tiktoken पुस्तकालय का उपयोग करके दिए गए स्ट्रिंग में टोकनों की संख्या गिनें। CL100K_BASE, P50K_BASE, और R50K_BASE सहित विभिन्न एन्कोडिंग एल्गोरिदम में से चुनें। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक।
एक टोकन काउंटर एआई भाषा मॉडल जैसे GPT-3, GPT-4, और ChatGPT के साथ प्रोसेसिंग से पहले टेक्स्ट का विश्लेषण करने के लिए एक आवश्यक उपकरण है। यह मुफ्त टोकन काउंटर OpenAI के tiktoken लाइब्रेरी का उपयोग करके आपके टेक्स्ट में टोकनों की संख्या को सटीकता से गिनता है, जिससे आप एआई मॉडल के लिए सामग्री को अनुकूलित कर सकते हैं और एपीआई सीमाओं के भीतर रह सकते हैं।
चरण-दर-चरण निर्देश:
टोकनाइजेशन टेक्स्ट को छोटे इकाइयों में तोड़ने की प्रक्रिया है जिन्हें टोकन कहा जाता है। ये टोकन शब्दों, उपशब्दों, या वर्णों का प्रतिनिधित्व करते हैं जिन्हें एआई मॉडल समझ और प्रोसेस कर सकते हैं। OpenAI द्वारा विकसित tiktoken लाइब्रेरी, GPT-3 और GPT-4 जैसे मॉडलों में उपयोग किए जाने वाले कुशल टोकनाइजेशन एल्गोरिदम को लागू करती है।
अपने एआई मॉडल के लिए सही एन्कोडिंग चुनें:
CL100K_BASE: GPT-4 और ChatGPT मॉडलों के लिए नवीनतम OpenAI एन्कोडिंग। कई भाषाओं और विशेष वर्णों को कुशलता से संभालता है।
P50K_BASE: लगभग 50,000 टोकन शब्दावली के साथ पुराने GPT-3 मॉडलों के लिए एन्कोडिंग।
R50K_BASE: पहले का GPT-3 एन्कोडिंग सिस्टम, जिसमें भी 50,000 टोकन शब्दावली है।
टोकन गिनती और टोकनाइजेशन एआई अनुप्रयोगों और प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग के लिए आवश्यक हैं:
एआई मॉडल प्रशिक्षण: टोकन गिनती यह सुनिश्चित करती है कि GPT-3, GPT-4, और BERT जैसे भाषा मॉडलों के लिए उचित पूर्व-प्रसंस्करण हो।
एपीआई लागत प्रबंधन: OpenAI, Anthropic, या अन्य एआई सेवाओं के लिए एपीआई कॉल से पहले टोकन की गिनती करें ताकि लागत को प्रभावी ढंग से प्रबंधित किया जा सके।
सामग्री अनुकूलन: एआई-संचालित उपकरणों और चैटबॉट्स के लिए ब्लॉग पोस्ट, लेख, और मार्केटिंग कॉपी को अनुकूलित करें।
टेक्स्ट वर्गीकरण: भावना विश्लेषण, विषय वर्गीकरण, और सामग्री विश्लेषण के लिए टोकनाइज्ड टेक्स्ट तैयार करें।
मशीन अनुवाद: अनुवाद प्रणालियों के लिए वाक्यों को प्रबंधनीय टोकन इकाइयों में तोड़ें।
सूचना पुनर्प्राप्ति: खोज इंजनों को दस्तावेज़ों को अनुक्रमित करने और उपयोगकर्ता प्रश्नों से मेल खाने में सक्षम बनाएं।
टेक्स्ट संक्षेपण: सटीक संक्षेपण उत्पन्न करने के लिए महत्वपूर्ण शब्दों और वाक्यांशों की पहचान करें।
चैटबॉट विकास: उपयोगकर्ता इनपुट को प्रोसेस करें और संवादात्मक एआई प्रणालियों में उपयुक्त प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करें।
सामग्री मॉडरेशन: स्वचालित सामग्री फ़िल्टरिंग प्रणालियों में विशिष्ट शब्दों या वाक्यांशों का विश्लेषण और पहचान करें।
हालांकि हमारा उपकरण सटीक टोकन गिनती के लिए tiktoken का उपयोग करता है, अन्य टोकनाइजेशन लाइब्रेरी में शामिल हैं:
टोकन गिनती प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग में प्रगति के साथ काफी विकसित हुई है:
अपने अनुप्रयोगों में टोकन गिनती लागू करें:
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## उदाहरण उपयोग
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// उदाहरण उपयोग
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## उदाहरण उपयोग
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14ये उदाहरण विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में tiktoken का उपयोग करके टोकन गिनती कार्यक्षमता को लागू करने को दर्शाते हैं।
एक टोकन टेक्स्ट की एक इकाई है जिसे एआई मॉडल प्रोसेस करते हैं - आमतौर पर शब्द, उपशब्द, या वर्ण। टोकन गिनती एआई प्रोसेसिंग के लिए टेक्स्ट की लंबाई निर्धारित करने में मदद करती है।
GPT-4 एकल अनुरोध में 8,192 टोकन (मानक) या 32,768 टोकन (GPT-4-32k) प्रोसेस कर सकता है, जिसमें इनपुट और आउटपुट दोनों शामिल हैं।
टोकन गिनती एपीआई लागत का अनुमान लगाने, यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि सामग्री मॉडल सीमाओं के भीतर फिट हो, और बेहतर एआई प्रोसेसिंग परिणामों के लिए टेक्स्ट को अनुकूलित करती है।
CL100K_BASE GPT-4 और ChatGPT के लिए नवीनतम एन्कोडिंग है, जबकि P50K_BASE पुराने GPT-3 मॉडलों के लिए उपयोग किया जाता है जिनकी शब्दावली आकार अलग है।
हमारा उपकरण OpenAI की आधिकारिक tiktoken लाइब्रेरी का उपयोग करता है, जो OpenAI के एपीआई गणनाओं के साथ मेल खाने वाली 100% सटीक टोकन गिनती प्रदान करता है।
यह उपकरण OpenAI मॉडलों (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) के लिए सबसे अच्छा काम करता है। अन्य मॉडल विभिन्न टोकनाइजेशन विधियों का उपयोग कर सकते हैं।
हाँ, विराम चिह्न आमतौर पर अलग-अलग टोकन के रूप में गिने जाते हैं या निकटवर्ती शब्दों के साथ मिलकर गिने जाते हैं, जो एन्कोडिंग एल्गोरिदम पर निर्भर करता है।
हाँ, प्रत्येक मॉडल की विशिष्ट सीमाएँ होती हैं: GPT-3.5 (4,096 टोकन), GPT-4 (8,192 टोकन), GPT-4-32k (32,768 टोकन), और अन्य प्रदाता के अनुसार भिन्न होते हैं।
क्या आप अपने टेक्स्ट को एआई मॉडलों के लिए अनुकूलित करने के लिए तैयार हैं? अपने सामग्री का विश्लेषण करने और यह सुनिश्चित करने के लिए ऊपर दिए गए मुफ्त टोकन काउंटर टूल का उपयोग करें कि यह आपके एआई अनुप्रयोग आवश्यकताओं को पूरा करता है।
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