Policz liczbę tokenów w danym ciągu znaków za pomocą biblioteki tiktoken. Wybierz spośród różnych algorytmów kodowania, w tym CL100K_BASE, P50K_BASE i R50K_BASE. Niezbędne do przetwarzania języka naturalnego i aplikacji uczenia maszynowego.
Licznik tokenów to niezbędne narzędzie do analizy tekstu przed przetwarzaniem go za pomocą modeli językowych AI, takich jak GPT-3, GPT-4 i ChatGPT. Ten darmowy licznik tokenów dokładnie zlicza liczbę tokenów w Twoim tekście, korzystając z biblioteki tiktoken OpenAI, co pomaga w optymalizacji treści dla modeli AI i utrzymaniu się w ramach limitów API.
Instrukcje krok po kroku:
Tokenizacja to proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami. Te tokeny reprezentują słowa, pod-słowa lub znaki, które modele AI mogą zrozumieć i przetworzyć. Biblioteka tiktoken, opracowana przez OpenAI, implementuje efektywne algorytmy tokenizacji używane w modelach takich jak GPT-3 i GPT-4.
Wybierz odpowiednie kodowanie dla swojego modelu AI:
CL100K_BASE: Najnowsze kodowanie OpenAI dla modeli GPT-4 i ChatGPT. Efektywnie obsługuje wiele języków i znaki specjalne.
P50K_BASE: Kodowanie dla starszych modeli GPT-3 z około 50 000 tokenów w słownictwie.
R50K_BASE: Wcześniejszy system kodowania GPT-3, również z 50 000 tokenów w słownictwie.
Liczenie tokenów i tokenizacja są niezbędne dla aplikacji AI i przetwarzania języka naturalnego:
Szkolenie modeli AI: Liczenie tokenów zapewnia odpowiednie wstępne przetwarzanie dla szkolenia modeli językowych, takich jak GPT-3, GPT-4 i BERT.
Zarządzanie kosztami API: Zliczaj tokeny przed wywołaniami API do OpenAI, Anthropic lub innych usług AI, aby skutecznie zarządzać kosztami.
Optymalizacja treści: Optymalizuj posty na blogach, artykuły i teksty marketingowe dla narzędzi i chatbotów zasilanych AI.
Klasyfikacja tekstu: Przygotuj tokenizowany tekst do analizy sentymentu, kategoryzacji tematów i analizy treści.
Tłumaczenie maszynowe: Dziel zdania na zarządzalne jednostki tokenów dla systemów tłumaczeniowych.
Wydobywanie informacji: Umożliwiaj wyszukiwarkom indeksowanie dokumentów i skuteczne dopasowywanie zapytań użytkowników.
Podsumowywanie tekstu: Identyfikuj ważne słowa i frazy do generowania dokładnych podsumowań.
Rozwój chatbotów: Przetwarzaj dane wejściowe użytkowników i generuj odpowiednie odpowiedzi w systemach AI konwersacyjnego.
Moderacja treści: Analizuj i identyfikuj konkretne słowa lub frazy w zautomatyzowanych systemach filtrowania treści.
Chociaż nasze narzędzie korzysta z tiktoken do dokładnego liczenia tokenów, inne biblioteki tokenizacji to:
Liczenie tokenów znacznie ewoluowało wraz z postępem w przetwarzaniu języka naturalnego:
Zaimplementuj liczenie tokenów w swoich aplikacjach:
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## Przykład użycia
9text = "Witaj, świecie! To jest przykład tokenizacji."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Liczba tokenów: {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// Przykład użycia
10const text = "Witaj, świecie! To jest przykład tokenizacji.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Liczba tokenów: ${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## Przykład użycia
10text = "Witaj, świecie! To jest przykład tokenizacji."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Liczba tokenów: #{token_count}"
14Te przykłady demonstrują implementację funkcjonalności liczenia tokenów przy użyciu tiktoken w różnych językach programowania.
Token to jednostka tekstu, którą modele AI przetwarzają - zazwyczaj słowa, pod-słowa lub znaki. Liczenie tokenów pomaga określić długość tekstu do przetwarzania przez AI.
GPT-4 może przetworzyć do 8 192 tokenów (standardowo) lub 32 768 tokenów (GPT-4-32k) w jednym żądaniu, w tym zarówno wejście, jak i wyjście.
Liczenie tokenów pomaga oszacować koszty API, zapewnić, że treść mieści się w ramach limitów modelu, oraz optymalizować tekst dla lepszych wyników przetwarzania AI.
CL100K_BASE to najnowsze kodowanie dla GPT-4 i ChatGPT, podczas gdy P50K_BASE jest używane dla starszych modeli GPT-3 z różnymi rozmiarami słownictwa.
Nasze narzędzie korzysta z oficjalnej biblioteki tiktoken OpenAI, zapewniając 100% dokładne liczenie tokenów, które odpowiada obliczeniom API OpenAI.
To narzędzie działa najlepiej dla modeli OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Inne modele mogą używać różnych metod tokenizacji.
Tak, znaki interpunkcyjne są zazwyczaj liczone jako oddzielne tokeny lub połączone z sąsiednimi słowami, w zależności od algorytmu kodowania.
Tak, każdy model ma określone limity: GPT-3.5 (4 096 tokenów), GPT-4 (8 192 tokenów), GPT-4-32k (32 768 tokenów), a inne różnią się w zależności od dostawcy.
Gotowy, aby zoptymalizować swój tekst dla modeli AI? Skorzystaj z naszego darmowego narzędzia do liczenia tokenów powyżej, aby przeanalizować swoją treść i upewnić się, że spełnia wymagania Twojej aplikacji AI.
Odkryj więcej narzędzi, które mogą być przydatne dla Twojego przepływu pracy