Počítadlo tokenů

Úvod

Počítadlo tokenů je nástroj, který počítá počet tokenů ve zadaném řetězci pomocí knihovny tiktoken. Tokenizace je klíčovým krokem v zpracování přirozeného jazyka (NLP) a je široce používána v různých aplikacích, včetně strojového učení, analýzy textu a systémů porozumění jazyku.

Jak používat tento nástroj

1. Zadejte text, který chcete tokenizovat, do poskytnuté textové oblasti.
2. Vyberte kódovací algoritmus z rozbalovacího menu. Dostupné možnosti jsou:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Nástroj automaticky vypočítá a zobrazí počet tokenů.
4. Výsledek můžete zkopírovat do schránky kliknutím na tlačítko "Kopírovat výsledek".

Proces tokenizace

Tokenizace je proces rozdělení textu na menší jednotky nazývané tokeny. Tyto tokeny mohou být slova, podslova nebo znaky, v závislosti na použitém algoritmu tokenizace. Knihovna tiktoken, vyvinutá společností OpenAI, implementuje efektivní algoritmy tokenizace používané v modelech jako GPT-3 a GPT-4.

Kódovací algoritmy

1. CL100K_BASE: Toto je nejnovější kódování používané modely OpenAI. Je navrženo tak, aby efektivně zpracovávalo širokou škálu jazyků a speciálních znaků.

2. P50K_BASE: Starší kódování používané některými modely GPT-3. Má slovník asi 50 000 tokenů.

3. R50K_BASE: Další kódování používané dřívějšími modely GPT-3, také se slovníkem asi 50 000 tokenů.

Případové použití

Počítání tokenů a tokenizace mají mnoho aplikací v zpracování přirozeného jazyka a strojovém učení:

1. Trénink jazykových modelů: Tokenizace je klíčovým předzpracovacím krokem pro trénink velkých jazykových modelů jako GPT-3 a BERT.

2. Klasifikace textu: Tokenizovaný text se často používá jako vstup pro úkoly klasifikace textu, jako je analýza sentimentu nebo kategorizace témat.

3. Strojový překlad: Tokenizace pomáhá rozdělit věty na zvládnutelné jednotky pro překladové systémy.

4. Vyhledávání informací: Vyhledávače používají tokenizaci k indexaci dokumentů a shodě dotazů.

5. Shrnutí textu: Tokenizace pomáhá identifikovat důležitá slova a fráze pro generování shrnutí.

6. Chatboti a konverzační AI: Tokenizace se používá k zpracování uživatelských vstupů a generování odpovídajících reakcí.

7. Moderování obsahu: Tokenizace může pomoci identifikovat specifická slova nebo fráze v systémech moderování obsahu.

Alternativy

I když tento nástroj používá tiktoken pro tokenizaci, existují i jiné metody a knihovny tokenizace:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Oblíbená knihovna Pythonu pro úkoly NLP, včetně tokenizace.

2. spaCy: Další mocná knihovna NLP, která nabízí efektivní tokenizaci spolu s dalšími schopnostmi zpracování jazyka.

3. WordPiece: Algoritmus tokenizace podslov používaný BERTem a dalšími transformátorovými modely.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Technika komprese dat přizpůsobená pro tokenizaci, používaná v modelech jako GPT-2.

5. SentencePiece: Neřízený textový tokenizer a detokenizer, hlavně pro systémy generování textu založené na neuronových sítích.

Historie

Tokenizace byla základním konceptem v zpracování přirozeného jazyka po desetiletí. Nicméně konkrétní metody tokenizace používané v moderních jazykových modelech se výrazně vyvinuly:

1. Tokenizace založená na slovech: Rané NLP systémy používaly jednoduchou tokenizaci založenou na slovech, rozdělující text na základě mezer a interpunkce.

2. Tokenizace založená na pravidlech: Sofistikovanější systémy používaly jazyková pravidla k řešení složitých případů, jako jsou kontrakce a složená slova.

3. Statistická tokenizace: Byly zavedeny techniky strojového učení pro učení vzorců tokenizace z dat.

4. Tokenizace podslov: S nástupem hlubokého učení v NLP získaly na popularitě metody tokenizace podslov, jako je Byte Pair Encoding (BPE) a WordPiece. Tyto metody dokážou zpracovat slova mimo slovník a fungují dobře napříč více jazyky.

5. Tokenizace tiktoken a GPT: Vyvinutá společností OpenAI, tiktoken implementuje tokenizaci používanou modely GPT, optimalizovanou pro efektivitu a široké pokrytí jazyků.

Příklady

Zde jsou některé příklady kódu, které demonstrují počítání tokenů pomocí různých programovacích jazyků:

import tiktoken

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

## Příklad použití
text = "Ahoj, světe! Toto je příklad tokenizace."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Počet tokenů: {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;
}

// Příklad použití
const text = "Ahoj, světe! Toto je příklad tokenizace.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Počet tokenů: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Příklad použití
text = "Ahoj, světe! Toto je příklad tokenizace."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Počet tokenů: #{token_count}"

Tyto příklady demonstrují, jak používat knihovnu tiktoken (nebo její ekvivalenty v jiných jazycích) k počítání tokenů ve zadaném textu pomocí specifikovaného kódování.

Odkazy

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