Tokenų Skaičiuoklė

Įvadas

Tokenų skaičiuoklė yra įrankis, kuris skaičiuoja tokenų skaičių nurodytame tekste, naudodamas tiktoken biblioteką. Tokenizacija yra esminis žingsnis natūralios kalbos apdorojime (NLP) ir plačiai naudojama įvairiose programose, įskaitant mašininio mokymosi modelius, teksto analizę ir kalbos supratimo sistemas.

Kaip Naudotis Šiuo Įrankiu

1. Įveskite tekstą, kurį norite tokenizuoti, pateiktoje teksto srityje.
2. Pasirinkite kodavimo algoritmą iš išskleidžiamojo meniu. Pasiekiamos parinktys yra:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Įrankis automatiškai apskaičiuos ir parodys tokenų skaičių.
4. Galite nukopijuoti rezultatą į savo iškarpinę paspausdami mygtuką "Kopijuoti rezultatą".

Tokenizacijos Procesas

Tokenizacija yra procesas, kuriuo tekstas skaidomas į mažesnius vienetus, vadinamus tokenais. Šie tokenai gali būti žodžiai, subžodžiai arba simboliai, priklausomai nuo naudojamo tokenizacijos algoritmo. Tiktoken biblioteka, sukurta OpenAI, įgyvendina efektyvius tokenizacijos algoritmus, naudojamus tokiuose modeliuose kaip GPT-3 ir GPT-4.

Kodavimo Algoritmai

1. CL100K_BASE: Tai naujausias kodavimas, naudojamas OpenAI modeliuose. Jis sukurtas efektyviai apdoroti platų kalbų ir specialių simbolių spektrą.

2. P50K_BASE: Senesnis kodavimas, naudojamas kai kuriuose GPT-3 modeliuose. Jis turi apie 50 000 tokenų žodyną.

3. R50K_BASE: Kitas kodavimas, naudojamas ankstesniuose GPT-3 modeliuose, taip pat turintis apie 50 000 tokenų žodyną.

Naudojimo Atvejai

Tokenų skaičiavimas ir tokenizacija turi daugybę taikymo sričių natūralios kalbos apdorojime ir mašininio mokymosi srityse:

1. Kalbos Modelių Mokymas: Tokenizacija yra esminis paruošimo žingsnis mokant didelius kalbos modelius, tokius kaip GPT-3 ir BERT.

2. Teksto Klasifikacija: Tokenizuotas tekstas dažnai naudojamas kaip įvestis teksto klasifikavimo užduotims, tokioms kaip nuotaikų analizė ar temų kategorija.

3. Mašininė Vertimas: Tokenizacija padeda skaidyti sakinius į valdomus vienetus vertimo sistemoms.

4. Informacijos Paieška: Paieškos varikliai naudoja tokenizaciją dokumentams indeksuoti ir užklausoms derinti.

5. Teksto Santrauka: Tokenizacija padeda identifikuoti svarbius žodžius ir frazes santraukų generavimui.

6. Chatbotai ir Pokalbių AI: Tokenizacija naudojama apdorojant vartotojų įvestis ir generuojant tinkamus atsakymus.

7. Turinio Moderavimas: Tokenizacija gali padėti identifikuoti konkrečius žodžius ar frazes turinio moderavimo sistemose.

Alternatyvos

Nors šis įrankis naudoja tiktoken tokenizacijai, yra ir kitų tokenizacijos metodų ir bibliotekų:

1. NLTK (Natūralios Kalbos Įrankių Rinkinys): Populiari Python biblioteka NLP užduotims, įskaitant tokenizaciją.

2. spaCy: Kita galinga NLP biblioteka, siūlanti efektyvią tokenizaciją kartu su kitomis kalbos apdorojimo galimybėmis.

3. WordPiece: Subžodžių tokenizacijos algoritmas, naudojamas BERT ir kituose transformatorių modeliuose.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Duomenų suspaudimo technika, pritaikyta tokenizacijai, naudojama tokiuose modeliuose kaip GPT-2.

5. SentencePiece: Nesupervizuota teksto tokenizacija ir detokenizacija, daugiausia skirta neuroninių tinklų pagrindu veikiančioms teksto generavimo sistemoms.

Istorija

Tokenizacija buvo esminė sąvoka natūralios kalbos apdorojime daugelį dešimtmečių. Tačiau modernių kalbos modelių naudojamos tokenizacijos metodai žymiai išsivystė:

1. Žodžių pagrindu veikianti tokenizacija: Ankstyvos NLP sistemos naudojo paprastą žodžių pagrindu veikiantį tokenizavimą, skaidydamos tekstą pagal tarpą ir skyrybos ženklus.

2. Taisyklių pagrindu veikianti tokenizacija: Sudėtingesnės sistemos taikė lingvistines taisykles, kad apdorotų sudėtingus atvejus, tokius kaip sutrumpinimai ir sudėtiniai žodžiai.

3. Statistinė tokenizacija: Mašininio mokymosi technikos buvo įvestos, kad išmokytų tokenizavimo modelius iš duomenų.

4. Subžodžių tokenizacija: Su gilaus mokymosi atsiradimu NLP, subžodžių tokenizavimo metodai, tokie kaip Byte Pair Encoding (BPE) ir WordPiece, tapo populiarūs. Šie metodai gali apdoroti ne žodynuose esančius žodžius ir gerai veikia keliomis kalbomis.

5. Tiktoken ir GPT tokenizacija: Sukurtas OpenAI, tiktoken įgyvendina tokenizaciją, naudojamą GPT modeliuose, optimizuotą efektyvumui ir plačiam kalbų aprėpimui.

Pavyzdžiai

Čia pateikiami keli kodo pavyzdžiai, demonstruojantys tokenų skaičiavimą naudojant skirtingas programavimo kalbas:

import tiktoken

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

## Pavyzdžio naudojimas
text = "Sveiki, pasauli! Tai tokenizacijos pavyzdys."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Tokenų skaičius: {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;
}

// Pavyzdžio naudojimas
const text = "Sveiki, pasauli! Tai tokenizacijos pavyzdys.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Tokenų skaičius: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Pavyzdžio naudojimas
text = "Sveiki, pasauli! Tai tokenizacijos pavyzdys."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Tokenų skaičius: #{token_count}"

Šie pavyzdžiai demonstruoja, kaip naudoti tiktoken biblioteką (arba jos atitikmenis kitose kalbose) skaičiuojant tokenus nurodytame tekste naudojant nurodytą kodavimą.

Nuorodos

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Prieiga 2024 m. rugpjūčio 2 d.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], 2017 m. gruodžio mėn., http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, et al. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], 2016 m. birželio mėn., http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], 2020 m. liepos mėn., 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], 2019 m. gegužės mėn., http://arxiv.org/abs/1810.04805.