Token Counter

Introduction

Token Counter एक टूल आहे जो tiktoken लायब्ररीचा वापर करून दिलेल्या स्ट्रिंगमधील टोकनची संख्या मोजतो. टोकनायझेशन नैतिक भाषा प्रक्रिया (NLP) मध्ये एक महत्त्वाचा टप्पा आहे आणि मशीन लर्निंग मॉडेल्स, मजकूर विश्लेषण, आणि भाषा समजून घेण्याच्या प्रणालींमध्ये मोठ्या प्रमाणात वापरला जातो.

How to Use This Tool

1. दिलेल्या टेक्स्ट क्षेत्रात आपण टोकनायझ करण्यासाठी मजकूर प्रविष्ट करा.
2. ड्रॉपडाउन मेनूमधून एन्कोडिंग अल्गोरिदम निवडा. उपलब्ध पर्याय आहेत:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. टूल आपोआप टोकनची संख्या मोजेल आणि दर्शवेल.
4. "कॉपी परिणाम" बटणावर क्लिक करून आपण परिणाम आपल्या क्लिपबोर्डवर कॉपी करू शकता.

Tokenization Process

टोकनायझेशन म्हणजे मजकूराला छोटे युनिट्स म्हणजे टोकनमध्ये तोडणे. हे टोकन शब्द, उपशब्द, किंवा वर्ण असू शकतात, हे टोकनायझेशन अल्गोरिदमवर अवलंबून आहे. OpenAI द्वारे विकसित केलेली tiktoken लायब्ररी, GPT-3 आणि GPT-4 सारख्या मॉडेल्समध्ये वापरल्या जाणाऱ्या कार्यक्षम टोकनायझेशन अल्गोरिदम्सची अंमलबजावणी करते.

Encoding Algorithms

1. CL100K_BASE: हे OpenAI मॉडेल्सद्वारे वापरण्यात येणारे सर्वात अलीकडील एन्कोडिंग आहे. हे विविध भाषांमध्ये आणि विशेष वर्णांमध्ये कार्यक्षमतेने हाताळण्यासाठी डिझाइन केले आहे.

2. P50K_BASE: काही GPT-3 मॉडेल्सद्वारे वापरण्यात येणारे जुने एन्कोडिंग. यामध्ये सुमारे 50,000 टोकनची शब्दकोश आहे.

3. R50K_BASE: अन्य एन्कोडिंग जे पूर्वीच्या GPT-3 मॉडेल्सद्वारे वापरण्यात आले, ज्यामध्ये सुमारे 50,000 टोकनची शब्दकोश आहे.

Use Cases

टोकन मोजणे आणि टोकनायझेशन नैतिक भाषा प्रक्रिया आणि मशीन लर्निंगमध्ये अनेक अनुप्रयोग आहेत:

1. भाषा मॉडेल प्रशिक्षण: टोकनायझेशन हे GPT-3 आणि BERT सारख्या मोठ्या भाषा मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणासाठी एक महत्त्वाचा पूर्वप्रक्रिया टप्पा आहे.

2. मजकूर वर्गीकरण: टोकनायझ केलेला मजकूर सामान्यतः भावना विश्लेषण किंवा विषय वर्गीकरण सारख्या मजकूर वर्गीकरण कार्यांसाठी इनपुट म्हणून वापरला जातो.

3. यंत्र अनुवाद: टोकनायझेशन वाक्यांना अनुवाद प्रणालीसाठी व्यवस्थापित युनिट्समध्ये तोडण्यात मदत करते.

4. माहिती पुनर्प्राप्ती: शोध इंजिन टोकनायझेशनचा वापर दस्तऐवज अनुक्रमित करण्यासाठी आणि क्वेरीसाठी जुळविण्यासाठी करतात.

5. मजकूर संक्षेपण: टोकनायझेशन महत्त्वाच्या शब्दां आणि वाक्यांशांची ओळख करण्यात मदत करते जे संक्षेप तयार करण्यासाठी वापरले जातात.

6. चॅटबॉट्स आणि संवादात्मक AI: टोकनायझेशन वापरकर्त्याच्या इनपुट्सची प्रक्रिया करण्यासाठी आणि योग्य प्रतिसाद निर्माण करण्यासाठी वापरले जाते.

7. सामग्री मॉडरेशन: टोकनायझेशन सामग्री मॉडरेशन प्रणालींमध्ये विशिष्ट शब्द किंवा वाक्यांश ओळखण्यात मदत करू शकते.

