Laske tokenien määrä annetussa merkkijonossa käyttäen tiktoken-kirjastoa. Valitse eri koodausalgoritmeista, mukaan lukien CL100K_BASE, P50K_BASE ja R50K_BASE. Olennaista luonnollisen kielen käsittelyssä ja koneoppimissovelluksissa.
Tokenlaskuri on olennainen työkalu tekstin analysoimiseen ennen sen käsittelyä AI-kielimalleilla, kuten GPT-3, GPT-4 ja ChatGPT. Tämä ilmainen tokenlaskuri laskee tarkasti tekstisi tokenien määrän käyttäen OpenAI:n tiktoken-kirjastoa, auttaen sinua optimoimaan sisältöä AI-malleille ja pysymään API-rajojen sisällä.
Vaiheittaiset ohjeet:
Tokenisointi on prosessi, jossa teksti jaetaan pienempiin yksiköihin, joita kutsutaan tokeneiksi. Nämä tokenit edustavat sanoja, osasanoja tai merkkejä, joita AI-mallit voivat ymmärtää ja käsitellä. Tiktoken-kirjasto, jonka on kehittänyt OpenAI, toteuttaa tehokkaita tokenisointialgoritmeja, joita käytetään malleissa kuten GPT-3 ja GPT-4.
Valitse oikea koodaus AI-mallillesi:
CL100K_BASE: Uusin OpenAI-koodaus GPT-4- ja ChatGPT-malleille. Käsittelee useita kieliä ja erikoismerkkejä tehokkaasti.
P50K_BASE: Koodaus vanhemmille GPT-3-malleille, joissa on noin 50 000 tokenin sanasto.
R50K_BASE: Aikaisempi GPT-3-koodausjärjestelmä, jossa on myös 50 000 tokenin sanasto.
Tokenien laskeminen ja tokenisointi ovat olennaisia AI-sovelluksille ja luonnollisen kielen käsittelylle:
AI-mallin koulutus: Tokenien laskeminen varmistaa oikean esikäsittelyn kielimallien, kuten GPT-3, GPT-4 ja BERT, koulutuksessa.
API-kustannusten hallinta: Laske tokenit ennen API-kutsuja OpenAI:lle, Anthropicille tai muille AI-palveluille kustannusten hallitsemiseksi tehokkaasti.
Sisällön optimointi: Optimoi blogikirjoitukset, artikkelit ja markkinointitekstit AI-pohjaisille työkaluilla ja chatbotteilla.
Tekstiluokittelu: Valmistele tokenisoitu teksti tunteiden analysointia, aiheiden luokittelua ja sisällön analysointia varten.
Konekäännös: Jaa lauseet hallittaviin token-yksiköihin käännösjärjestelmiä varten.
Tietojen hakeminen: Mahdollista hakukoneiden indeksoida asiakirjoja ja vastata käyttäjäkyselyihin tehokkaasti.
Tekstin tiivistäminen: Tunnista tärkeitä sanoja ja lauseita tarkkojen tiivistelmien tuottamiseksi.
Chatbotin kehittäminen: Käsittele käyttäjän syötteitä ja tuota sopivia vastauksia keskustelevaan AI-järjestelmään.
Sisällön moderointi: Analysoi ja tunnista tiettyjä sanoja tai lauseita automatisoiduissa sisällön suodatusjärjestelmissä.
Vaikka työkalumme käyttää tiktokenia tarkkaan tokenien laskemiseen, muita tokenisointikirjastoja ovat:
Tokenien laskeminen on kehittynyt merkittävästi luonnollisen kielen käsittelyn edistymisen myötä:
Toteuta tokenien laskeminen sovelluksissasi:
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## Esimerkkikäyttö
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}")
131const { 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// Esimerkkikäyttö
10const text = "Hello, world! This is a tokenization example.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token count: ${tokenCount}`);
141require '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## Esimerkkikäyttö
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14Nämä esimerkit osoittavat tokenien laskemisen toiminnallisuuden toteuttamisen käyttämällä tiktokenia eri ohjelmointikielissä.
Token on tekstin yksikkö, jota AI-mallit käsittelevät - tyypillisesti sanoja, osasanoja tai merkkejä. Tokenien laskeminen auttaa määrittämään tekstin pituuden AI-käsittelyä varten.
GPT-4 voi käsitellä jopa 8 192 tokenia (standardi) tai 32 768 tokenia (GPT-4-32k) yhdessä pyynnössä, mukaan lukien sekä syöte että ulostulo.
Tokenien laskeminen auttaa arvioimaan API-kustannuksia, varmistamaan, että sisältö mahtuu mallin rajoihin, ja optimoimaan tekstiä paremman AI-käsittelyn tulosten saavuttamiseksi.
CL100K_BASE on uusin koodaus GPT-4:lle ja ChatGPT:lle, kun taas P50K_BASE käytetään vanhemmille GPT-3-malleille, joilla on erilaiset sanastokoot.
Työkalumme käyttää OpenAI:n virallista tiktoken-kirjastoa, joka tarjoaa 100 % tarkat tokenimäärät, jotka vastaavat OpenAI:n API-laskelmia.
Tämä työkalu toimii parhaiten OpenAI-malleille (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Muut mallit saattavat käyttää erilaisia tokenisointimenetelmiä.
Kyllä, välimerkit lasketaan tyypillisesti erillisiksi tokeneiksi tai yhdistetään viereisiin sanoihin riippuen koodausalgoritmista.
Kyllä, jokaisella mallilla on erityiset rajat: GPT-3.5 (4 096 tokenia), GPT-4 (8 192 tokenia), GPT-4-32k (32 768 tokenia) ja muut vaihtelevat tarjoajan mukaan.
Valmiina optimoimaan tekstisi AI-malleille? Käytä yllä olevaa ilmaista tokenlaskurityökalua analysoidaksesi sisältösi ja varmistaaksesi, että se täyttää AI-sovelluksesi vaatimukset.
Löydä lisää työkaluja, jotka saattavat olla hyödyllisiä työnkulullesi