Liczniki Tokenów

Wprowadzenie

Licznik tokenów to narzędzie, które zlicza liczbę tokenów w danym ciągu znaków przy użyciu biblioteki tiktoken. Tokenizacja jest kluczowym krokiem w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i jest szeroko stosowana w różnych aplikacjach, w tym w modelach uczenia maszynowego, analizie tekstu i systemach rozumienia języka.

Jak korzystać z tego narzędzia

1. Wprowadź tekst, który chcesz tokenizować, w podanym obszarze tekstowym.
2. Wybierz algorytm kodowania z rozwijanej listy. Dostępne opcje to:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Narzędzie automatycznie obliczy i wyświetli liczbę tokenów.
4. Możesz skopiować wynik do schowka, klikając przycisk "Kopiuj wynik".

Proces tokenizacji

Tokenizacja to proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami. Te tokeny mogą być słowami, pod-słowami lub znakami, w zależności od używanego algorytmu tokenizacji. Biblioteka tiktoken, opracowana przez OpenAI, implementuje wydajne algorytmy tokenizacji stosowane w modelach takich jak GPT-3 i GPT-4.

Algorytmy kodowania

1. CL100K_BASE: Jest to najnowsze kodowanie używane przez modele OpenAI. Jest zaprojektowane do efektywnego obsługiwania szerokiego zakresu języków i znaków specjalnych.

2. P50K_BASE: Starsze kodowanie używane przez niektóre modele GPT-3. Posiada słownik składający się z około 50 000 tokenów.

3. R50K_BASE: Kolejne kodowanie używane przez wcześniejsze modele GPT-3, również z słownikiem składającym się z około 50 000 tokenów.

Zastosowania

Zliczanie tokenów i tokenizacja mają liczne zastosowania w przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu maszynowym:

1. Szkolenie modelu językowego: Tokenizacja jest kluczowym krokiem wstępnym do szkolenia dużych modeli językowych, takich jak GPT-3 i BERT.

2. Klasyfikacja tekstu: Tokenizowany tekst jest często używany jako wejście do zadań klasyfikacji tekstu, takich jak analiza sentymentu czy kategoryzacja tematów.

3. Tłumaczenie maszynowe: Tokenizacja pomaga w dzieleniu zdań na zarządzalne jednostki dla systemów tłumaczeniowych.

4. Wyszukiwanie informacji: Wyszukiwarki używają tokenizacji do indeksowania dokumentów i dopasowywania zapytań.

5. Streszczenie tekstu: Tokenizacja pomaga w identyfikacji ważnych słów i fraz do generowania streszczeń.

6. Chatboty i sztuczna inteligencja konwersacyjna: Tokenizacja jest używana do przetwarzania wejść użytkowników i generowania odpowiednich odpowiedzi.

7. Moderacja treści: Tokenizacja może pomóc w identyfikacji konkretnych słów lub fraz w systemach moderacji treści.

Alternatywy

Chociaż to narzędzie korzysta z tiktoken do tokenizacji, dostępne są inne metody i biblioteki tokenizacji:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Popularna biblioteka Pythona do zadań NLP, w tym tokenizacji.

2. spaCy: Inna potężna biblioteka NLP, która oferuje wydajną tokenizację wraz z innymi możliwościami przetwarzania języka.

3. WordPiece: Algorytm tokenizacji pod-słowowej używany przez BERT i inne modele transformacyjne.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Technika kompresji danych dostosowana do tokenizacji, używana w modelach takich jak GPT-2.

5. SentencePiece: Nadzorowane narzędzie do tokenizacji i detokenizacji tekstu, głównie dla systemów generacji tekstu opartych na sieciach neuronowych.

Historia

Tokenizacja była fundamentalnym pojęciem w przetwarzaniu języka naturalnego przez dziesięciolecia. Jednak konkretne metody tokenizacji stosowane w nowoczesnych modelach językowych znacznie się rozwinęły:

1. Tokenizacja oparta na słowach: Wczesne systemy NLP używały prostych metod tokenizacji opartych na słowach, dzieląc tekst na podstawie białych znaków i interpunkcji.

2. Tokenizacja oparta na regułach: Bardziej zaawansowane systemy stosowały zasady językowe do obsługi skomplikowanych przypadków, takich jak skróty i słowa złożone.

3. Tokenizacja statystyczna: Wprowadzono techniki uczenia maszynowego do nauki wzorców tokenizacji z danych.

4. Tokenizacja pod-słowowa: Wraz z rozwojem głębokiego uczenia w NLP, metody tokenizacji pod-słowowej, takie jak Byte Pair Encoding (BPE) i WordPiece, zyskały na popularności. Metody te mogą obsługiwać słowa spoza słownika i dobrze działają w różnych językach.

5. Tokenizacja tiktoken i GPT: Opracowana przez OpenAI, tiktoken implementuje tokenizację stosowaną przez modele GPT, zoptymalizowaną pod kątem wydajności i szerokiego pokrycia językowego.

Przykłady

Oto kilka przykładów kodu, aby zademonstrować zliczanie tokenów przy użyciu różnych języków programowania:

import tiktoken

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

## Przykład użycia
text = "Cześć, świecie! To jest przykład tokenizacji."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Liczba tokenów: {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;
}

// Przykład użycia
const text = "Cześć, świecie! To jest przykład tokenizacji.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Liczba tokenów: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Przykład użycia
text = "Cześć, świecie! To jest przykład tokenizacji."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Liczba tokenów: #{token_count}"

Te przykłady pokazują, jak używać biblioteki tiktoken (lub jej odpowiedników w innych językach) do zliczania tokenów w danym tekście przy użyciu określonego kodowania.

Odniesienia

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