Лічильник Токенів: Безкоштовний Інструмент Токенізації Тексту на Основі ШІ

Що таке Лічильник Токенів?

Лічильник токенів - це важливий інструмент для аналізу тексту перед його обробкою за допомогою мовних моделей ШІ, таких як GPT-3, GPT-4 та ChatGPT. Цей безкоштовний лічильник токенів точно підраховує кількість токенів у вашому тексті, використовуючи бібліотеку tiktoken від OpenAI, допомагаючи вам оптимізувати контент для моделей ШІ та залишатися в межах лімітів API.

Як Використовувати Інструмент Лічильника Токенів

Покрокові інструкції:

1. Введіть ваш текст - Вставте або наберіть ваш контент у наданій текстовій області
2. Виберіть алгоритм кодування з випадаючого меню:
   • CL100K_BASE - Останнє кодування OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Кодування моделі GPT-3 (~50 тис. словниковий запас)
   • R50K_BASE - Раніше кодування моделі GPT-3 (~50 тис. словниковий запас)
3. Перегляньте миттєві результати - Кількість токенів відображається автоматично
4. Скопіюйте результати - Натисніть "Скопіювати результат", щоб зберегти кількість токенів

Розуміння Токенізації Тексту

Токенізація - це процес розбиття тексту на менші одиниці, звані токенами. Ці токени представляють слова, підслова або символи, які моделі ШІ можуть розуміти та обробляти. Бібліотека tiktoken, розроблена OpenAI, реалізує ефективні алгоритми токенізації, що використовуються в моделях, таких як GPT-3 та GPT-4.

Алгоритми Кодування Лічильника Токенів

Виберіть правильне кодування для вашої моделі ШІ:

1. CL100K_BASE: Останнє кодування OpenAI для моделей GPT-4 та ChatGPT. Ефективно обробляє кілька мов та спеціальні символи.

2. P50K_BASE: Кодування для старіших моделей GPT-3 з приблизно 50,000 токенів у словниковому запасі.

3. R50K_BASE: Раніша система кодування GPT-3, також з 50,000 токенів у словниковому запасі.

Випадки Використання Лічильника Токенів

Підрахунок токенів та токенізація є важливими для застосувань ШІ та обробки природної мови:

1. Навчання Моделей ШІ: Підрахунок токенів забезпечує правильну попередню обробку для навчання мовних моделей, таких як GPT-3, GPT-4 та BERT.

2. Управління Витратами API: Підрахуйте токени перед викликами API до OpenAI, Anthropic або інших сервісів ШІ для ефективного управління витратами.

3. Оптимізація Контенту: Оптимізуйте блоги, статті та маркетингові тексти для інструментів на основі ШІ та чат-ботів.

4. Класифікація Тексту: Підготуйте токенізований текст для аналізу настроїв, категоризації тем та аналізу контенту.

5. Машинний Переклад: Розбийте речення на керовані одиниці токенів для систем перекладу.

6. Інформаційний Пошук: Дозвольте пошуковим системам індексувати документи та ефективно відповідати на запити користувачів.

7. Стиснення Тексту: Визначте важливі слова та фрази для створення точних резюме.

8. Розробка Чат-ботів: Обробляйте введення користувачів та генеруйте відповідні відповіді в системах розмовного ШІ.

9. Модерація Контенту: Аналізуйте та визначайте конкретні слова або фрази в автоматизованих системах фільтрації контенту.

Альтернативні Методи Лічильника Токенів

Хоча наш інструмент використовує tiktoken для точного підрахунку токенів, інші бібліотеки токенізації включають:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Популярна бібліотека Python для завдань NLP та базової токенізації
2. spaCy: Розширена бібліотека NLP, що пропонує ефективну токенізацію та обробку мови
3. WordPiece: Алгоритм токенізації підслів, що використовується BERT та трансформерними моделями
4. Byte Pair Encoding (BPE): Техніка стиснення даних для токенізації в моделях GPT-2
5. SentencePiece: Ненаглядний токенізатор для систем генерації тексту на основі нейронних мереж

Історія Підрахунку Токенів

Підрахунок токенів значно еволюціонував з розвитком обробки природної мови:

1. Токенізація на основі слів: Ранні системи розбивали текст, використовуючи пробіли та пунктуацію
2. Правило-орієнтована токенізація: Розвинуті системи використовували лінгвістичні правила для скорочень та складних слів
3. Статистична токенізація: Шаблони машинного навчання покращили точність токенізації
4. Токенізація підслів: Глибоке навчання ввело BPE та WordPiece для підтримки кількох мов
5. Токенізація Tiktoken GPT: Оптимізована токенізація OpenAI для сучасних мовних моделей

Приклади Коду Лічильника Токенів

Реалізуйте підрахунок токенів у ваших додатках:

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## Приклад використання
9text = "Привіт, світ! Це приклад токенізації."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Кількість токенів: {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// Приклад використання
10const text = "Привіт, світ! Це приклад токенізації.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Кількість токенів: ${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## Приклад використання
10text = "Привіт, світ! Це приклад токенізації."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Кількість токенів: #{token_count}"
14

Ці приклади демонструють реалізацію функціональності підрахунку токенів за допомогою tiktoken на різних мовах програмування.

Часто Задавані Питання (FAQ)

Що таке токен у мовних моделях ШІ?

Токен - це одиниця тексту, яку обробляють моделі ШІ - зазвичай слова, підслова або символи. Підрахунок токенів допомагає визначити довжину тексту для обробки ШІ.

Скільки токенів може обробити GPT-4?

GPT-4 може обробити до 8,192 токенів (стандарт) або 32,768 токенів (GPT-4-32k) в одному запиті, включаючи як вхідні, так і вихідні дані.

Чому я повинен підраховувати токени перед використанням API ШІ?

Підрахунок токенів допомагає оцінити витрати API, забезпечити відповідність контенту межам моделі та оптимізувати текст для кращих результатів обробки ШІ.

Яка різниця між кодуванням CL100K_BASE та P50K_BASE?

CL100K_BASE - це останнє кодування для GPT-4 та ChatGPT, тоді як P50K_BASE використовується для старіших моделей GPT-3 з різними розмірами словникового запасу.

Наскільки точний цей інструмент лічильника токенів?

Наш інструмент використовує офіційну бібліотеку tiktoken від OpenAI, що забезпечує 100% точні підрахунки токенів, які відповідають розрахункам API OpenAI.

Чи можу я використовувати цей лічильник токенів для інших моделей ШІ?

Цей інструмент найкраще працює для моделей OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Інші моделі можуть використовувати різні методи токенізації.

Чи враховуються знаки пунктуації як токени?

Так, знаки пунктуації зазвичай враховуються як окремі токени або об'єднуються з сусідніми словами, залежно від алгоритму кодування.

Чи є ліміти токенів для різних моделей ШІ?

Так, кожна модель має специфічні ліміти: GPT-3.5 (4,096 токенів), GPT-4 (8,192 токенів), GPT-4-32k (32,768 токенів), а інші варіюються в залежності від постачальника.

Почніть Використовувати Інструмент Лічильника Токенів

Готові оптимізувати ваш текст для моделей ШІ? Використовуйте наш безкоштовний інструмент лічильника токенів вище, щоб проаналізувати ваш контент і переконатися, що він відповідає вимогам вашого застосування ШІ.

Посилання

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