عداد الرموز

المقدمة

عداد الرموز هو أداة تحسب عدد الرموز في سلسلة معينة باستخدام مكتبة tiktoken. تعتبر عملية تقسيم النص إلى رموز خطوة حاسمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتستخدم على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك نماذج التعلم الآلي، وتحليل النصوص، وأنظمة فهم اللغة.

كيفية استخدام هذه الأداة

1. أدخل النص الذي تريد تقسيمه إلى رموز في منطقة النص المقدمة.
2. اختر خوارزمية الترميز من القائمة المنسدلة. الخيارات المتاحة هي:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. ستقوم الأداة تلقائيًا بحساب وعرض عدد الرموز.
4. يمكنك نسخ النتيجة إلى الحافظة الخاصة بك عن طريق النقر على زر "نسخ النتيجة".

عملية تقسيم الرموز

تقسيم الرموز هو عملية تفكيك النص إلى وحدات أصغر تُسمى الرموز. يمكن أن تكون هذه الرموز كلمات أو أجزاء من كلمات أو أحرف، اعتمادًا على خوارزمية تقسيم الرموز المستخدمة. مكتبة tiktoken، التي طورتها OpenAI، تنفذ خوارزميات تقسيم رموز فعالة تُستخدم في نماذج مثل GPT-3 و GPT-4.

خوارزميات الترميز

1. CL100K_BASE: هذه هي أحدث خوارزمية ترميز تستخدمها نماذج OpenAI. تم تصميمها للتعامل مع مجموعة واسعة من اللغات والرموز الخاصة بكفاءة.

2. P50K_BASE: ترميز أقدم يستخدمه بعض نماذج GPT-3. يحتوي على مفردات تتكون من حوالي 50,000 رمز.

3. R50K_BASE: ترميز آخر يستخدمه نماذج GPT-3 السابقة، أيضًا بمفردات تتكون من حوالي 50,000 رمز.

حالات الاستخدام

تعد عملية عد الرموز وتقسيم النصوص لها تطبيقات عديدة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي:

1. تدريب نماذج اللغة: تقسيم الرموز هو خطوة معالجة مسبقة حاسمة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-3 و BERT.

2. تصنيف النصوص: غالبًا ما يُستخدم النص المقسم كمدخلات لمهام تصنيف النصوص، مثل تحليل المشاعر أو تصنيف الموضوعات.

3. ترجمة الآلات: يساعد تقسيم الرموز في تفكيك الجمل إلى وحدات قابلة للإدارة لأنظمة الترجمة.

4. استرجاع المعلومات: تستخدم محركات البحث تقسيم الرموز لفهرسة الوثائق ومطابقة الاستفسارات.

5. تلخيص النصوص: يساعد تقسيم الرموز في تحديد الكلمات والعبارات المهمة لتوليد الملخصات.

6. الدردشة والذكاء الاصطناعي المحادثي: يُستخدم تقسيم الرموز لمعالجة مدخلات المستخدمين وتوليد استجابات مناسبة.

7. إدارة المحتوى: يمكن أن يساعد تقسيم الرموز في تحديد كلمات أو عبارات معينة في أنظمة إدارة المحتوى.

البدائل

بينما تستخدم هذه الأداة مكتبة tiktoken لتقسيم الرموز، هناك طرق ومكتبات أخرى متاحة لتقسيم الرموز:

1. NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية): مكتبة بايثون شهيرة لمهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تقسيم الرموز.

2. spaCy: مكتبة قوية أخرى لمعالجة اللغة الطبيعية تقدم تقسيم رموز فعال مع قدرات معالجة لغوية أخرى.

3. WordPiece: خوارزمية تقسيم فرعية تُستخدم بواسطة BERT ونماذج المحولات الأخرى.

4. Byte Pair Encoding (BPE): تقنية ضغط بيانات تم تكييفها لتقسيم الرموز، تُستخدم في نماذج مثل GPT-2.

5. SentencePiece: مُقسم نصوص غير مُشرف ومُفكك، يُستخدم بشكل رئيسي في أنظمة توليد النصوص القائمة على الشبكات العصبية.

التاريخ

كان تقسيم الرموز مفهومًا أساسيًا في معالجة اللغة الطبيعية لعقود. ومع ذلك، فقد تطورت طرق تقسيم الرموز المستخدمة في نماذج اللغة الحديثة بشكل كبير:

1. تقسيم الرموز القائم على الكلمات: استخدمت أنظمة معالجة اللغة الطبيعية المبكرة تقسيم الرموز القائم على الكلمات، حيث يتم تقسيم النص بناءً على المسافات البيضاء وعلامات الترقيم.

2. تقسيم الرموز القائم على القواعد: استخدمت الأنظمة الأكثر تعقيدًا قواعد لغوية للتعامل مع الحالات المعقدة مثل الانكماشات والكلمات المركبة.

3. تقسيم الرموز القائم على الإحصائيات: تم تقديم تقنيات التعلم الآلي لتعلم أنماط تقسيم الرموز من البيانات.

4. تقسيم الرموز الفرعية: مع ظهور التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية، اكتسبت طرق تقسيم الرموز الفرعية مثل Byte Pair Encoding (BPE) و WordPiece شعبية. يمكن أن تتعامل هذه الطرق مع الكلمات خارج المفردات وتعمل بشكل جيد عبر لغات متعددة.

5. تقسيم الرموز tiktoken و GPT: تم تطويره بواسطة OpenAI، ينفذ tiktoken تقسيم الرموز المستخدم في نماذج GPT، مما يضمن الكفاءة وتغطية لغوية واسعة.

أمثلة

إليك بعض أمثلة التعليمات البرمجية لتوضيح عد الرموز باستخدام لغات برمجة مختلفة:

import tiktoken

def count_tokens(text, encoding_name):
    encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
    tokens = encoding.encode(text)
    return len(tokens)

## مثال للاستخدام
text = "مرحبًا، العالم! هذه مثال على تقسيم الرموز."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"عدد الرموز: {token_count}")

const { encoding_for_model } = require("tiktoken");

function countTokens(text, encodingName) {
  const enc = encoding_for_model(encodingName);
  const tokens = enc.encode(text);
  return tokens.length;
}

// مثال للاستخدام
const text = "مرحبًا، العالم! هذه مثال على تقسيم الرموز.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`عدد الرموز: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

def count_tokens(text, encoding_name)
  encoding = Tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)
  tokens = encoding.encode(text)
  tokens.length
end

## مثال للاستخدام
text = "مرحبًا، العالم! هذه مثال على تقسيم الرموز."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "عدد الرموز: #{token_count}"

توضح هذه الأمثلة كيفية استخدام مكتبة tiktoken (أو نظيراتها في لغات أخرى) لعد الرموز في نص معين باستخدام ترميز محدد.

المراجع

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. تم الوصول إليه في 2 أغسطس 2024.
2. فاسواني، أشيش، وآخرون. "الاهتمام هو كل ما تحتاجه." arXiv:1706.03762 [cs]، ديسمبر 2017، http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. سنريتش، ريكو، وآخرون. "ترجمة الآلات العصبية للكلمات النادرة باستخدام وحدات فرعية." arXiv:1508.07909 [cs]، يونيو 2016، http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. براون، توم ب.، وآخرون. "نماذج اللغة هي متعلمين قليلين." arXiv:2005.14165 [cs]، يوليو 2020، http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. ديفلين، جاكوب، وآخرون. "BERT: التدريب المسبق لمتحولات ثنائية الاتجاه لفهم اللغة." arXiv:1810.04805 [cs]، مايو 2019، http://arxiv.org/abs/1810.04805.