tiktoken લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને આપેલ સ્ટ્રિંગમાં ટોકનની સંખ્યા ગણો. CL100K_BASE, P50K_BASE, અને R50K_BASE સહિત વિવિધ એન્કોડિંગ અલ્ગોરિધમમાંથી પસંદ કરો. કુદરતી ભાષા પ્રોસેસિંગ અને મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે આવશ્યક.
એક ટોકન કાઉન્ટર એ AI ભાષા મોડલ જેમ કે GPT-3, GPT-4, અને ChatGPT સાથે પ્રક્રિયા કરતા પહેલા ટેક્સ્ટનું વિશ્લેષણ કરવા માટે એક મહત્વપૂર્ણ ટૂલ છે. આ મફત ટોકન કાઉન્ટર OpenAI ના tiktoken લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને તમારા ટેક્સ્ટમાં ટોકનની સંખ્યા ચોક્કસ રીતે ગણતરી કરે છે, જે તમને AI મોડલ માટે સામગ્રીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં અને API મર્યાદાઓમાં રહેવામાં મદદ કરે છે.
કદમ-દ્વારા સૂચનાઓ:
ટોકનાઇઝેશન એ ટેક્સ્ટને ટોકન તરીકે ઓળખાતા નાના એકમોમાં તોડવાની પ્રક્રિયા છે. આ ટોકન AI મોડલ્સ દ્વારા સમજી શકાય તેવા અને પ્રક્રિયા કરી શકાય તેવા શબ્દો, ઉપશબ્દો, અથવા અક્ષરોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. OpenAI દ્વારા વિકસિત tiktoken લાઇબ્રેરી, GPT-3 અને GPT-4 જેવા મોડલ્સમાં ઉપયોગમાં લેવાતા અસરકારક ટોકનાઇઝેશન અલ્ગોરિધમ્સને અમલમાં લાવે છે.
તમારા AI મોડલ માટે યોગ્ય એન્કોડિંગ પસંદ કરો:
CL100K_BASE: GPT-4 અને ChatGPT મોડલ માટે નવીનતમ OpenAI એન્કોડિંગ. અનેક ભાષાઓ અને વિશેષ અક્ષરોને અસરકારક રીતે સંભાળે છે.
P50K_BASE: લગભગ 50,000 ટોકન શબ્દકોશ સાથે જૂના GPT-3 મોડલ માટે એન્કોડિંગ.
R50K_BASE: અગાઉના GPT-3 એન્કોડિંગ સિસ્ટમ, જે 50,000 ટોકન શબ્દકોશ ધરાવે છે.
ટોકન ગણતરી અને ટોકનાઇઝેશન AI એપ્લિકેશન્સ અને કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા માટે મહત્વપૂર્ણ છે:
AI મોડલ તાલીમ: ટોકન ગણતરી ભાષા મોડલ જેમ કે GPT-3, GPT-4, અને BERT માટે યોગ્ય પૂર્વપ્રક્રિયા સુનિશ્ચિત કરે છે.
API ખર્ચ વ્યવસ્થાપન: OpenAI, Anthropic, અથવા અન્ય AI સેવાઓ માટે API કૉલ કરતા પહેલા ટોકન ગણો જેથી ખર્ચને અસરકારક રીતે વ્યવસ્થાપિત કરી શકાય.
સામગ્રી ઑપ્ટિમાઇઝેશન: AI-શક્તિ ધરાવતા ટૂલ્સ અને ચેટબોટ્સ માટે બ્લોગ પોસ્ટ, લેખો, અને માર્કેટિંગ નકલને ઑપ્ટિમાઇઝ કરો.
ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ: ભાવના વિશ્લેષણ, વિષય વર્ગીકરણ, અને સામગ્રી વિશ્લેષણ માટે ટોકનાઇઝ કરેલ ટેક્સ્ટ તૈયાર કરો.
યાંત્રિક અનુવાદ: અનુવાદ સિસ્ટમો માટે વાક્યોને વ્યવસ્થિત ટોકન એકમોમાં તોડો.
માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ: શોધ એન્જિનને દસ્તાવેજોને સૂચિબદ્ધ કરવા અને વપરાશકર્તા પ્રશ્નોને અસરકારક રીતે મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
ટેક્સ્ટ સંક્ષેપ: ચોક્કસ સંક્ષેપો બનાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ શબ્દો અને વાક્યો ઓળખો.
