Token Counter

Introduction

Tokenitegija on tööriist, mis loendab antud stringis olevate tokenite arvu, kasutades tiktoken raamatukogu. Tokeniseerimine on oluline samm loomuliku keele töötlemises (NLP) ja seda kasutatakse laialdaselt erinevates rakendustes, sealhulgas masinõppe mudelites, tekstianalüüsis ja keele mõistmise süsteemides.

Kuidas seda tööriista kasutada

1. Sisestage tekst, mida soovite tokeniseerida, antud tekstialasse.
2. Valige kodeerimisalgoritm rippmenüüst. Saadaval valikud on:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Tööriist arvutab automaatselt ja kuvab tokenite arvu.
4. Saate tulemuse oma lõikepuldile kopeerida, klõpsates nuppu "Kopeeri tulemus".

Tokeniseerimisprotsess

Tokeniseerimine on protsess, mille käigus jagatakse tekst väiksemateks üksusteks, mida nimetatakse tokeniteks. Need tokenid võivad olla sõnad, alamsõnad või tähemärgid, sõltuvalt kasutatavast tokeniseerimise algoritmist. Tiktoken raamatukogu, mille on välja töötanud OpenAI, rakendab tõhusaid tokeniseerimise algoritme, mida kasutatakse sellistes mudelites nagu GPT-3 ja GPT-4.

Kodeerimisalgoritmid

1. CL100K_BASE: See on kõige uuem kodeering, mida kasutavad OpenAI mudelid. See on mõeldud tõhusaks mitmesuguste keelte ja erimärkide käsitlemiseks.

2. P50K_BASE: Vanem kodeering, mida kasutavad mõned GPT-3 mudelid. Sellel on umbes 50 000 tokenit sisaldav sõnavara.

3. R50K_BASE: Teine kodeering, mida kasutasid varasemad GPT-3 mudelid, samuti umbes 50 000 tokenit sisaldava sõnavaraga.

Kasutusalad

Tokenite loendamine ja tokeniseerimine omavad arvukalt rakendusi loomuliku keele töötlemises ja masinõppes:

1. Keelemudelite treenimine: Tokeniseerimine on oluline eelprotsess suurte keelemudelite, nagu GPT-3 ja BERT, treenimiseks.

2. Teksti klassifitseerimine: Tokeniseeritud teksti kasutatakse sageli tekstiklassifitseerimise ülesannete, näiteks meeleolu analüüsi või teema kategoriseerimise, sisendina.

3. Masin tõlge: Tokeniseerimine aitab lauseid hallata ja jagada tõlketehnoloogiate jaoks.

4. Teabe otsimine: Otsingumootorid kasutavad tokeniseerimist dokumentide indekseerimiseks ja päringute vastavusse viimiseks.

5. Teksti kokkuvõte: Tokeniseerimine aitab tuvastada olulisi sõnu ja fraase kokkuvõtete genereerimiseks.

6. Vestlusrobotid ja vestluslik AI: Tokeniseerimist kasutatakse kasutaja sisendi töötlemiseks ja sobivate vastuste genereerimiseks.

7. Sisu modereerimine: Tokeniseerimine aitab tuvastada konkreetseid sõnu või fraase sisu modereerimise süsteemides.

Alternatiivid

Kuigi see tööriist kasutab tokeniseerimiseks tiktokenit, on saadaval ka teisi tokeniseerimise meetodeid ja raamatukogusid:

1. NLTK (Loodusliku Keele Tööriistakomplekt): Populaarne Python raamatukogu NLP ülesannete, sealhulgas tokeniseerimise jaoks.

2. spaCy: Teine võimas NLP raamatukogu, mis pakub tõhusat tokeniseerimist koos teiste keele töötlemise võimalustega.

3. WordPiece: Alamsõnade tokeniseerimise algoritm, mida kasutatakse BERT-is ja teistes transformeerimismudelites.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Andmete tihendamise tehnika, mida on kohandatud tokeniseerimiseks ja mida kasutatakse sellistes mudelites nagu GPT-2.

5. SentencePiece: Juhuslik tekst tokeniseerija ja detokeniseerija, peamiselt närvivõrkude põhiste tekstigeneratsioonisüsteemide jaoks.

Ajalugu

Tokeniseerimine on olnud loomuliku keele töötlemise põhikontseptsioon juba aastakümneid. Siiski on kaasaegsete keelemudelite kasutatavad spetsiifilised tokeniseerimise meetodid oluliselt arenenud:

1. Sõnapõhine tokeniseerimine: Varased NLP süsteemid kasutasid lihtsat sõnapõhist tokeniseerimist, jagades teksti tühikute ja kirjavahemärkide järgi.

2. Reeglipõhine tokeniseerimine: Täiendavad süsteemid kasutasid keerukate juhtumite, näiteks kokkutõmbumiste ja liitsõnade, käsitlemiseks lingvistilisi reegleid.

3. Statistiline tokeniseerimine: Masinõppe tehnikaid hakati kasutama andmetest tokeniseerimise mustrite õppimiseks.

4. Alamsõnade tokeniseerimine: Koos sügava õppimise tõusuga NLP-s, said populaarsust alamsõnade tokeniseerimise meetodid, nagu Byte Pair Encoding (BPE) ja WordPiece. Need meetodid suudavad hallata sõnu, mis ei ole sõnavaras, ja töötavad hästi mitmesugustes keeltes.

5. Tiktoken ja GPT tokeniseerimine: OpenAI välja töötatud tiktoken rakendab tokeniseerimist, mida kasutavad GPT mudelid, optimeeritud efektiivsuse ja laia keelekatvuse jaoks.

Näited

Siin on mõned koodinäited tokenite loendamise demonstreerimiseks erinevates programmeerimiskeeltes:

import tiktoken

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

## Näide kasutamisest
text = "Tere, maailm! See on tokeniseerimise näide."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Tokenite arv: {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;
}

// Näide kasutamisest
const text = "Tere, maailm! See on tokeniseerimise näide.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Tokenite arv: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Näide kasutamisest
text = "Tere, maailm! See on tokeniseerimise näide."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Tokenite arv: #{token_count}"

Need näited demonstreerivad, kuidas kasutada tiktoken raamatukogu (või selle ekvivalente teistes keeltes) tokenite loendamiseks antud tekstis, kasutades määratud kodeeringut.

Viidatud allikad

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