Token Teller

Inleiding

De Token Teller is een tool die het aantal tokens in een gegeven string telt met behulp van de tiktoken-bibliotheek. Tokenisatie is een cruciale stap in natuurlijke taalverwerking (NLP) en wordt op grote schaal gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder machine learning-modellen, tekstanalyse en systemen voor taalbegrip.

Hoe deze tool te gebruiken

1. Voer de tekst in die je wilt tokeniseren in het daarvoor bestemde tekstvak.
2. Selecteer het coderingsalgoritme uit het dropdownmenu. Beschikbare opties zijn:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. De tool berekent automatisch het aantal tokens en toont dit.
4. Je kunt het resultaat naar je klembord kopiëren door op de knop "Resultaat kopiëren" te klikken.

Tokenisatieproces

Tokenisatie is het proces van het opdelen van tekst in kleinere eenheden die tokens worden genoemd. Deze tokens kunnen woorden, subwoorden of karakters zijn, afhankelijk van het gebruikte tokenisatie-algoritme. De tiktoken-bibliotheek, ontwikkeld door OpenAI, implementeert efficiënte tokenisatie-algoritmen die worden gebruikt in modellen zoals GPT-3 en GPT-4.

Coderingsalgoritmen

1. CL100K_BASE: Dit is de meest recente codering die door OpenAI-modellen wordt gebruikt. Het is ontworpen om een breed scala aan talen en speciale tekens efficiënt te verwerken.

2. P50K_BASE: Een oudere codering die door sommige GPT-3-modellen wordt gebruikt. Het heeft een vocabulaire van ongeveer 50.000 tokens.

3. R50K_BASE: Een andere codering die door eerdere GPT-3-modellen wordt gebruikt, ook met een vocabulaire van ongeveer 50.000 tokens.

Toepassingen

Token telling en tokenisatie hebben talloze toepassingen in natuurlijke taalverwerking en machine learning:

1. Training van taalmodellen: Tokenisatie is een cruciale preprocessing-stap voor het trainen van grote taalmodellen zoals GPT-3 en BERT.

2. Tekstclassificatie: Getokeniseerde tekst wordt vaak gebruikt als invoer voor tekstclassificatietaken, zoals sentimentanalyse of onderwerpcategorisatie.

3. Machinevertaling: Tokenisatie helpt bij het opdelen van zinnen in beheersbare eenheden voor vertaalsystemen.

4. Informatieopslag: Zoekmachines gebruiken tokenisatie om documenten te indexeren en zoekopdrachten te matchen.

5. Tekstsamenvoeging: Tokenisatie helpt bij het identificeren van belangrijke woorden en zinnen voor het genereren van samenvattingen.

6. Chatbots en Conversational AI: Tokenisatie wordt gebruikt om gebruikersinvoer te verwerken en passende antwoorden te genereren.

7. Inhoudsmoderatie: Tokenisatie kan helpen bij het identificeren van specifieke woorden of zinnen in inhoudsmoderatiesystemen.

Alternatieven

Hoewel deze tool tiktoken gebruikt voor tokenisatie, zijn er andere tokenisatiemethoden en -bibliotheken beschikbaar:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Een populaire Python-bibliotheek voor NLP-taken, inclusief tokenisatie.

2. spaCy: Een andere krachtige NLP-bibliotheek die efficiënte tokenisatie biedt naast andere taalverwerkingsmogelijkheden.

3. WordPiece: Een subwoord-tokenisatie-algoritme dat door BERT en andere transformer-modellen wordt gebruikt.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Een gegevenscompressietechniek die is aangepast voor tokenisatie en wordt gebruikt in modellen zoals GPT-2.

5. SentencePiece: Een onbewaakte teksttokenizer en detokenizer, voornamelijk voor op neurale netwerken gebaseerde tekstgeneratiesystemen.

Geschiedenis

Tokenisatie is al tientallen jaren een fundamenteel concept in natuurlijke taalverwerking. De specifieke tokenisatiemethoden die in moderne taalmodellen worden gebruikt, zijn echter aanzienlijk geëvolueerd:

1. Woorden-gebaseerde tokenisatie: Vroege NLP-systemen gebruikten eenvoudige woorden-gebaseerde tokenisatie, waarbij tekst op witruimte en interpunctie werd gesplitst.

2. Regel-gebaseerde tokenisatie: Meer geavanceerde systemen maakten gebruik van linguïstische regels om complexe gevallen zoals samentrekkingen en samenstellingen te behandelen.

3. Statistische tokenisatie: Machine learning-technieken werden geïntroduceerd om tokenisatiepatronen uit gegevens te leren.

4. Subwoord-tokenisatie: Met de opkomst van deep learning in NLP kregen subwoord-tokenisatiemethoden zoals Byte Pair Encoding (BPE) en WordPiece populariteit. Deze methoden kunnen omgaan met woorden die buiten de woordenschat vallen en werken goed in meerdere talen.

5. Tiktoken en GPT-tokenisatie: Ontwikkeld door OpenAI, implementeert tiktoken de tokenisatie die door GPT-modellen wordt gebruikt, geoptimaliseerd voor efficiëntie en brede taaldekking.

Voorbeelden

Hier zijn enkele codevoorbeelden om token telling te demonstreren met verschillende programmeertalen:

import tiktoken

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

## Voorbeeld gebruik
text = "Hallo, wereld! Dit is een tokenisatievoorbeeld."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Aantal tokens: {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;
}

// Voorbeeld gebruik
const text = "Hallo, wereld! Dit is een tokenisatievoorbeeld.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Aantal tokens: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Voorbeeld gebruik
text = "Hallo, wereld! Dit is een tokenisatievoorbeeld."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Aantal tokens: #{token_count}"

Deze voorbeelden demonstreren hoe je de tiktoken-bibliotheek (of zijn equivalenten in andere talen) kunt gebruiken om tokens in een gegeven tekst te tellen met behulp van een opgegeven codering.

Referenties

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