Token Tæller

Introduktion

Token Tælleren er et værktøj, der tæller antallet af tokens i en given streng ved hjælp af tiktoken-biblioteket. Tokenisering er et vigtigt skridt inden for naturlig sprogbehandling (NLP) og anvendes bredt i forskellige applikationer, herunder maskinlæringsmodeller, tekstanalyse og sprogforståelsessystemer.

Sådan bruger du dette værktøj

1. Indtast den tekst, du ønsker at tokenisere, i det angivne tekstområde.
2. Vælg kodningsalgoritmen fra dropdown-menuen. Tilgængelige muligheder er:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Værktøjet beregner automatisk og viser tokenantallet.
4. Du kan kopiere resultatet til din udklipsholder ved at klikke på knappen "Kopier resultat".

Tokeniseringsproces

Tokenisering er processen med at opdele tekst i mindre enheder kaldet tokens. Disse tokens kan være ord, subord eller tegn, afhængigt af den anvendte tokeniseringsalgoritme. Tiktoken-biblioteket, udviklet af OpenAI, implementerer effektive tokeniseringsalgoritmer, der anvendes i modeller som GPT-3 og GPT-4.

Kodningsalgoritmer

1. CL100K_BASE: Dette er den nyeste kodning, der anvendes af OpenAI-modeller. Den er designet til effektivt at håndtere et bredt udvalg af sprog og specialtegn.

2. P50K_BASE: En ældre kodning, der anvendes af nogle GPT-3-modeller. Den har et ordforråd på omkring 50.000 tokens.

3. R50K_BASE: En anden kodning, der anvendes af tidligere GPT-3-modeller, også med et ordforråd på omkring 50.000 tokens.

Anvendelsesmuligheder

Token tælling og tokenisering har mange anvendelser inden for naturlig sprogbehandling og maskinlæring:

1. Træning af sprogmodeller: Tokenisering er et vigtigt forbehandlingsskridt til træning af store sprogmodeller som GPT-3 og BERT.

2. Tekstklassificering: Tokeniseret tekst bruges ofte som input til tekstklassificeringsopgaver, såsom sentimentanalyse eller emnekategorisering.

3. Maskinoversættelse: Tokenisering hjælper med at opdele sætninger i håndterbare enheder til oversættelsessystemer.

4. Informationsindhentning: Søgemaskiner bruger tokenisering til at indeksere dokumenter og matche forespørgsler.

5. Tekstsammenfatning: Tokenisering hjælper med at identificere vigtige ord og sætninger til at generere sammenfatninger.

6. Chatbots og samtale-AI: Tokenisering bruges til at behandle brugerinput og generere passende svar.

7. Indholdsmoderation: Tokenisering kan hjælpe med at identificere specifikke ord eller sætninger i indholdsmoderationssystemer.

Alternativer

Mens dette værktøj bruger tiktoken til tokenisering, er der andre tokeniseringsmetoder og biblioteker tilgængelige:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Et populært Python-bibliotek til NLP-opgaver, herunder tokenisering.

2. spaCy: Et andet kraftfuldt NLP-bibliotek, der tilbyder effektiv tokenisering sammen med andre sprogbehandlingsfunktioner.

3. WordPiece: En subord-tokeniseringsalgoritme, der anvendes af BERT og andre transformer-modeller.

4. Byte Pair Encoding (BPE): En datakomprimeringsteknik, der er tilpasset til tokenisering, anvendt i modeller som GPT-2.

5. SentencePiece: En usuperviseret teksttokenizer og detokenizer, primært til neurale netværksbaserede tekstgenerationssystemer.

Historie

Tokenisering har været et grundlæggende koncept inden for naturlig sprogbehandling i årtier. Men de specifikke tokeniseringsmetoder, der anvendes i moderne sprogmodeller, har udviklet sig betydeligt:

1. Ord-baseret tokenisering: Tidlige NLP-systemer brugte simpel ord-baseret tokenisering, der delte tekst på whitespace og tegnsætning.

2. Regel-baseret tokenisering: Mere sofistikerede systemer anvendte lingvistiske regler til at håndtere komplekse tilfælde som sammentrækninger og sammensatte ord.

3. Statistisk tokenisering: Maskinlæringsteknikker blev introduceret til at lære tokeniseringsmønstre fra data.

4. Subord-tokenisering: Med stigningen af dyb læring inden for NLP fik subord-tokeniseringsmetoder som Byte Pair Encoding (BPE) og WordPiece popularitet. Disse metoder kan håndtere ord uden for ordforrådet og fungerer godt på tværs af flere sprog.

5. Tiktoken og GPT-tokenisering: Udviklet af OpenAI implementerer tiktoken den tokenisering, der anvendes af GPT-modeller, optimeret til effektivitet og bred sprog dækning.

Eksempler

Her er nogle kodeeksempler til at demonstrere token tælling ved hjælp af forskellige programmeringssprog:

import tiktoken

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

## Eksempel på brug
text = "Hej, verden! Dette er et tokenisering eksempel."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Tokenantal: {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;
}

// Eksempel på brug
const text = "Hej, verden! Dette er et tokenisering eksempel.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Tokenantal: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Eksempel på brug
text = "Hej, verden! Dette er et tokenisering eksempel."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Tokenantal: #{token_count}"

Disse eksempler demonstrerer, hvordan man bruger tiktoken-biblioteket (eller dets ækvivalenter i andre sprog) til at tælle tokens i en given tekst ved hjælp af en specificeret kodning.

Referencer

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Adgang 2. aug. 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], dec. 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], jun. 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], jul. 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], maj 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.