ספירת טוקנים

מבוא

ספירת הטוקנים היא כלי שסופר את מספר הטוקנים במחרוזת נתונה באמצעות ספריית tiktoken. טוקניזציה היא שלב קרדינלי בעיבוד שפה טבעית (NLP) ומשמשת במגוון רחב של יישומים, כולל מודלים של למידת מכונה, ניתוח טקסט ומערכות הבנת שפה.

כיצד להשתמש בכלי זה

1. הזן את הטקסט שברצונך לטוקן באזור הטקסט המסופק.
2. בחר את אלגוריתם הקידוד מתוך תפריט הנפתח. האפשרויות הזמינות הן:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. הכלי יחשב אוטומטית ויציג את מספר הטוקנים.
4. תוכל להעתיק את התוצאה ללוח שלך על ידי לחיצה על כפתור "העתק תוצאה".

תהליך הטוקניזציה

טוקניזציה היא התהליך של פירוק טקסט ליחידות קטנות יותר הנקראות טוקנים. טוקנים אלה יכולים להיות מילים, תתי מילים או תווים, בהתאם לאלגוריתם הטוקניזציה המשמש. ספריית tiktoken, שפותחה על ידי OpenAI, מיישמת אלגוריתמים יעילים לטוקניזציה המשמשים במודלים כמו GPT-3 ו-GPT-4.

אלגוריתמים לקידוד

1. CL100K_BASE: זהו הקידוד האחרון ביותר המשמש על ידי מודלים של OpenAI. הוא נועד לטפל במגוון רחב של שפות ודמויות מיוחדות ביעילות.

2. P50K_BASE: קידוד ישן יותר המשמש כמה מודלים של GPT-3. יש לו אוצר מילים של כ-50,000 טוקנים.

3. R50K_BASE: קידוד נוסף המשמש במודלים מוקדמים יותר של GPT-3, גם עם אוצר מילים של כ-50,000 טוקנים.

שימושים

ספירת טוקנים וטוקניזציה יש להם יישומים רבים בעיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה:

1. אימון מודלים לשפה: טוקניזציה היא שלב הכנה קרדינלי לאימון מודלים גדולים לשפה כמו GPT-3 ו-BERT.

2. סיווג טקסט: טקסט מטוקן משמש לעיתים קרובות כקלט למשימות סיווג טקסט, כמו ניתוח רגשות או קטגוריזציה של נושאים.

3. תרגום מכונה: טוקניזציה מסייעת בפירוק משפטים ליחידות ניתנות לניהול עבור מערכות תרגום.

4. חיפוש מידע: מנועי חיפוש משתמשים בטוקניזציה כדי לאנדקס מסמכים ולהתאים שאילתות.

5. סיכום טקסט: טוקניזציה מסייעת בזיהוי מילים ופסקאות חשובות ליצירת סיכומים.

6. צ'אטבוטים ובינה מלאכותית שיחתית: טוקניזציה משמשת לעיבוד קלטי משתמשים וליצירת תגובות מתאימות.

7. מניעת תוכן: טוקניזציה יכולה לסייע בזיהוי מילים או פסקאות ספציפיות במערכות מניעת תוכן.

חלופות

בעוד שהכלי הזה משתמש ב-tiktoken עבור טוקניזציה, ישנן שיטות וספריות טוקניזציה אחרות זמינות:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): ספריית פייתון פופולרית למשימות NLP, כולל טוקניזציה.

2. spaCy: ספריית NLP נוספת חזקה המציעה טוקניזציה יעילה יחד עם יכולות עיבוד שפה אחרות.

3. WordPiece: אלגוריתם טוקניזציה תתי מילים המשמש את BERT ומודלים אחרים של טרנספורמרים.

4. Byte Pair Encoding (BPE): טכניקת דחיסת נתונים שהותאמה לטוקניזציה, המשמשת במודלים כמו GPT-2.

5. SentencePiece: טוקניזטור ודטוקניזטור טקסט לא מפוקח, בעיקר עבור מערכות יצירת טקסט מבוססות רשתות עצביות.

היסטוריה

טוקניזציה הייתה מושג בסיסי בעיבוד שפה טבעית במשך עשורים. עם זאת, שיטות הטוקניזציה הספציפיות המשמשות במודלים מודרניים של שפה התפתחו באופן משמעותי:

1. טוקניזציה מבוססת מילים: מערכות NLP מוקדמות השתמשו בטוקניזציה פשוטה מבוססת מילים, מפצלות טקסט על סמך רווחים ופיסוק.

2. טוקניזציה מבוססת כללים: מערכות מתקדמות יותר השתמשו בכללים לשוניים כדי לטפל במקרים מורכבים כמו קונטרקציות ומילים מורכבות.

3. טוקניזציה סטטיסטית: טכניקות למידת מכונה הוצגו כדי ללמוד דפוסי טוקניזציה מנתונים.

4. טוקניזציה תתי מילים: עם עליית הלמידה העמוקה ב-NLP, שיטות טוקניזציה תתי מילים כמו Byte Pair Encoding (BPE) ו-WordPiece זכו לפופולריות. שיטות אלו יכולות לטפל במילים מחוץ לאוצר המילים ועובדות היטב בשפות רבות.

5. טוקניזציה של tiktoken ו-GPT: פותחה על ידי OpenAI, tiktoken מיישמת את הטוקניזציה המשמשת במודלים של GPT, אופטימלית ליעילות וכיסוי שפה רחב.

דוגמאות

הנה כמה דוגמאות קוד להדגמת ספירת טוקנים באמצעות שפות תכנות שונות:

import tiktoken

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

## דוגמת שימוש
text = "שלום, עולם! זו דוגמת טוקניזציה."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"מספר טוקנים: {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;
}

// דוגמת שימוש
const text = "שלום, עולם! זו דוגמת טוקניזציה.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`מספר טוקנים: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## דוגמת שימוש
text = "שלום, עולם! זו דוגמת טוקניזציה."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "מספר טוקנים: #{token_count}"

דוגמאות אלו מדגימות כיצד להשתמש בספריית tiktoken (או מקבילתה בשפות אחרות) כדי לספור טוקנים בטקסט נתון באמצעות קידוד ספציפי.

הפניות

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. ניגש 2 באוגוסט 2024.
2. ואסוואני, אשיש, ואחרים. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], דצמ. 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. סנריך, ריקו, ואחרים. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], יונ. 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. בראון, טום ב., ואחרים. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], יול. 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. דוולין, ג'ייקוב, ואחרים. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], מאי 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.