Počítadlo tokenov: Bezplatný nástroj na tokenizáciu textu AI

Čo je to počítadlo tokenov?

Počítadlo tokenov je nevyhnutný nástroj na analýzu textu pred jeho spracovaním pomocou AI jazykových modelov ako GPT-3, GPT-4 a ChatGPT. Toto bezplatné počítadlo tokenov presne počíta počet tokenov vo vašom texte pomocou knižnice tiktoken od OpenAI, čo vám pomáha optimalizovať obsah pre AI modely a zostať v rámci limitov API.

Ako používať nástroj počítadla tokenov

Krok za krokom inštrukcie:

1. Zadajte svoj text - Vložte alebo napíšte svoj obsah do poskytnutého textového poľa
2. Vyberte kódovací algoritmus z rozbaľovacieho menu:
   • CL100K_BASE - Najnovšie kódovanie OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Kódovanie modelu GPT-3 (~50k slovná zásoba)
   • R50K_BASE - Staršie kódovanie modelu GPT-3 (~50k slovná zásoba)
3. Zobrazte okamžité výsledky - Počet tokenov sa zobrazuje automaticky
4. Kopírujte výsledky - Kliknite na "Kopírovať výsledok" a uložte počet tokenov

Pochopenie tokenizácie textu

Tokenizácia je proces rozdelenia textu na menšie jednotky nazývané tokeny. Tieto tokeny predstavujú slová, podslová alebo znaky, ktoré AI modely môžu pochopiť a spracovať. Knižnica tiktoken, vyvinutá spoločnosťou OpenAI, implementuje efektívne algoritmy tokenizácie používané v modeloch ako GPT-3 a GPT-4.

Kódovacie algoritmy počítadla tokenov

Vyberte správne kódovanie pre váš AI model:

1. CL100K_BASE: Najnovšie kódovanie OpenAI pre modely GPT-4 a ChatGPT. Efektívne spracováva viacero jazykov a špeciálnych znakov.

2. P50K_BASE: Kódovanie pre staršie modely GPT-3 s približne 50 000 tokenovou slovnou zásobou.

3. R50K_BASE: Starší systém kódovania GPT-3, ktorý tiež obsahuje 50 000 tokenov.

Prípady použitia počítadla tokenov

Počítanie tokenov a tokenizácia sú nevyhnutné pre aplikácie AI a spracovanie prirodzeného jazyka:

1. Tréning AI modelov: Počítanie tokenov zabezpečuje správne predspracovanie pre tréning jazykových modelov ako GPT-3, GPT-4 a BERT.

2. Správa nákladov API: Počítajte tokeny pred volaniami API na OpenAI, Anthropic alebo iné AI služby, aby ste efektívne spravovali náklady.

3. Optimalizácia obsahu: Optimalizujte blogové príspevky, články a marketingové texty pre nástroje a chatboty poháňané AI.

4. Klasifikácia textu: Pripravte tokenizovaný text na analýzu sentimentu, kategorizáciu tém a analýzu obsahu.

5. Strojový preklad: Rozdeľte vety na spracovateľné tokenové jednotky pre prekladové systémy.

6. Vyhľadávanie informácií: Umožnite vyhľadávačom indexovať dokumenty a efektívne zodpovedať na dotazy používateľov.

7. Zhrnutie textu: Identifikujte dôležité slová a frázy na generovanie presných zhrnutí.

8. Vývoj chatbotov: Spracovávajte vstupy používateľov a generujte vhodné odpovede v konverzačných AI systémoch.

9. Moderovanie obsahu: Analyzujte a identifikujte konkrétne slová alebo frázy v automatizovaných systémoch filtrovania obsahu.

