik filtreleme sistemlerinde belirli kelimeleri veya ifadeleri analiz edin ve tanımlayın.

Alternatif Token Sayacı Yöntemleri

Araçlarımız tiktoken kullanarak doğru token sayımı sağlarken, diğer tokenizasyon kütüphaneleri şunlardır:

1. NLTK (Doğal Dil Araç Takımı): NLP görevleri ve temel tokenizasyon için popüler Python kütüphanesi.
2. spaCy: Verimli tokenizasyon ve dil işleme sunan gelişmiş NLP kütüphanesi.
3. WordPiece: BERT ve transformer modelleri tarafından kullanılan alt kelime tokenizasyon algoritması.
4. Byte Pair Encoding (BPE): GPT-2 modellerinde tokenizasyon için veri sıkıştırma tekniği.
5. SentencePiece: Sinir ağı metin üretim sistemleri için denetimsiz tokenleştirici.

Token Sayımının Tarihi

Token sayımı, doğal dil işleme alanındaki ilerlemelerle önemli ölçüde evrim geçirmiştir:

1. Kelime bazlı tokenizasyon: Erken sistemler metni boşluk ve noktalama işaretleri kullanarak böldü.
2. Kural bazlı tokenizasyon: Gelişmiş sistemler, kısaltmalar ve bileşik kelimeler için dilbilgisel kurallar kullandı.
3. İstatistiksel tokenizasyon: Makine öğrenimi desenleri, tokenizasyon doğruluğunu artırdı.
4. Alt kelime tokenizasyonu: Derin öğrenme, çok dilli destek için BPE ve WordPiece'i tanıttı.
5. Tiktoken GPT tokenizasyonu: Modern dil modelleri için OpenAI'nin optimize edilmiş tokenizasyonu.

Token Sayacı Kod Örnekleri

Uygulamalarınızda token sayımını uygulayın:

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## Örnek kullanım
9text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Token sayısı: {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// Örnek kullanım
10const text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token sayısı: ${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## Örnek kullanım
10text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token sayısı: #{token_count}"
14

Bu örnekler, farklı programlama dillerinde tiktoken kullanarak token sayımı işlevselliğini uygulamayı göstermektedir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

AI dil modellerinde token nedir?

Bir token, AI modellerinin işlediği metin birimidir - genellikle kelimeler, alt kelimeler veya karakterlerdir. Token sayımı, AI işleme için metin uzunluğunu belirlemeye yardımcı olur.

GPT-4 kaç token işleyebilir?

GPT-4, tek bir istekte 8,192 token (standart) veya 32,768 token (GPT-4-32k) işleyebilir; bu, hem girdi hem de çıktıyı içerir.

AI API'lerini kullanmadan önce neden token saymalıyım?

Token sayımı, API maliyetlerini tahmin etmeye, içeriğin model sınırlarına uyduğundan emin olmaya ve metni daha iyi AI işleme sonuçları için optimize etmeye yardımcı olur.

CL100K_BASE ve P50K_BASE kodlaması arasındaki fark nedir?

CL100K_BASE, GPT-4 ve ChatGPT için en son kodlamadır, P50K_BASE ise farklı kelime dağarcığı boyutlarına sahip eski GPT-3 modelleri için kullanılır.

Bu token sayacı aracının doğruluğu ne kadar?

Araçlarımız, OpenAI'nin resmi tiktoken kütüphanesini kullanarak %100 doğru token sayıları sağlar ve OpenAI'nin API hesaplamalarıyla eşleşir.

Bu token sayacını diğer AI modelleri için kullanabilir miyim?

Bu araç, OpenAI modelleri (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) için en iyi şekilde çalışır. Diğer modeller farklı tokenizasyon yöntemleri kullanabilir.

Noktalama işaretleri token olarak sayılır mı?

Evet, noktalama işaretleri genellikle ayrı tokenlar olarak veya bitişik kelimelerle birleştirilmiş olarak sayılır; bu, kodlama algoritmasına bağlıdır.

Farklı AI modelleri için token sınırları var mı?

Evet, her modelin belirli sınırları vardır: GPT-3.5 (4,096 token), GPT-4 (8,192 token), GPT-4-32k (32,768 token) ve diğerleri sağlayıcıya göre değişir.

Token Sayacı Aracını Kullanmayı Başlayın

AI modelleri için metninizi optimize etmeye hazır mısınız? İçeriğinizi analiz etmek ve AI uygulama gereksinimlerinizi karşılayacak şekilde olduğundan emin olmak için yukarıdaki ücretsiz token sayacı aracımızı kullanın.

Kaynaklar

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