นับจำนวนโทเค็นในสตริงที่กำหนดโดยใช้ไลบรารี tiktoken เลือกจากอัลกอริธึมการเข้ารหัสที่แตกต่างกันรวมถึง CL100K_BASE, P50K_BASE และ R50K_BASE จำเป็นสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง
ตัวนับโทเคน เป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อความก่อนที่จะประมวลผลด้วยโมเดลภาษา AI เช่น GPT-3, GPT-4 และ ChatGPT ตัวนับโทเคนฟรีนี้สามารถนับจำนวนโทเคนในข้อความของคุณได้อย่างแม่นยำโดยใช้ไลบรารี tiktoken ของ OpenAI ช่วยให้คุณปรับเนื้อหาให้เหมาะสมสำหรับโมเดล AI และอยู่ภายในขีดจำกัดของ API
คำแนะนำทีละขั้นตอน:
การแยกโทเคน คือกระบวนการในการแบ่งข้อความออกเป็นหน่วยเล็ก ๆ ที่เรียกว่าโทเคน โทเคนเหล่านี้แทนคำ, คำย่อย หรืออักขระที่โมเดล AI สามารถเข้าใจและประมวลผลได้ ไลบรารี tiktoken ที่พัฒนาโดย OpenAI ใช้อัลกอริธึมการแยกโทเคนที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ในโมเดลเช่น GPT-3 และ GPT-4
เลือกการเข้ารหัสที่เหมาะสมสำหรับโมเดล AI ของคุณ:
CL100K_BASE: การเข้ารหัสล่าสุดของ OpenAI สำหรับโมเดล GPT-4 และ ChatGPT รองรับหลายภาษาและอักขระพิเศษได้อย่างมีประสิทธิภาพ
P50K_BASE: การเข้ารหัสสำหรับโมเดล GPT-3 รุ่นเก่าที่มีคำศัพท์ประมาณ 50,000 โทเคน
R50K_BASE: ระบบการเข้ารหัส GPT-3 รุ่นก่อนที่มีคำศัพท์ 50,000 โทเคนเช่นกัน
การนับโทเคนและการแยกโทเคนเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชัน AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:
การฝึกอบรมโมเดล AI: การนับโทเคนช่วยให้การเตรียมข้อมูลมีความเหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษาเช่น GPT-3, GPT-4 และ BERT
การจัดการต้นทุน API: นับโทเคนก่อนการเรียก API ไปยัง OpenAI, Anthropic หรือบริการ AI อื่น ๆ เพื่อจัดการต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ
การปรับแต่งเนื้อหา: ปรับแต่งบล็อกโพสต์, บทความ และข้อความการตลาดสำหรับเครื่องมือและแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การจำแนกประเภทข้อความ: เตรียมข้อความที่แยกโทเคนสำหรับการวิเคราะห์อารมณ์, การจัดหมวดหมู่หัวข้อ และการวิเคราะห์เนื้อหา
การแปลภาษา: แบ่งประโยคออกเป็นหน่วยโทเคนที่จัดการได้สำหรับระบบการแปล
การดึงข้อมูล: ช่วยให้เครื่องมือค้นหาสามารถจัดทำดัชนีเอกสารและจับคู่คำค้นหาของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การสรุปข้อความ: ระบุคำและวลีที่สำคัญเพื่อสร้างสรุปที่แม่นยำ
การพัฒนาแชทบอท: ประมวลผลข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนและสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมในระบบ AI ที่สนทนา
การตรวจสอบเนื้อหา: วิเคราะห์และระบุคำหรือวลีเฉพาะในระบบการกรองเนื้อหาอัตโนมัติ
ในขณะที่เครื่องมือของเราใช้ tiktoken สำหรับการนับโทเคนที่แม่นยำ ไลบรารีการแยกโทเคนอื่น ๆ ได้แก่:
การนับโทเคนได้พัฒนาขึ้นอย่างมากพร้อมกับความก้าวหน้าในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:
นำการนับโทเคนไปใช้ในแอปพลิเคชันของคุณ:
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## ตัวอย่างการใช้งาน
9text = "สวัสดี, โลก! นี่คือตัวอย่างการแยกโทเคน."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"จำนวนโทเคน: {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// ตัวอย่างการใช้งาน
10const text = "สวัสดี, โลก! นี่คือตัวอย่างการแยกโทเคน.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`จำนวนโทเคน: ${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## ตัวอย่างการใช้งาน
10text = "สวัสดี, โลก! นี่คือตัวอย่างการแยกโทเคน."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "จำนวนโทเคน: #{token_count}"
14ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการนำฟังก์ชันการนับโทเคนไปใช้โดยใช้ tiktoken ในภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน
โทเคน คือหน่วยของข้อความที่โมเดล AI ประมวลผล - โดยทั่วไปคือคำ, คำย่อย หรืออักขระ การนับโทเคนช่วยกำหนดความยาวของข้อความสำหรับการประมวลผล AI
GPT-4 สามารถประมวลผลได้สูงสุด 8,192 โทเคน (มาตรฐาน) หรือ 32,768 โทเคน (GPT-4-32k) ในการร้องขอเดียว รวมทั้งข้อมูลนำเข้าและข้อมูลส่งออก
การนับโทเคนช่วย ประมาณการต้นทุน API รับรองว่าเนื้อหาพอดีกับขีดจำกัดของโมเดล และปรับแต่งข้อความเพื่อผลลัพธ์การประมวลผล AI ที่ดีกว่า
CL100K_BASE คือการเข้ารหัสล่าสุดสำหรับ GPT-4 และ ChatGPT ในขณะที่ P50K_BASE ใช้สำหรับโมเดล GPT-3 รุ่นเก่าที่มีขนาดคำศัพท์ที่แตกต่างกัน
เครื่องมือของเราใช้ไลบรารี tiktoken อย่างเป็นทางการของ OpenAI ซึ่งให้การนับโทเคนที่ แม่นยำ 100% ตรงกับการคำนวณ API ของ OpenAI
เครื่องมือนี้ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับ โมเดล OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) โมเดลอื่น ๆ อาจใช้วิธีการแยกโทเคนที่แตกต่างกัน
ใช่, เครื่องหมายวรรคตอน มักจะถูกนับเป็นโทเคนแยกหรือรวมกับคำที่อยู่ติดกัน ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมการเข้ารหัส
ใช่, โมเดลแต่ละโมเดลมีขีดจำกัดเฉพาะ: GPT-3.5 (4,096 โทเคน), GPT-4 (8,192 โทเคน), GPT-4-32k (32,768 โทเคน) และอื่น ๆ จะแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ
พร้อมที่จะปรับแต่งข้อความของคุณสำหรับโมเดล AI หรือยัง? ใช้เครื่องมือตัวนับโทเคนฟรีของเราข้างต้นเพื่อวิเคราะห์เนื้อหาของคุณและรับรองว่าตรงตามข้อกำหนดของแอปพลิเคชัน AI ของคุณ
ค้นพบเครื่องมือเพิ่มเติมที่อาจมีประโยชน์สำหรับการทำงานของคุณ