Брояч на токени

Въведение

Броячът на токени е инструмент, който брои броя на токените в даден низ, използвайки библиотеката tiktoken. Токенизацията е важна стъпка в обработката на естествения език (NLP) и се използва широко в различни приложения, включително модели за машинно обучение, анализ на текст и системи за разбиране на езика.

Как да използвате този инструмент

1. Въведете текста, който искате да токенизирате, в предоставената текстова област.
2. Изберете алгоритъма за кодиране от падащото меню. Налични опции са:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Инструментът автоматично ще изчисли и покаже броя на токените.
4. Можете да копирате резултата в клипборда, като кликнете върху бутона "Копирай резултата".

Процес на токенизация

Токенизацията е процесът на разделяне на текста на по-малки единици, наречени токени. Тези токени могат да бъдат думи, поддуми или символи, в зависимост от използвания алгоритъм за токенизация. Библиотеката tiktoken, разработена от OpenAI, реализира ефективни алгоритми за токенизация, използвани в модели като GPT-3 и GPT-4.

Алгоритми за кодиране

1. CL100K_BASE: Това е най-новото кодиране, използвано от моделите на OpenAI. То е проектирано да обработва ефективно широк спектър от езици и специални символи.

2. P50K_BASE: По-старо кодиране, използвано от някои модели на GPT-3. Има речник от около 50,000 токена.

3. R50K_BASE: Друго кодиране, използвано от по-ранни модели на GPT-3, също с речник от около 50,000 токена.

Приложения

Броенето на токени и токенизацията имат множество приложения в обработката на естествения език и машинното обучение:

1. Обучение на езикови модели: Токенизацията е важна предварителна стъпка за обучение на големи езикови модели като GPT-3 и BERT.

2. Класификация на текст: Токенизираният текст често се използва като вход за задачи по класификация на текст, като анализ на настроението или категоризация на теми.

3. Машинен превод: Токенизацията помага за разделяне на изреченията на управляеми единици за системи за превод.

4. Информация за извличане: Търсачките използват токенизация, за да индексират документи и да съпоставят запитвания.

5. Резюмиране на текст: Токенизацията помага за идентифициране на важни думи и фрази за генериране на резюмета.

6. Чатботове и разговорен ИИ: Токенизацията се използва за обработка на входовете на потребителите и генериране на подходящи отговори.

7. Модерация на съдържание: Токенизацията може да помогне за идентифициране на специфични думи или фрази в системите за модерация на съдържание.

Алтернативи

Докато този инструмент използва tiktoken за токенизация, има и други методи и библиотеки за токенизация на разположение:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Популярна Python библиотека за задачи по NLP, включително токенизация.

2. spaCy: Друга мощна библиотека за NLP, която предлага ефективна токенизация заедно с други възможности за обработка на езика.

3. WordPiece: Алгоритъм за токенизация на поддуми, използван от BERT и други трансформаторни модели.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Техника за компресия на данни, адаптирана за токенизация, използвана в модели като GPT-2.

5. SentencePiece: Ненадзиравана текстова токенизатор и детокенизатор, основно за системи за генериране на текст, базирани на невронни мрежи.

История

Токенизацията е основна концепция в обработката на естествения език от десетилетия. Въпреки това, специфичните методи за токенизация, използвани в съвременните езикови модели, значително еволюираха:

1. Токенизация на базата на думи: Ранните NLP системи използваха проста токенизация на базата на думи, разделяйки текста на бялото пространство и пунктуацията.

2. Токенизация на базата на правила: По-сложни системи прилагаха лингвистични правила, за да се справят с комплексни случаи като съкращения и сложни думи.

3. Статистическа токенизация: Въведени бяха техники за машинно обучение, за да се научат модели за токенизация от данни.

4. Токенизация на поддуми: С нарастващата популярност на дълбокото обучение в NLP, методи за токенизация на поддуми като Byte Pair Encoding (BPE) и WordPiece спечелиха популярност. Тези методи могат да се справят с думи извън речника и работят добре на множество езици.

5. Токенизация на tiktoken и GPT: Разработена от OpenAI, tiktoken реализира токенизацията, използвана от моделите на GPT, оптимизирана за ефективност и широк обхват на езика.

Примери

Ето някои примери за код, за да демонстрирате броенето на токени, използвайки различни програмни езици:

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## Пример за използване
9text = "Здравей, свят! Това е пример за токенизация."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Брой токени: {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// Пример за използване
10const text = "Здравей, свят! Това е пример за токенизация.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Брой токени: ${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## Пример за използване
10text = "Здравей, свят! Това е пример за токенизация."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Брой токени: #{token_count}"
14

Тези примери демонстрират как да се използва библиотеката tiktoken (или нейните еквиваленти на други езици) за броене на токени в даден текст, използвайки определено кодиране.

Референции

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