Számolja meg a tokenek számát egy adott karakterláncban a tiktoken könyvtár segítségével. Válasszon különböző kódolási algoritmusok közül, beleértve a CL100K_BASE, P50K_BASE és R50K_BASE. Lényeges a természetes nyelvfeldolgozás és a gépi tanulási alkalmazások számára.
A token számláló egy alapvető eszköz a szöveg elemzésére, mielőtt azt AI nyelvi modellekkel, mint a GPT-3, GPT-4 és ChatGPT, feldolgoznánk. Ez az ingyenes token számláló pontosan megszámolja a tokenek számát a szövegében az OpenAI tiktoken könyvtárának segítségével, segítve ezzel az AI modellekhez való tartalom optimalizálását és az API korlátok betartását.
Lépésről lépésre útmutató:
A tokenizálás a szöveg kisebb egységekre, úgynevezett tokenekre való bontásának folyamata. Ezek a tokenek szavakat, alapszavakat vagy karaktereket képviselnek, amelyeket az AI modellek megértenek és feldolgoznak. A tiktoken könyvtár, amelyet az OpenAI fejlesztett, hatékony tokenizálási algoritmusokat valósít meg, amelyeket olyan modellek használnak, mint a GPT-3 és GPT-4.
Válaszd ki a megfelelő kódolást az AI modelledhez:
CL100K_BASE: Legújabb OpenAI kódolás a GPT-4 és ChatGPT modellekhez. Hatékonyan kezeli a több nyelvet és a speciális karaktereket.
P50K_BASE: Kódolás a régebbi GPT-3 modellekhez, körülbelül 50,000 token szókincset tartalmaz.
R50K_BASE: Korábbi GPT-3 kódolási rendszer, szintén 50,000 token szókincset tartalmaz.
A tokenek számlálása és tokenizálása elengedhetetlen az AI alkalmazások és a természetes nyelvfeldolgozás számára:
AI Modell Képzés: A tokenek számlálása biztosítja a megfelelő előfeldolgozást a GPT-3, GPT-4 és BERT nyelvi modellek képzéséhez.
API Költségkezelés: Számold meg a tokeneket az OpenAI, Anthropic vagy más AI szolgáltatások API hívásai előtt a költségek hatékony kezelése érdekében.
Tartalom Optimalizálás: Optimalizáld a blogbejegyzéseket, cikkeket és marketing szövegeket AI-alapú eszközök és chatbotok számára.
Szöveg Kategorizálás: Készítsd elő a tokenizált szöveget érzelem-elemzéshez, téma kategorizáláshoz és tartalomelemzéshez.
Gépi Fordítás: Bontsd le a mondatokat kezelhető token egységekre a fordítási rendszerek számára.
Információ Keresés: Lehetővé teszi a keresőmotorok számára, hogy indexeljék a dokumentumokat és hatékonyan illeszkedjenek a felhasználói lekérdezésekhez.
Szöveg Összegzés: Azonosítsd a fontos szavakat és kifejezéseket a pontos összegzések generálásához.
Chatbot Fejlesztés: Feldolgozd a felhasználói bemeneteket és generálj megfelelő válaszokat a beszélgetési AI rendszerekben.
Tartalom Moderálás: Elemezd és azonosítsd a specifikus szavakat vagy kifejezéseket automatizált tartalom szűrő rendszerekben.
Bár eszközünk a tiktoken-t használja a pontos token számláláshoz, más tokenizáló könyvtárak is léteznek:
A token számlálás jelentősen fejlődött a természetes nyelvfeldolgozás előrehaladásával:
Implementáld a token számlálást az alkalmazásaidban:
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## Példa használat
9text = "Helló, világ! Ez egy tokenizálási példa."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Tokenek száma: {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// Példa használat
10const text = "Helló, világ! Ez egy tokenizálási példa.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Tokenek száma: ${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## Példa használat
10text = "Helló, világ! Ez egy tokenizálási példa."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Tokenek száma: #{token_count}"
14Ezek a példák bemutatják a token számlálási funkció implementálását a tiktoken használatával különböző programozási nyelvekben.
A token egy szövegegység, amelyet az AI modellek feldolgoznak - jellemzően szavak, alapszavak vagy karakterek. A tokenek számlálása segít meghatározni a szöveg hosszát az AI feldolgozásához.
A GPT-4 akár 8,192 tokent (standard) vagy 32,768 tokent (GPT-4-32k) tud feldolgozni egyetlen kérésben, beleértve mind a bemenetet, mind a kimenetet.
A tokenek számlálása segít megbecsülni az API költségeket, biztosítani, hogy a tartalom megfeleljen a modell korlátainak, és optimalizálni a szöveget a jobb AI feldolgozási eredmények érdekében.
A CL100K_BASE a legújabb kódolás a GPT-4 és ChatGPT számára, míg a P50K_BASE a régebbi GPT-3 modellekhez használatos, eltérő szókincs méretekkel.
Eszközünk az OpenAI hivatalos tiktoken könyvtárát használja, amely 100%-ban pontos token számokat biztosít, amelyek megfelelnek az OpenAI API számításainak.
Ez az eszköz legjobban az OpenAI modellekhez (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) működik. Más modellek eltérő tokenizálási módszereket használhatnak.
Igen, a írásjelek jellemzően külön tokenekként vagy a szomszédos szavakkal kombinálva számítanak, a kódolási algoritmustól függően.
Igen, minden modellnek specifikus korlátai vannak: GPT-3.5 (4,096 token), GPT-4 (8,192 token), GPT-4-32k (32,768 token), és mások változóak a szolgáltatótól függően.
Készen állsz arra, hogy optimalizáld a szövegedet az AI modellekhez? Használj minket ingyenes token számláló eszközünket a fenti tartalom elemzésére, és győződj meg róla, hogy megfelel az AI alkalmazásod követelményeinek.
Fedezzen fel több olyan eszközt, amely hasznos lehet a munkafolyamatához