tiktoken ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് ഒരു നൽകിയ സ്ട്രിങ്ങിൽ ടോക്കൺകളുടെ എണ്ണം എണ്ണുക. CL100K_BASE, P50K_BASE, R50K_BASE ഉൾപ്പെടെയുള്ള വ്യത്യസ്ത എൻകോഡിംഗ് ആൽഗോരിതങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. നാചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ആൻഡ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി അത്യാവശ്യമാണ്.
ഒരു ടോക്കൺ കൗണ്ടർ AI ഭാഷാ മോഡലുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന് GPT-3, GPT-4, ChatGPT എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ ഒരു ഉപകരണം ആണ്. OpenAI-യുടെ tiktoken ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ടെക്സ്റ്റിലെ ടോക്കൺ എണ്ണം കൃത്യമായി എണ്ണുന്ന ഈ സൗജന്യ ടോക്കൺ കൗണ്ടർ, AI മോഡലുകൾക്കായി ഉള്ളടക്കം മെച്ചപ്പെടുത്താനും API പരിധികളിൽ തുടരാനും സഹായിക്കുന്നു.
പടി-പടി നിർദ്ദേശങ്ങൾ:
ടോക്കണൈസേഷൻ എന്നത് ടെക്സ്റ്റിനെ ടോക്കൺ എന്ന പേരിലുള്ള ചെറിയ യൂണിറ്റുകളിലേക്ക് വിഭജിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. ഈ ടോക്കണുകൾ AI മോഡലുകൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന വാക്കുകൾ, ഉപവാക്കുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ അക്ഷരങ്ങൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. OpenAI വികസിപ്പിച്ച tiktoken ലൈബ്രറി, GPT-3, GPT-4 പോലുള്ള മോഡലുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന കാര്യക്ഷമമായ ടോക്കണൈസേഷൻ ആൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ AI മോഡലിന് അനുയോജ്യമായ എൻകോഡിംഗ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക:
CL100K_BASE: GPT-4, ChatGPT മോഡലുകൾക്കായി ഏറ്റവും പുതിയ OpenAI എൻകോഡിംഗ്. നിരവധി ഭാഷകളും പ്രത്യേക അക്ഷരങ്ങളും കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
P50K_BASE: ഏകദേശം 50,000 ടോക്കൺ വാക്കുകൾ ഉള്ള പഴയ GPT-3 മോഡലുകൾക്കായി എൻകോഡിംഗ്.
R50K_BASE: 50,000 ടോക്കൺ വാക്കുകൾ ഉള്ള പഴയ GPT-3 എൻകോഡിംഗ് സിസ്റ്റം.
ടോക്കൺ എണ്ണൽ, ടോക്കണൈസേഷൻ എന്നിവ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും നാചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനും ആവശ്യമാണ്:
AI മോഡൽ പരിശീലനം: ടോക്കൺ എണ്ണൽ, GPT-3, GPT-4, BERT പോലുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കായി ശരിയായ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
API ചെലവ് മാനേജ്മെന്റ്: OpenAI, Anthropic, അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് AI സേവനങ്ങൾക്ക് API വിളികൾക്ക് മുമ്പ് ടോക്കൺ എണ്ണുക, ചെലവുകൾ കാര്യക്ഷമമായി നിയന്ത്രിക്കാൻ.
ഉള്ളടക്കം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ: AI-ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾക്കും ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകൾക്കുമായി ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റുകൾ, ലേഖനങ്ങൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് കോപ്പികൾ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ: വികാര വിശകലനത്തിനും വിഷയം വർഗീകരണത്തിനും ഉള്ളടക്ക വിശകലനത്തിനും ടോക്കണൈസ്ഡ് ടെക്സ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക.
യന്ത്ര വിവർത്തനം: വിവർത്തന സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി വാക്യങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന ടോക്കൺ യൂണിറ്റുകളിലേക്ക് വിഭജിക്കുക.
വിവര ശേഖരണം: തിരച്ചിൽ എഞ്ചിനുകൾക്ക് രേഖകൾ സൂചികപ്പെടുത്താനും ഉപയോക്തൃ ചോദനകൾ കാര്യക്ഷമമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും അനുവദിക്കുക.
ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹണം: കൃത്യമായ സംഗ്രഹങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രധാന വാക്കുകളും വാചകങ്ങളും തിരിച്ചറിയുക.
