Kira jumlah token dalam rentetan yang diberikan menggunakan perpustakaan tiktoken. Pilih dari pelbagai algoritma pengekodan termasuk CL100K_BASE, P50K_BASE, dan R50K_BASE. Penting untuk pemprosesan bahasa semula jadi dan aplikasi pembelajaran mesin.
Penghitung token adalah alat penting untuk menganalisis teks sebelum memprosesnya dengan model bahasa AI seperti GPT-3, GPT-4, dan ChatGPT. Penghitung token percuma ini mengira dengan tepat jumlah token dalam teks anda menggunakan perpustakaan tiktoken dari OpenAI, membantu anda mengoptimumkan kandungan untuk model AI dan kekal dalam had API.
Arahan langkah demi langkah:
Tokenisasi adalah proses memecahkan teks kepada unit-unit yang lebih kecil yang dipanggil token. Token ini mewakili kata, subkata, atau aksara yang boleh difahami dan diproses oleh model AI. Perpustakaan tiktoken, yang dibangunkan oleh OpenAI, melaksanakan algoritma tokenisasi yang cekap yang digunakan dalam model seperti GPT-3 dan GPT-4.
Pilih pengkodan yang betul untuk model AI anda:
CL100K_BASE: Pengkodan OpenAI terkini untuk model GPT-4 dan ChatGPT. Mengendalikan pelbagai bahasa dan aksara khas dengan cekap.
P50K_BASE: Pengkodan untuk model GPT-3 yang lebih lama dengan perbendaharaan kata token kira-kira 50,000.
R50K_BASE: Sistem pengkodan GPT-3 yang lebih awal, juga mempunyai perbendaharaan kata token 50,000.
Pengiraan token dan tokenisasi adalah penting untuk aplikasi AI dan pemprosesan bahasa semula jadi:
Latihan Model AI: Pengiraan token memastikan pra-pemprosesan yang betul untuk melatih model bahasa seperti GPT-3, GPT-4, dan BERT.
Pengurusan Kos API: Kira token sebelum panggilan API kepada OpenAI, Anthropic, atau perkhidmatan AI lain untuk menguruskan kos dengan berkesan.
Pengoptimuman Kandungan: Mengoptimumkan pos blog, artikel, dan salinan pemasaran untuk alat dan chatbot berkuasa AI.
Klasifikasi Teks: Sediakan teks yang telah ditokenisasi untuk analisis sentimen, pengkategorian topik, dan analisis kandungan.
Terjemahan Mesin: Memecahkan ayat kepada unit token yang boleh diurus untuk sistem terjemahan.
Pengambilan Maklumat: Membolehkan enjin carian untuk mengindeks dokumen dan memadankan pertanyaan pengguna dengan cekap.
Ringkasan Teks: Mengenal pasti kata dan frasa penting untuk menghasilkan ringkasan yang tepat.
Pembangunan Chatbot: Memproses input pengguna dan menghasilkan respons yang sesuai dalam sistem AI perbualan.
Moderasi Kandungan: Menganalisis dan mengenal pasti kata atau frasa tertentu dalam sistem penapisan kandungan automatik.
Walaupun alat kami menggunakan tiktoken untuk pengiraan token yang tepat, perpustakaan tokenisasi lain termasuk:
Pengiraan token telah berkembang dengan ketara dengan kemajuan dalam pemprosesan bahasa semula jadi:
Laksanakan pengiraan token dalam aplikasi anda:
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## Contoh penggunaan
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// Contoh penggunaan
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## Contoh penggunaan
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14Contoh-contoh ini menunjukkan pelaksanaan fungsi pengiraan token menggunakan tiktoken merentasi pelbagai bahasa pengaturcaraan.
Token adalah unit teks yang diproses oleh model AI - biasanya kata, subkata, atau aksara. Pengiraan token membantu menentukan panjang teks untuk pemprosesan AI.
GPT-4 boleh memproses sehingga 8,192 token (standard) atau 32,768 token (GPT-4-32k) dalam satu permintaan, termasuk input dan output.
Pengiraan token membantu menganggarkan kos API, memastikan kandungan sesuai dengan had model, dan mengoptimumkan teks untuk hasil pemprosesan AI yang lebih baik.
CL100K_BASE adalah pengkodan terkini untuk GPT-4 dan ChatGPT, manakala P50K_BASE digunakan untuk model GPT-3 yang lebih lama dengan saiz perbendaharaan kata yang berbeza.
Alat kami menggunakan perpustakaan tiktoken rasmi dari OpenAI, memberikan pengiraan token 100% tepat yang sepadan dengan pengiraan API OpenAI.
Alat ini berfungsi dengan baik untuk model OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Model lain mungkin menggunakan kaedah tokenisasi yang berbeza.
Ya, tanda baca biasanya dikira sebagai token berasingan atau digabungkan dengan kata bersebelahan, bergantung pada algoritma pengkodan.
Ya, setiap model mempunyai had tertentu: GPT-3.5 (4,096 token), GPT-4 (8,192 token), GPT-4-32k (32,768 token), dan lain-lain berbeza mengikut penyedia.
Sedia untuk mengoptimumkan teks anda untuk model AI? Gunakan alat penghitung token percuma kami di atas untuk menganalisis kandungan anda dan memastikan ia memenuhi keperluan aplikasi AI anda.
Temui lebih banyak alat yang mungkin berguna untuk aliran kerja anda