tiktoken లైబ్రరీని ఉపయోగించి ఇచ్చిన స్ట్రింగ్‌లో టోకెన్ల సంఖ్యను లెక్కించండి. CL100K_BASE, P50K_BASE, మరియు R50K_BASE వంటి వివిధ ఎన్‌కోడింగ్ ఆల్గోరిథమ్‌లలోంచి ఎంచుకోండి. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లకు అవసరం.
ఒక టోకెన్ కౌంటర్ అనేది GPT-3, GPT-4 మరియు చాట్‌జీపీటీ వంటి AI భాషా మోడళ్లతో ప్రాసెస్ చేయడానికి ముందు టెక్స్ట్‌ను విశ్లేషించడానికి అవసరమైన సాధనం. ఈ ఉచిత టోకెన్ కౌంటర్ మీ టెక్స్ట్‌లోని టోకెన్ల సంఖ్యను ఖచ్చితంగా లెక్కిస్తుంది, ఇది OpenAI యొక్క tiktoken లైబ్రరీని ఉపయోగించి, AI మోడళ్ల కోసం కంటెంట్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో మరియు API పరిమితులలో ఉండటానికి సహాయపడుతుంది.
దశల వారీగా సూచనలు:
టోకెనైజేషన్ అనేది టెక్స్ట్‌ను టోకెన్లు అని పిలువబడే చిన్న యూనిట్లలో విభజించే ప్రక్రియ. ఈ టోకెన్లు AI మోడళ్లు అర్థం చేసుకోగల మరియు ప్రాసెస్ చేయగల పదాలు, ఉపపదాలు లేదా అక్షరాలను సూచిస్తాయి. OpenAI అభివృద్ధి చేసిన tiktoken లైబ్రరీ, GPT-3 మరియు GPT-4 వంటి మోడళ్లలో ఉపయోగించే సమర్థవంతమైన టోకెనైజేషన్ ఆల్గోరిథమ్‌లను అమలు చేస్తుంది.
మీ AI మోడల్ కోసం సరైన ఎన్‌కోడింగ్‌ను ఎంచుకోండి:
CL100K_BASE: GPT-4 మరియు చాట్‌జీపీటీ మోడళ్ల కోసం తాజా OpenAI ఎన్‌కోడింగ్. అనేక భాషలు మరియు ప్రత్యేక అక్షరాలను సమర్థవంతంగా నిర్వహిస్తుంది.
P50K_BASE: సుమారు 50,000 టోకెన్ పదకోశం ఉన్న పాత GPT-3 మోడళ్ల కోసం ఎన్‌కోడింగ్.
R50K_BASE: 50,000 టోకెన్ పదకోశం ఉన్న పూర్వపు GPT-3 ఎన్‌కోడింగ్ వ్యవస్థ.
టోకెన్ లెక్కించడం మరియు టోకెనైజేషన్ AI అప్లికేషన్లు మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం అవసరమైనవి:
AI మోడల్ శిక్షణ: టోకెన్ లెక్కించడం GPT-3, GPT-4 మరియు BERT వంటి భాషా మోడళ్ల శిక్షణ కోసం సరైన ప్రీప్రాసెసింగ్‌ను నిర్ధారిస్తుంది.
API ఖర్చుల నిర్వహణ: OpenAI, Anthropic లేదా ఇతర AI సేవలకు API కాల్స్‌కు ముందు టోకెన్లను లెక్కించండి, ఖర్చులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి.
కంటెంట్ ఆప్టిమైజేషన్: AI ఆధారిత టూల్స్ మరియు చాట్‌బాట్‌ల కోసం బ్లాగ్ పోస్టులు, వ్యాసాలు మరియు మార్కెటింగ్ కాపీని ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
టెక్స్ట్ వర్గీకరణ: భావన విశ్లేషణ, అంశం వర్గీకరణ మరియు కంటెంట్ విశ్లేషణ కోసం టోకెనైజ్డ్ టెక్స్ట్‌ను సిద్ధం చేయండి.
యంత్ర అనువాదం: అనువాద వ్యవస్థల కోసం వాక్యాలను నిర్వహణకు అనుకూలమైన టోకెన్ యూనిట్లలో విభజించండి.
సమాచారం పొందడం: శోధన ఇంజిన్లకు డాక్యుమెంట్లను సూచిక చేయడానికి మరియు వినియోగదారుల ప్రశ్నలను సమర్థవంతంగా సరిపోల్చడానికి అనుమతించండి.