ചാറ്റ്‌ബോട്ട് വികസനം: ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും സംഭാഷണ AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ അനുയോജ്യമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ഉള്ളടക്കം നിയന്ത്രണം: സ്വയമേവ ഉള്ളടക്കം ഫിൽറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ പ്രത്യേക വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വാചകങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുക.
ഞങ്ങളുടെ ഉപകരണം കൃത്യമായ ടോക്കൺ എണ്ണലിന് tiktoken ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, മറ്റ് ടോക്കണൈസേഷൻ ലൈബ്രറികൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
നാചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിൽ പുരോഗതികളോടെ ടോക്കൺ എണ്ണൽ വളരെ വികസിച്ചു:
നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ടോക്കൺ എണ്ണൽ നടപ്പിലാക്കുക:
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## ഉദാഹരണ ഉപയോഗം
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// ഉദാഹരണ ഉപയോഗം
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## ഉദാഹരണ ഉപയോഗം
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ tiktoken ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിൽ ടോക്കൺ എണ്ണൽ പ്രവർത്തനക്ഷമത നടപ്പിലാക്കുന്നത് കാണിക്കുന്നു.
ഒരു ടോക്കൺ AI മോഡലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഒരു യൂണിറ്റാണ് - സാധാരണയായി വാക്കുകൾ, ഉപവാക്കുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ അക്ഷരങ്ങൾ. ടോക്കൺ എണ്ണൽ AI പ്രോസസ്സിംഗിന് ടെക്സ്റ്റിന്റെ നീളം നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
GPT-4 ഒരു ഏകീകൃത അഭ്യർത്ഥനയിൽ 8,192 ടോക്കൺ (സ്റ്റാൻഡേർഡ്) അല്ലെങ്കിൽ 32,768 ടോക്കൺ (GPT-4-32k) പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ടും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ടോക്കൺ എണ്ണൽ API ചെലവുകൾ കണക്കാക്കാൻ, ഉള്ളടക്കം മോഡൽ പരിധികളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നതിന് ഉറപ്പാക്കാൻ, AI പ്രോസസ്സിംഗ് ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ടെക്സ്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.
CL100K_BASE GPT-4, ChatGPT-നുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ എൻകോഡിംഗ് ആണ്, എന്നാൽ P50K_BASE പഴയ GPT-3 മോഡലുകൾക്കായി വ്യത്യസ്ത വാക്കുകളുടെ വലിപ്പം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഞങ്ങളുടെ ഉപകരണം OpenAI-യുടെ ഔദ്യോഗിക tiktoken ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുന്നു, 100% കൃത്യമായ ടോക്കൺ എണ്ണലുകൾ OpenAI-യുടെ API കണക്കുകൾക്ക് സമാനമാണ്.
ഈ ഉപകരണം OpenAI മോഡലുകൾ (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) നു വേണ്ടി മികച്ചതാണ്. മറ്റ് മോഡലുകൾ വ്യത്യസ്ത ടോക്കണൈസേഷൻ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാം.
അതെ, പണ്ക്ഷുവേഷൻ ചിഹ്നങ്ങൾ സാധാരണയായി വ്യത്യസ്ത ടോക്കണുകൾ ആയി എണ്ണപ്പെടുന്നു അല്ലെങ്കിൽ സമീപ വാക്കുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, എൻകോഡിംഗ് ആൽഗോരിതം അനുസരിച്ച്.
അതെ, ഓരോ മോഡലിനും പ്രത്യേക പരിധികൾ ഉണ്ട്: GPT-3.5 (4,096 ടോക്കൺ), GPT-4 (8,192 ടോക്കൺ), GPT-4-32k (32,768 ടോക്കൺ), മറ്റ് പ്രൊവൈഡർമാർക്കായി വ്യത്യസ്തമാണ്.
AI മോഡലുകൾക്കായി നിങ്ങളുടെ ടെക്സ്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ തയ്യാറാണോ? നിങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം വിശകലനം ചെയ്യാനും AI ആപ്ലിക്കേഷൻ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റാൻ ഉറപ്പാക്കാനും മുകളിൽ നൽകിയ സൗജന്യ ടോക്കൺ കൗണ്ടർ ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന് ഉപയോഗപ്പെടുന്ന കൂടുതൽ ഉപകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക.