Token Counter

Introduction

Token Counter on työkalu, joka laskee tokenien määrän annettussa merkkijonossa käyttäen tiktoken-kirjastoa. Tokenisointi on tärkeä vaihe luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) ja sitä käytetään laajalti eri sovelluksissa, mukaan lukien koneoppimismallit, tekstianalyysi ja kielentunnistusjärjestelmät.

How to Use This Tool

1. Syötä tokenisoitava teksti annettuun tekstialueeseen.
2. Valitse koodausalgoritmi avattavasta valikosta. Saatavilla olevat vaihtoehdot ovat:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Työkalu laskee automaattisesti ja näyttää tokenien määrän.
4. Voit kopioida tuloksen leikepöydälle napsauttamalla "Kopioi tulos" -painiketta.

Tokenization Process

Tokenisointi on prosessi, jossa teksti jaetaan pienempiin yksiköihin, joita kutsutaan tokeneiksi. Nämä tokenit voivat olla sanoja, osasanoja tai merkkejä, riippuen käytetystä tokenisointialgoritmista. Tiktoken-kirjasto, jonka on kehittänyt OpenAI, toteuttaa tehokkaita tokenisointialgoritmeja, joita käytetään malleissa kuten GPT-3 ja GPT-4.

Encoding Algorithms

1. CL100K_BASE: Tämä on uusin koodaus, jota OpenAI-mallit käyttävät. Se on suunniteltu käsittelemään tehokkaasti laajaa kielivalikoimaa ja erikoismerkkejä.

2. P50K_BASE: Vanhempi koodaus, jota jotkut GPT-3-mallit käyttävät. Siinä on noin 50 000 tokenin sanasto.

3. R50K_BASE: Toinen koodaus, jota aikaisemmat GPT-3-mallit käyttivät, myös noin 50 000 tokenin sanastolla.

Use Cases

Tokenien laskeminen ja tokenisointi ovat monilla sovelluksilla luonnollisen kielen käsittelyssä ja koneoppimisessa:

1. Kielimallin koulutus: Tokenisointi on tärkeä esikäsittelyvaihe suurten kielimallien, kuten GPT-3 ja BERT, koulutuksessa.

2. Tekstiluokittelu: Tokenisoitua tekstiä käytetään usein syötteenä tekstiluokittelutehtävissä, kuten tunteiden analysoinnissa tai aiheiden luokittelussa.

3. Konekäännös: Tokenisointi auttaa jakamaan lauseet hallittaviin osiin käännösjärjestelmissä.

4. Tietojen hakeminen: Hakukoneet käyttävät tokenisointia asiakirjojen indeksoimiseen ja kyselyjen vastaamiseen.

5. Tekstin tiivistäminen: Tokenisointi auttaa tunnistamaan tärkeitä sanoja ja lauseita tiivistämien tuottamiseksi.

6. Chatbotit ja keskusteleva tekoäly: Tokenisointia käytetään käyttäjäsyötteiden käsittelemiseen ja sopivien vastausten tuottamiseen.

7. Sisällön moderointi: Tokenisointi voi auttaa tunnistamaan tiettyjä sanoja tai lauseita sisällön moderointijärjestelmissä.

Alternatives

Vaikka tämä työkalu käyttää tiktokenia tokenisointiin, on olemassa myös muita tokenisointimenetelmiä ja -kirjastoja:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Suosittu Python-kirjasto NLP-tehtäviin, mukaan lukien tokenisointi.

2. spaCy: Toinen tehokas NLP-kirjasto, joka tarjoaa tehokasta tokenisointia muiden kielenkäsittelyominaisuuksien ohella.

3. WordPiece: Osasanojen tokenisointialgoritmi, jota käytetään BERT:ssä ja muissa transformermalleissa.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Tietojen pakkaustekniikka, jota on sovellettu tokenisointiin, jota käytetään malleissa kuten GPT-2.

5. SentencePiece: Valvontaton tekstin tokenisoija ja detokenisoija, pääasiassa neuroverkkoihin perustuvissa tekstin generointijärjestelmissä.

History

Tokenisointi on ollut peruskäsite luonnollisen kielen käsittelyssä vuosikymmeniä. Kuitenkin nykyaikaisissa kielimalleissa käytetyt erityiset tokenisointimenetelmät ovat kehittyneet merkittävästi:

1. Sana-pohjainen tokenisointi: Varhaiset NLP-järjestelmät käyttivät yksinkertaista sana-pohjaista tokenisointia, jakamalla tekstiä tyhjillä väleillä ja välimerkeillä.

2. Sääntö-pohjainen tokenisointi: Monimutkaisemmissa järjestelmissä käytettiin kielitieteellisiä sääntöjä käsittelemään monimutkaisempia tapauksia, kuten supistuksia ja yhdyssanoja.

3. Tilastollinen tokenisointi: Koneoppimistekniikoita otettiin käyttöön tokenisointimallien oppimiseksi datasta.

4. Osasanojen tokenisointi: Syväoppimisen yleistyessä NLP:ssä osasanojen tokenisointimenetelmät, kuten Byte Pair Encoding (BPE) ja WordPiece, saivat suosiota. Nämä menetelmät voivat käsitellä sanastosta puuttuvia sanoja ja toimivat hyvin useilla kielillä.

5. Tiktoken ja GPT-tokenisointi: OpenAI:n kehittämä tiktoken toteuttaa tokenisoinnin, jota GPT-mallit käyttävät, optimoituna tehokkuuden ja laajan kielikattavuuden vuoksi.

Examples

Tässä on joitakin koodiesimerkkejä tokenien laskemisesta eri ohjelmointikielillä:

import tiktoken

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

## Esimerkkikäyttö
text = "Hei, maailma! Tämä on tokenisointiesimerkki."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Tokenien määrä: {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;
}

// Esimerkkikäyttö
const text = "Hei, maailma! Tämä on tokenisointiesimerkki.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Tokenien määrä: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Esimerkkikäyttö
text = "Hei, maailma! Tämä on tokenisointiesimerkki."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Tokenien määrä: #{token_count}"

Nämä esimerkit osoittavat, kuinka tiktoken-kirjastoa (tai sen vastineita muissa kielissä) voidaan käyttää tokenien laskemiseen annettussa tekstissä käyttäen määriteltyä koodausta.

References

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