Žetonų skaitiklis: Nemokamas AI teksto žetonizavimo įrankis

Kas yra žetonų skaitiklis?

Žetonų skaitiklis yra esminis įrankis analizuoti tekstą prieš jį apdorojant su AI kalbos modeliais, tokiais kaip GPT-3, GPT-4 ir ChatGPT. Šis nemokamas žetonų skaitiklis tiksliai skaičiuoja žetonų skaičių jūsų tekste, naudodamas OpenAI tiktoken biblioteką, padėdamas optimizuoti turinį AI modeliams ir laikytis API ribų.

Kaip naudoti žetonų skaitiklio įrankį

Žingsnis po žingsnio instrukcijos:

1. Įveskite savo tekstą - Įklijuokite arba įrašykite savo turinį pateiktoje teksto srityje
2. Pasirinkite kodavimo algoritmą iš išskleidžiamojo meniu:
   • CL100K_BASE - Naujausias OpenAI kodavimas (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - GPT-3 modelio kodavimas (~50k žodynas)
   • R50K_BASE - Ankstesnio GPT-3 modelio kodavimas (~50k žodynas)
3. Peržiūrėkite momentinius rezultatus - Žetonų skaičius rodomas automatiškai
4. Kopijuokite rezultatus - Spustelėkite "Kopijuoti rezultatą", kad išsaugotumėte žetonų skaičių

Supratimas apie teksto žetonizavimą

Žetonizavimas yra procesas, kurio metu tekstas skaidomas į mažesnius vienetus, vadinamus žetonais. Šie žetonai atspindi žodžius, subžodžius arba simbolius, kuriuos AI modeliai gali suprasti ir apdoroti. Tiktoken biblioteka, sukurta OpenAI, įgyvendina efektyvius žetonizavimo algoritmus, naudojamus tokiuose modeliuose kaip GPT-3 ir GPT-4.

Žetonų skaitiklio kodavimo algoritmai

Pasirinkite tinkamą kodavimą savo AI modeliui:

1. CL100K_BASE: Naujausias OpenAI kodavimas GPT-4 ir ChatGPT modeliams. Efektyviai apdoroja kelias kalbas ir specialius simbolius.

2. P50K_BASE: Kodavimas senesniems GPT-3 modeliams su maždaug 50,000 žetonų žodynu.

3. R50K_BASE: Ankstesnė GPT-3 kodavimo sistema, taip pat turinti 50,000 žetonų žodyną.

Žetonų skaitiklio naudojimo atvejai

Žetonų skaičiavimas ir žetonizavimas yra esminiai AI taikymams ir natūralios kalbos apdorojimui:

1. AI modelių mokymas: Žetonų skaičiavimas užtikrina tinkamą išankstinį apdorojimą mokant kalbos modelius, tokius kaip GPT-3, GPT-4 ir BERT.

2. API išlaidų valdymas: Skaičiuokite žetonus prieš API skambučius OpenAI, Anthropic ar kitiems AI paslaugų teikėjams, kad efektyviai valdytumėte išlaidas.

3. Turinio optimizavimas: Optimizuokite tinklaraščio įrašus, straipsnius ir rinkodaros tekstus AI galia paremtoms priemonėms ir chatbot'ams.

4. Teksto klasifikacija: Paruoškite žetonizuotą tekstą nuotaikų analizei, temų kategorijavimui ir turinio analizei.

5. Mašininis vertimas: Skaidykite sakinius į valdomus žetonų vienetus vertimo sistemoms.

6. Informacijos paieška: Leiskite paieškos varikliams indeksuoti dokumentus ir efektyviai atitikti vartotojų užklausas.

7. Teksto santraukos: Nustatykite svarbius žodžius ir frazes, kad sukurtumėte tikslias santraukas.

8. Chatbot'ų kūrimas: Apdorokite vartotojų įvestis ir generuokite tinkamus atsakymus pokalbių AI sistemose.

9. Turinio moderavimas: Analizuokite ir nustatykite konkrečius žodžius ar frazes automatizuotose turinio filtravimo sistemose.