Alternatives

जरी हा टूल टोकनायझेशनसाठी tiktoken चा वापर करतो, तरी इतर टोकनायझेशन पद्धती आणि लायब्ररी उपलब्ध आहेत:

1. NLTK (नैतिक भाषा टूलकिट): NLP कार्यांसाठी एक लोकप्रिय Python लायब्ररी, ज्यामध्ये टोकनायझेशन समाविष्ट आहे.

2. spaCy: एक अन्य शक्तिशाली NLP लायब्ररी जी कार्यक्षम टोकनायझेशनसह इतर भाषा प्रक्रिया क्षमतांची ऑफर करते.

3. WordPiece: BERT आणि इतर ट्रान्सफार्मर मॉडेल्सद्वारे वापरली जाणारी उपशब्द टोकनायझेशन अल्गोरिदम.

4. Byte Pair Encoding (BPE): टोकनायझेशनसाठी अनुकूलित डेटा संकुचन तंत्र, जे GPT-2 सारख्या मॉडेल्समध्ये वापरले जाते.

5. SentencePiece: एक अनियंत्रित मजकूर टोकनायझर आणि डिटोकनायझर, मुख्यतः न्यूरल नेटवर्क-आधारित मजकूर निर्माण प्रणालीसाठी.

History

टोकनायझेशन नैतिक भाषा प्रक्रियेमध्ये एक मूलभूत संकल्पना आहे. तथापि, आधुनिक भाषा मॉडेल्समध्ये वापरण्यात येणाऱ्या विशिष्ट टोकनायझेशन पद्धतींमध्ये महत्त्वपूर्ण बदल झाले आहेत:

1. शब्द-आधारित टोकनायझेशन: प्रारंभिक NLP प्रणालींनी साध्या शब्द-आधारित टोकनायझेशनचा वापर केला, जो मजकूराला पांढऱ्या जागा आणि विरामचिन्हांवर तोडतो.

2. नियम-आधारित टोकनायझेशन: अधिक सुसंस्कृत प्रणालींनी जटिल प्रकरणे जसे की संकुचन आणि संयुक्त शब्द हाताळण्यासाठी भाषिक नियमांचा वापर केला.

3. आंकिक टोकनायझेशन: मशीन लर्निंग तंत्रज्ञान डेटा मधून टोकनायझेशन पॅटर्न शिकण्यासाठी आणले गेले.

4. उपशब्द टोकनायझेशन: NLP मध्ये डीप लर्निंगच्या वाढीसोबत, Byte Pair Encoding (BPE) आणि WordPiece सारख्या उपशब्द टोकनायझेशन पद्धती लोकप्रिय झाल्या. या पद्धती अव्यवस्थित शब्द हाताळू शकतात आणि अनेक भाषांमध्ये चांगल्या प्रकारे कार्य करतात.

5. Tiktoken आणि GPT टोकनायझेशन: OpenAI द्वारे विकसित केलेले, tiktoken GPT मॉडेल्सद्वारे वापरण्यात येणारे टोकनायझेशन कार्यक्षमतेसाठी आणि व्यापक भाषा कव्हरेजसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहे.

Examples

येथे विविध प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये टोकन मोजण्यासाठी काही कोड उदाहरणे आहेत:

1import tiktoken
2
3def count_tokens(text, encoding_name):
4    encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
5    tokens = encoding.encode(text)
6    return len(tokens)
7
8## उदाहरण वापर
9text = "नमस्कार, जग! हे एक टोकनायझेशन उदाहरण आहे."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"टोकन संख्या: {token_count}")
13

1const { encoding_for_model } = require("tiktoken");
2
3function countTokens(text, encodingName) {
4  const enc = encoding_for_model(encodingName);
5  const tokens = enc.encode(text);
6  return tokens.length;
7}
8
9// उदाहरण वापर
10const text = "नमस्कार, जग! हे एक टोकनायझेशन उदाहरण आहे.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`टोकन संख्या: ${tokenCount}`);
14

1require 'tiktoken_ruby'
2
3def count_tokens(text, encoding_name)
4  encoding = Tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)
5  tokens = encoding.encode(text)
6  tokens.length
7end
8
9## उदाहरण वापर
10text = "नमस्कार, जग! हे एक टोकनायझेशन उदाहरण आहे."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "टोकन संख्या: #{token_count}"
14

हे उदाहरणे tiktoken लायब्ररी (किंवा इतर भाषांमध्ये समकक्ष) चा वापर करून दिलेल्या मजकूरामध्ये निर्दिष्ट एन्कोडिंग वापरून टोकन मोजण्याचा कसा उपयोग करावा हे दर्शवतात.

References

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Accessed 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], May 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.