టెక్స్ట్ సారాంశం: ఖచ్చితమైన సారాంశాలను రూపొందించడానికి ముఖ్యమైన పదాలు మరియు వాక్యాలను గుర్తించండి.
చాట్‌బాట్ అభివృద్ధి: వినియోగదారుల ఇన్‌పుట్‌లను ప్రాసెస్ చేయండి మరియు సంభాషణా AI వ్యవస్థల్లో సరైన ప్రతిస్పందనలను రూపొందించండి.
కంటెంట్ మోడరేషన్: ఆటోమేటెడ్ కంటెంట్ ఫిల్టరింగ్ వ్యవస్థల్లో ప్రత్యేక పదాలు లేదా వాక్యాలను విశ్లేషించండి మరియు గుర్తించండి.
మా టూల్ ఖచ్చితమైన టోకెన్ లెక్కించడానికి tiktokenని ఉపయోగించినప్పటికీ, ఇతర టోకెనైజేషన్ లైబ్రరీలు ఉన్నాయి:
టోకెన్ లెక్కింపు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో పురోగతులతో చాలా అభివృద్ధి చెందింది:
మీ అప్లికేషన్లలో టోకెన్ లెక్కింపును అమలు చేయండి:
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## ఉదాహరణ ఉపయోగం
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// ఉదాహరణ ఉపయోగం
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## ఉదాహరణ ఉపయోగం
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14ఈ ఉదాహరణలు tiktokenని వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ఉపయోగించి టోకెన్ లెక్కింపు ఫంక్షనాలిటీని అమలు చేయడం చూపిస్తాయి.
ఒక టోకెన్ అనేది AI మోడళ్లు ప్రాసెస్ చేసే టెక్స్ట్ యొక్క యూనిట్ - సాధారణంగా పదాలు, ఉపపదాలు లేదా అక్షరాలు. టోకెన్ లెక్కించడం AI ప్రాసెసింగ్ కోసం టెక్స్ట్ పొడవును నిర్ణయించడంలో సహాయపడుతుంది.
GPT-4 ఒకే అభ్యర్థనలో 8,192 టోకెన్ల (ప్రామాణిక) లేదా 32,768 టోకెన్ల (GPT-4-32k) వరకు ప్రాసెస్ చేయగలదు, ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ రెండింటిని కలిగి.
టోకెన్ లెక్కించడం API ఖర్చులను అంచనా వేయడంలో, కంటెంట్ మోడల్ పరిమితులలో సరిపోతుందో లేదో నిర్ధారించడంలో మరియు AI ప్రాసెసింగ్ ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి టెక్స్ట్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
CL100K_BASE అనేది GPT-4 మరియు చాట్‌జీపీటీ కోసం తాజా ఎన్‌కోడింగ్, P50K_BASE అనేది వేరే పదకోశ పరిమాణాలతో పాత GPT-3 మోడళ్ల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
మా టూల్ OpenAI యొక్క అధికారిక tiktoken లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది OpenAI యొక్క API లెక్కింపులతో సరిపోలే 100% ఖచ్చితమైన టోకెన్ లెక్కింపులను అందిస్తుంది.
ఈ టూల్ OpenAI మోడళ్ల (GPT-3, GPT-4, చాట్‌జీపీటీ) కోసం ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది. ఇతర మోడళ్లు వేరే టోకెనైజేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.
అవును, పంక్తి చిహ్నాలు సాధారణంగా వేరే టోకెన్లుగా లేదా సమీప పదాలతో కలిపి లెక్కించబడతాయి, ఇది ఎన్‌కోడింగ్ ఆల్గోరిథమ్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది.
అవును, ప్రతి మోడల్‌కు ప్రత్యేక పరిమితులు ఉన్నాయి: GPT-3.5 (4,096 టోకెన్లు), GPT-4 (8,192 టోకెన్లు), GPT-4-32k (32,768 టోకెన్లు), మరియు ఇతరులు ప్రొవైడర్ ప్రకారం మారుతాయి.
మీ టెక్స్ట్‌ను AI మోడళ్ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారా? మీ కంటెంట్‌ను విశ్లేషించడానికి మరియు మీ AI అప్లికేషన్ అవసరాలను తీర్చడానికి మా ఉచిత టోకెన్ కౌంటర్ టూల్‌ను ఉపయోగించండి.
మీ వర్క్‌ఫ్లో కోసం ఉపయోగపడవచ్చే ఇతర సాధనాలను కనుగొనండి