Alternatívne metódy počítadla tokenov

Zatiaľ čo náš nástroj používa tiktoken na presné počítanie tokenov, iné knižnice tokenizácie zahŕňajú:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Populárna Python knižnica pre úlohy NLP a základnú tokenizáciu
2. spaCy: Pokročilá knižnica NLP ponúkajúca efektívnu tokenizáciu a spracovanie jazyka
3. WordPiece: Algoritmus tokenizácie podslov používaný modelmi BERT a transformer
4. Byte Pair Encoding (BPE): Technika kompresie dát pre tokenizáciu v modeloch GPT-2
5. SentencePiece: Nezávislý tokenizátor pre systémy generovania textu pomocou neurónových sietí

História počítania tokenov

Počítanie tokenov sa významne vyvinulo s pokrokom v spracovaní prirodzeného jazyka:

1. Tokenizácia založená na slovách: Ranné systémy rozdeľovali text pomocou medzier a interpunkcie
2. Tokenizácia založená na pravidlách: Pokročilé systémy používali jazykové pravidlá pre kontrakcie a zložené slová
3. Štatistická tokenizácia: Vzory strojového učenia zlepšili presnosť tokenizácie
4. Tokenizácia podslov: Hlboké učenie zaviedlo BPE a WordPiece pre podporu viacerých jazykov
5. Tokenizácia tiktoken GPT: Optimalizovaná tokenizácia OpenAI pre moderné jazykové modely

Príklady kódu počítadla tokenov

Implementujte počítanie tokenov vo svojich aplikáciách:

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## Príklad použitia
9text = "Ahoj, svet! Toto je príklad tokenizácie."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Počet tokenov: {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// Príklad použitia
10const text = "Ahoj, svet! Toto je príklad tokenizácie.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Počet tokenov: ${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## Príklad použitia
10text = "Ahoj, svet! Toto je príklad tokenizácie."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Počet tokenov: #{token_count}"
14

Tieto príklady demonštrujú implementáciu funkčnosti počítania tokenov pomocou tiktoken v rôznych programovacích jazykoch.

Často kladené otázky (FAQ)

Čo je to token v AI jazykových modeloch?

Token je jednotka textu, ktorú AI modely spracovávajú - typicky slová, podslová alebo znaky. Počítanie tokenov pomáha určiť dĺžku textu pre spracovanie AI.

Koľko tokenov môže GPT-4 spracovať?

GPT-4 môže spracovať až 8 192 tokenov (štandard) alebo 32 768 tokenov (GPT-4-32k) v jednom požiadavku, vrátane vstupu aj výstupu.

Prečo by som mal počítať tokeny pred použitím AI API?

Počítanie tokenov pomáha odhadnúť náklady API, zabezpečiť, aby obsah spadal do limitov modelu a optimalizovať text pre lepšie výsledky spracovania AI.

Aký je rozdiel medzi kódovaním CL100K_BASE a P50K_BASE?

CL100K_BASE je najnovšie kódovanie pre GPT-4 a ChatGPT, zatiaľ čo P50K_BASE sa používa pre staršie modely GPT-3 s rôznymi veľkosťami slovnej zásoby.

Aká presná je táto funkcia počítadla tokenov?

Náš nástroj používa oficiálnu knižnicu tiktoken od OpenAI, ktorá poskytuje 100% presné počty tokenov zodpovedajúce výpočtom API OpenAI.

Môžem použiť toto počítadlo tokenov pre iné AI modely?

Tento nástroj funguje najlepšie pre modely OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Iné modely môžu používať rôzne metódy tokenizácie.

Počítajú sa interpunkčné znamienka ako tokeny?

Áno, interpunkčné znamienka sa zvyčajne počítajú ako samostatné tokeny alebo sa kombinujú s priľahlými slovami, v závislosti od kódovacieho algoritmu.

Existujú limity tokenov pre rôzne AI modely?

Áno, každý model má špecifické limity: GPT-3.5 (4 096 tokenov), GPT-4 (8 192 tokenov), GPT-4-32k (32 768 tokenov) a iné sa líšia podľa poskytovateľa.

Začnite používať nástroj počítadla tokenov

Pripravení optimalizovať svoj text pre AI modely? Použite naše bezplatné počítadlo tokenov vyššie na analýzu vášho obsahu a zabezpečte, aby spĺňal požiadavky vašich AI aplikácií.

Odkazy

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Prístup 2. augusta 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], december 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, et al. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], jún 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], júl 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Devlin, Jacob, et al. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], máj 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.