Počítadlo tokenov

Úvod

Počítadlo tokenov je nástroj, ktorý počíta počet tokenov v zadanom reťazci pomocou knižnice tiktoken. Tokenizácia je kľúčovým krokom v spracovaní prirodzeného jazyka (NLP) a široko sa používa v rôznych aplikáciách, vrátane strojového učenia, analýzy textu a systémov porozumenia jazyku.

Ako používať tento nástroj

1. Zadajte text, ktorý chcete tokenizovať, do poskytnutej textovej oblasti.
2. Vyberte kódovací algoritmus z rozbaľovacieho menu. Dostupné možnosti sú:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Nástroj automaticky vypočíta a zobrazí počet tokenov.
4. Môžete skopírovať výsledok do schránky kliknutím na tlačidlo "Kopírovať výsledok".

Proces tokenizácie

Tokenizácia je proces rozdelenia textu na menšie jednotky nazývané tokeny. Tieto tokeny môžu byť slová, subslová alebo znaky, v závislosti od použitého algoritmu tokenizácie. Knižnica tiktoken, vyvinutá spoločnosťou OpenAI, implementuje efektívne algoritmy tokenizácie používané v modeloch ako GPT-3 a GPT-4.

Kódovacie algoritmy

1. CL100K_BASE: Toto je najnovší kódovanie používané modelmi OpenAI. Je navrhnuté na efektívne spracovanie širokej škály jazykov a špeciálnych znakov.

2. P50K_BASE: Staršie kódovanie používané niektorými modelmi GPT-3. Má slovník približne 50 000 tokenov.

3. R50K_BASE: Ďalšie kódovanie používané staršími modelmi GPT-3, taktiež so slovníkom približne 50 000 tokenov.

Použitie

Počítanie tokenov a tokenizácia majú množstvo aplikácií v spracovaní prirodzeného jazyka a strojovom učení:

1. Tréning jazykových modelov: Tokenizácia je kľúčovým predspracovávacím krokom pri tréningu veľkých jazykových modelov ako GPT-3 a BERT.

2. Klasifikácia textu: Tokenizovaný text sa často používa ako vstup pre úlohy klasifikácie textu, ako je analýza sentimentu alebo kategorizácia tém.

3. Strojový preklad: Tokenizácia pomáha rozdeľovať vety na spracovateľné jednotky pre prekladové systémy.

4. Vyhľadávanie informácií: Vyhľadávače používajú tokenizáciu na indexovanie dokumentov a zhodovanie dotazov.

5. Zhrnutie textu: Tokenizácia pomáha identifikovať dôležité slová a frázy na generovanie zhrnutí.

6. Chatboti a konverzačná AI: Tokenizácia sa používa na spracovanie vstupov používateľov a generovanie vhodných odpovedí.

7. Moderácia obsahu: Tokenizácia môže pomôcť pri identifikácii konkrétnych slov alebo fráz v systémoch moderácie obsahu.

Alternatívy

Hoci tento nástroj používa tiktoken na tokenizáciu, existujú aj iné metódy a knižnice tokenizácie:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Populárna Python knižnica pre úlohy NLP, vrátane tokenizácie.

2. spaCy: Ďalšia mocná knižnica NLP, ktorá ponúka efektívnu tokenizáciu spolu s ďalšími jazykovými spracovateľskými schopnosťami.

3. WordPiece: Algoritmus subslovnej tokenizácie používaný BERT a inými transformátorovými modelmi.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Technika kompresie údajov prispôsobená na tokenizáciu, používaná v modeloch ako GPT-2.

5. SentencePiece: Nezávislá textová tokenizácia a detokenizácia, hlavne pre systémy generovania textu založené na neurónových sieťach.

História

Tokenizácia bola základným konceptom v spracovaní prirodzeného jazyka po celé desaťročia. Avšak konkrétne metódy tokenizácie používané v moderných jazykových modeloch sa výrazne vyvinuli:

1. Tokenizácia založená na slovách: Rané systémy NLP používali jednoduchú tokenizáciu založenú na slovách, rozdeľujúc text na základe medzier a interpunkcie.

2. Tokenizácia založená na pravidlách: Sofistikovanejšie systémy zamestnávali jazykové pravidlá na zvládanie komplexných prípadov ako sú kontrakcie a zložené slová.

3. Štatistická tokenizácia: Boli zavedené techniky strojového učenia na učenie vzorov tokenizácie z údajov.

4. Subslovná tokenizácia: S nástupom hlbokého učenia v NLP sa stali populárnymi metódy subslovnej tokenizácie ako Byte Pair Encoding (BPE) a WordPiece. Tieto metódy dokážu spracovať slová mimo slovníka a fungujú dobre v rôznych jazykoch.

5. Tokenizácia tiktoken a GPT: Vyvinutá spoločnosťou OpenAI, tiktoken implementuje tokenizáciu používanú modelmi GPT, optimalizovanú pre efektivitu a široké pokrytie jazykov.

Príklady

Tu sú niektoré kódové príklady na demonštráciu počítania tokenov pomocou rôznych programovacích jazykov:

import tiktoken

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

## Príklad použitia
text = "Ahoj, svet! Toto je príklad tokenizácie."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Počet tokenov: {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;
}

// Príklad použitia
const text = "Ahoj, svet! Toto je príklad tokenizácie.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Počet tokenov: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Príklad použitia
text = "Ahoj, svet! Toto je príklad tokenizácie."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Počet tokenov: #{token_count}"

Tieto príklady demonštrujú, ako používať knižnicu tiktoken (alebo jej ekvivalenty v iných jazykoch) na počítanie tokenov v zadanom texte pomocou špecifikovaného kódovania.

Odkazy

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Prístup 2. augusta 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], jún 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], júl 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], máj 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.