Alternatyvūs žetonų skaitiklio metodai

Nors mūsų įrankis naudoja tiktoken tiksliai žetonų skaičiavimui, kitos žetonizavimo bibliotekos apima:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Populiari Python biblioteka NLP užduotims ir pagrindiniam žetonizavimui
2. spaCy: Išplėstinė NLP biblioteka, siūlanti efektyvų žetonizavimą ir kalbos apdorojimą
3. WordPiece: Subžodžių žetonizavimo algoritmas, naudojamas BERT ir transformatorių modeliuose
4. Byte Pair Encoding (BPE): Duomenų suspaudimo technika žetonizavimui GPT-2 modeliuose
5. SentencePiece: Nesupervizuotas žetonizatorius neuroninių tinklų teksto generavimo sistemoms

Žetonų skaičiavimo istorija

Žetonų skaičiavimas žymiai išsivystė kartu su natūralios kalbos apdorojimo pažanga:

1. Žodžių pagrindu žetonizavimas: Ankstyvosios sistemos skaidė tekstą naudodamos tarpą ir skyrybos ženklus
2. Taisyklėmis pagrįstas žetonizavimas: Išplėstinės sistemos naudojo lingvistines taisykles sutrumpinimams ir sudėtiniams žodžiams
3. Statistinis žetonizavimas: Mašininio mokymosi modeliai pagerino žetonizavimo tikslumą
4. Subžodžių žetonizavimas: Giliojo mokymosi technologijos pristatė BPE ir WordPiece daugialangių palaikymui
5. Tiktoken GPT žetonizavimas: OpenAI optimizuotas žetonizavimas šiuolaikiniams kalbos modeliams

Žetonų skaitiklio kodo pavyzdžiai

Įgyvendinkite žetonų skaičiavimą savo programose:

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## Pavyzdžio naudojimas
9text = "Hello, world! This is a tokenization example."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Žetonų skaičius: {token_count}")
13

1const { 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// Pavyzdžio naudojimas
10const text = "Hello, world! This is a tokenization example.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Žetonų skaičius: ${tokenCount}`);
14

1require '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## Pavyzdžio naudojimas
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Žetonų skaičius: #{token_count}"
14

Šie pavyzdžiai demonstruoja žetonų skaičiavimo funkcionalumo įgyvendinimą naudojant tiktoken skirtingose programavimo kalbose.

Dažnai užduodami klausimai (DUK)

Kas yra žetonas AI kalbos modeliuose?

Žetonas yra teksto vienetas, kurį AI modeliai apdoroja - paprastai žodžiai, subžodžiai arba simboliai. Žetonų skaičiavimas padeda nustatyti teksto ilgį AI apdorojimui.

Kiek žetonų gali apdoroti GPT-4?

GPT-4 gali apdoroti iki 8,192 žetonų (standartinis) arba 32,768 žetonų (GPT-4-32k) viename užklausoje, įskaitant tiek įvestį, tiek išvestį.

Kodėl turėčiau skaičiuoti žetonus prieš naudodamas AI API?

Žetonų skaičiavimas padeda įvertinti API išlaidas, užtikrinti, kad turinys atitiktų modelio ribas, ir optimizuoti tekstą geresniems AI apdorojimo rezultatams.

Koks skirtumas tarp CL100K_BASE ir P50K_BASE kodavimo?

CL100K_BASE yra naujausias kodavimas GPT-4 ir ChatGPT, o P50K_BASE naudojamas senesniems GPT-3 modeliams su skirtingo dydžio žodynais.

Kiek tikslus yra šis žetonų skaitiklio įrankis?

Mūsų įrankis naudoja oficialią OpenAI tiktoken biblioteką, teikdamas 100% tikslius žetonų skaičius, atitinkančius OpenAI API skaičiavimus.

Ar galiu naudoti šį žetonų skaitiklį kitoms AI modeliams?

Šis įrankis geriausiai veikia su OpenAI modeliais (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Kiti modeliai gali naudoti skirtingas žetonizavimo metodikas.

Ar skyrybos ženklai skaičiuojami kaip žetonai?

Taip, skyrybos ženklai paprastai skaičiuojami kaip atskiri žetonai arba sujungiami su gretimais žodžiais, priklausomai nuo kodavimo algoritmo.

Ar yra žetonų ribos skirtingiems AI modeliams?

Taip, kiekvienas modelis turi specifines ribas: GPT-3.5 (4,096 žetonai), GPT-4 (8,192 žetonai), GPT-4-32k (32,768 žetonų), o kiti skiriasi pagal teikėją.

Pradėkite naudoti žetonų skaitiklio įrankį

Pasiruošę optimizuoti savo tekstą AI modeliams? Naudokite mūsų nemokamą žetonų skaitiklio įrankį aukščiau, kad analizuotumėte savo turinį ir užtikrintumėte, jog jis atitinka jūsų AI programų reikalavimus.

Nuorodos

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Prieiga 2024 m. rugpjūčio 2 d.
2. Vaswani, Ashish, ir kt. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], 2017 m. gruodžio mėn., http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, ir kt. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], 2016 m. birželio mėn., http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., ir kt. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], 2020 m. liepos mėn., http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Devlin, Jacob, ir kt. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], 2019 m. gegužės mėn., http://arxiv.org/abs/1810.04805.