Preštejte število žetonov v danem nizu z uporabo knjižnice tiktoken. Izberite med različnimi algoritmi kodiranja, vključno z CL100K_BASE, P50K_BASE in R50K_BASE. Ključno za obdelavo naravnega jezika in aplikacije strojnega učenja.
Števec žetonov je bistveno orodje za analizo besedila pred obdelavo z modeli umetne inteligence, kot sta GPT-3, GPT-4 in ChatGPT. Ta brezplačni števec žetonov natančno prešteje število žetonov v vašem besedilu z uporabo knjižnice tiktoken podjetja OpenAI, kar vam pomaga optimizirati vsebino za modele AI in ostati znotraj omejitev API.
Navodila po korakih:
Tokenizacija je postopek razdeljevanja besedila na manjše enote, imenovane žetoni. Ti žetoni predstavljajo besede, podbesede ali znake, ki jih modeli AI lahko razumejo in obdelajo. Knjižnica tiktoken, ki jo je razvilo podjetje OpenAI, implementira učinkovite algoritme tokenizacije, ki se uporabljajo v modelih, kot sta GPT-3 in GPT-4.
Izberite pravo kodiranje za svoj model AI:
CL100K_BASE: Najnovejše kodiranje OpenAI za modele GPT-4 in ChatGPT. Učinkovito obravnava več jezikov in posebne znake.
P50K_BASE: Kodiranje za starejše modele GPT-3 z približno 50.000 žetoni v besedišču.
R50K_BASE: Prejšnji sistem kodiranja GPT-3, prav tako z 50.000 žetoni v besedišču.
Štetje žetonov in tokenizacija sta bistvena za aplikacije AI in obdelavo naravnega jezika:
Usposabljanje modelov AI: Štetje žetonov zagotavlja pravilno predobdelavo za usposabljanje jezikovnih modelov, kot sta GPT-3, GPT-4 in BERT.
Upravljanje stroškov API: Preštejte žetone pred klici API za OpenAI, Anthropic ali druge storitve AI, da učinkovito upravljate stroške.
Optimizacija vsebine: Optimizirajte objave na blogu, članke in marketinške besedila za orodja in klepetalne robote, ki jih poganja AI.
Klasifikacija besedila: Pripravite tokenizirano besedilo za analizo sentimenta, kategorizacijo tem in analizo vsebine.
Strojno prevajanje: Razdelite stavke na obvladljive enote žetonov za prevajalske sisteme.
Pridobivanje informacij: Omogočite iskalnikom, da indeksirajo dokumente in učinkovito ujemajo uporabniške poizvedbe.
Povzemanje besedila: Identificirajte pomembne besede in fraze za generiranje natančnih povzetkov.
Razvoj klepetalnih robotov: Obdelajte uporabniške vnose in generirajte ustrezne odgovore v sistemih pogovorne umetne inteligence.
Moderiranje vsebine: Analizirajte in identificirajte specifične besede ali fraze v avtomatiziranih sistemih filtriranja vsebine.
Medtem ko naše orodje uporablja tiktoken za natančno štetje žetonov, druge knjižnice za tokenizacijo vključujejo:
Štetje žetonov se je znatno razvilo z napredkom v obdelavi naravnega jezika:
Implementirajte štetje žetonov v svojih aplikacijah:
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## Primer uporabe
9text = "Pozdravljen, svet! To je primer tokenizacije."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Število žetonov: {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// Primer uporabe
10const text = "Pozdravljen, svet! To je primer tokenizacije.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Število žetonov: ${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## Primer uporabe
10text = "Pozdravljen, svet! To je primer tokenizacije."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Število žetonov: #{token_count}"
14Ti primeri prikazujejo implementacijo funkcionalnosti štetja žetonov z uporabo tiktoken v različnih programskih jezikih.
Žeton je enota besedila, ki jo modeli AI obdelujejo - običajno besede, podbesede ali znaki. Štetje žetonov pomaga določiti dolžino besedila za obdelavo z AI.
GPT-4 lahko obdeluje do 8.192 žetonov (standardno) ali 32.768 žetonov (GPT-4-32k) v eni zahtevi, vključno z vhodom in izhodom.
Štetje žetonov pomaga oceniti stroške API, zagotoviti, da vsebina ustreza omejitvam modela, in optimizirati besedilo za boljše rezultate obdelave AI.
CL100K_BASE je najnovejše kodiranje za GPT-4 in ChatGPT, medtem ko se P50K_BASE uporablja za starejše modele GPT-3 z različnimi velikostmi besedišča.
Naše orodje uporablja uradno knjižnico tiktoken podjetja OpenAI, kar zagotavlja 100% natančne štetja žetonov, ki ustrezajo izračunom API podjetja OpenAI.
To orodje najbolje deluje za modele OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Drugi modeli morda uporabljajo različne metode tokenizacije.
Da, ločila se običajno štejejo kot ločeni žetoni ali združena z bližnjimi besedami, odvisno od algoritma kodiranja.
Da, vsak model ima specifične omejitve: GPT-3.5 (4.096 žetonov), GPT-4 (8.192 žetonov), GPT-4-32k (32.768 žetonov), drugi pa se razlikujejo glede na ponudnika.
Ste pripravljeni optimizirati svoje besedilo za modele AI? Uporabite naše brezplačno orodje za števec žetonov zgoraj, da analizirate svojo vsebino in zagotovite, da izpolnjuje zahteve vaše aplikacije AI.
Odkrijte več orodij, ki bi lahko bila koristna za vaš delovni proces