tiktoken ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀಡಲಾದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸಿ. CL100K_BASE, P50K_BASE, ಮತ್ತು R50K_BASE ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಭಿನ್ನ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯ.
ಒಂದು ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಎಂಬುದು GPT-3, GPT-4 ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್‌ಂತಹ AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಪಠ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಉಚಿತ ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ OpenAI ಯ tiktoken ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಎಣಿಸುತ್ತದೆ, AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು API ಮಿತಿಗಳ ಒಳಗೆ ಉಳಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹಂತ ಹಂತದ ಸೂಚನೆಗಳು:
ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಈ ಟೋಕನ್‌ಗಳು AI ಮಾದರಿಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಶಬ್ದಗಳು, ಉಪಶಬ್ದಗಳು ಅಥವಾ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. OpenAI ಯಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ tiktoken ಗ್ರಂಥಾಲಯವು GPT-3 ಮತ್ತು GPT-4 ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯಿಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ:
CL100K_BASE: GPT-4 ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಇತ್ತೀಚಿನ OpenAI ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್. ಬಹುಭಾಷೆ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
P50K_BASE: ಸುಮಾರು 50,000 ಟೋಕನ್ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಳೆಯ GPT-3 ಮಾದರಿಯ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್.
R50K_BASE: 50,000 ಟೋಕನ್ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಳೆಯ GPT-3 ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.
ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ: ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ GPT-3, GPT-4 ಮತ್ತು BERT ನಂತಹ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಪೂರ್ವಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
API ವೆಚ್ಚ ನಿರ್ವಹಣೆ: OpenAI, Anthropic ಅಥವಾ ಇತರ AI ಸೇವೆಗಳಿಗೆ API ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು.
ವಿಷಯ ಸುಧಾರಣೆ: AI ಶಕ್ತಿಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಕಲುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.
ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಷಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಟೋಕನೈಸ್ಡ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು.
ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ: ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣೀಯ ಟೋಕನ್ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು.
ಮಾಹಿತಿ ಪುನಶ್ಚೇತನ: ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ: ನಿಖರವಾದ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಶಬ್ದಗಳು ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು.
ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು.
ವಿಷಯ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಿಷಯ ಶೋಧನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶಬ್ದಗಳು ಅಥವಾ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು.
ನಮ್ಮ ಸಾಧನವು ನಿಖರವಾದ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಗೆ tiktoken ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಇತರ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ:
ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದೆ:
ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ:
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## ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ
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// ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ
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## ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳು tiktoken ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಒಂದು ಟೋಕನ್ ಎಂಬುದು AI ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಪಠ್ಯದ ಘಟಕ - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಬ್ದಗಳು, ಉಪಶಬ್ದಗಳು ಅಥವಾ ಅಕ್ಷರಗಳು. ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ AI ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಪಠ್ಯದ ಉದ್ದವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
GPT-4 ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ 8,192 ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು (ಮಟ್ಟದ) ಅಥವಾ 32,768 ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು (GPT-4-32k) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಎರಡೂ ಸೇರಿವೆ.
ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆ API ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು, ವಿಷಯವು ಮಾದರಿ ಮಿತಿಗಳ ಒಳಗೆ ಬರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ AI ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
CL100K_BASE ಎಂಬುದು GPT-4 ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್‌ಗಾಗಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಆದರೆ P50K_BASE ಹಳೆಯ GPT-3 ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಶಬ್ದಕೋಶ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ.
ನಮ್ಮ ಸಾಧನವು OpenAI ಯ ಅಧಿಕೃತ tiktoken ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, 100% ನಿಖರ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, OpenAI ಯ API ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಾಧನವು OpenAI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (GPT-3, GPT-4, ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟ್) ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಹೌದು, ಪಂಕ್ತಿಚಿಹ್ನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಟೋಕನ್‌ಗಳಂತೆ ಅಥವಾ ಹತ್ತಿರದ ಶಬ್ದಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ.
ಹೌದು, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: GPT-3.5 (4,096 ಟೋಕನ್‌ಗಳು), GPT-4 (8,192 ಟೋಕನ್‌ಗಳು), GPT-4-32k (32,768 ಟೋಕನ್‌ಗಳು), ಮತ್ತು ಇತರವು ಒದಗಿಸುವವರಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದ್ದೀರಾ? ಮೇಲಿನ ಉಚಿತ ಟೋಕನ್ ಕೌಂಟರ್ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಹೊಸ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