ચેટબોટ વિકાસ: વપરાશકર્તા ઇનપુટને પ્રક્રિયા કરો અને સંવાદાત્મક AI સિસ્ટમોમાં યોગ્ય પ્રતિસાદ જનરેટ કરો.
સામગ્રી મોડરેશન: સ્વચાલિત સામગ્રી ફિલ્ટરિંગ સિસ્ટમોમાં ચોક્કસ શબ્દો અથવા વાક્યોને વિશ્લેષણ અને ઓળખો.
જ્યારે અમારી ટૂલ ચોક્કસ ટોકન ગણતરી માટે tiktoken નો ઉપયોગ કરે છે, ત્યારે અન્ય ટોકનાઇઝેશન લાઇબ્રેરીઓમાં સમાવેશ થાય છે:
ટોકન ગણતરી કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયામાં પ્રગતિ સાથે નોંધપાત્ર રીતે વિકસિત થઈ છે:
તમારી એપ્લિકેશન્સમાં ટોકન ગણતરી અમલમાં લાવો:
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## ઉદાહરણ ઉપયોગ
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// ઉદાહરણ ઉપયોગ
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## ઉદાહરણ ઉપયોગ
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14આ ઉદાહરણો tiktoken નો ઉપયોગ કરીને વિવિધ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં ટોકન ગણતરીની કાર્યક્ષમતા અમલમાં લાવવાનું દર્શાવે છે.
એક ટોકન એ ટેક્સ્ટનું એક એકમ છે જે AI મોડલ્સ પ્રક્રિયા કરે છે - સામાન્ય રીતે શબ્દો, ઉપશબ્દો, અથવા અક્ષરો. ટોકન ગણતરી AI પ્રક્રિયા માટે ટેક્સ્ટની લંબાઈ નક્કી કરવામાં મદદ કરે છે.
GPT-4 એક જ વિનંતીમાં 8,192 ટોકન (માનક) અથવા 32,768 ટોકન (GPT-4-32k) પ્રક્રિયા કરી શકે છે, જેમાં બંને ઇનપુટ અને આઉટપુટનો સમાવેશ થાય છે.
ટોકન ગણતરી API ખર્ચનો અંદાજ લગાવવામાં, સામગ્રી મોડલ મર્યાદાઓમાં ફિટ થાય તે સુનિશ્ચિત કરવામાં, અને AI પ્રક્રિયા પરિણામો માટે ટેક્સ્ટને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં મદદ કરે છે.
CL100K_BASE એ GPT-4 અને ChatGPT માટે નવીનતમ એન્કોડિંગ છે, જ્યારે P50K_BASE જુના GPT-3 મોડલ માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે જેમાં અલગ શબ્દકોશ કદ છે.
અમારી ટૂલ OpenAI ની અધિકૃત tiktoken લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરે છે, જે OpenAI ના API ગણતરીઓ સાથે મેળ ખાતી 100% ચોકસાઈ ધરાવતી ટોકન ગણતરી પ્રદાન કરે છે.
આ ટૂલ OpenAI મોડલ્સ (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) માટે શ્રેષ્ઠ કાર્ય કરે છે. અન્ય મોડલો અલગ ટોકનાઇઝેશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
હા, પંક્તિના ચિહ્નો સામાન્ય રીતે અલગ ટોકન તરીકે ગણાય છે અથવા નજીકના શબ્દો સાથે જોડાય છે, એન્કોડિંગ અલ્ગોરિધમ પર આધાર રાખે છે.
હા, દરેક મોડલની ચોક્કસ મર્યાદાઓ છે: GPT-3.5 (4,096 ટોકન), GPT-4 (8,192 ટોકન), GPT-4-32k (32,768 ટોકન), અને અન્ય પ્રદાતાઓ દ્વારા બદલાય છે.
તમારા ટેક્સ્ટને AI મોડલ્સ માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે તૈયાર છો? ઉપર આપેલા મફત ટોકન કાઉન્ટર ટૂલનો ઉપયોગ કરીને તમારી સામગ્રીનું વિશ્લેષણ કરો અને સુનિશ્ચિત કરો કે તે તમારા AI એપ્લિકેશનની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે.
તમારા વર્કફ્લો માટે ઉપયોગી થવાના વધુ સાધનો શોધો