Števec Tokenov

Uvod

Števec tokenov je orodje, ki šteje število tokenov v danem nizu z uporabo knjižnice tiktoken. Tokenizacija je ključni korak v obdelavi naravnega jezika (NLP) in se široko uporablja v različnih aplikacijah, vključno z modeli strojnega učenja, analizo besedil in sistemi razumevanja jezika.

Kako uporabljati to orodje

1. Vnesite besedilo, ki ga želite tokenizirati, v predvideno besedilno območje.
2. Izberite algoritem kodiranja iz spustnega menija. Na voljo so naslednje možnosti:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Orodje bo samodejno izračunalo in prikazalo število tokenov.
4. Rezultat lahko kopirate v svojo odložišče s klikom na gumb "Kopiraj rezultat".

Postopek tokenizacije

Tokenizacija je postopek razbijanja besedila na manjše enote, imenovane tokeni. Ti tokeni so lahko besede, podbesede ali znaki, odvisno od uporabljenega algoritma tokenizacije. Knjižnica tiktoken, ki jo je razvilo podjetje OpenAI, implementira učinkovite algoritme tokenizacije, ki se uporabljajo v modelih, kot sta GPT-3 in GPT-4.

Algoritmi kodiranja

1. CL100K_BASE: To je najnovejše kodiranje, ki ga uporabljajo modeli OpenAI. Zasnovano je za učinkovito obravnavo širokega spektra jezikov in posebnih znakov.

2. P50K_BASE: Starejše kodiranje, ki ga uporabljajo nekateri modeli GPT-3. Ima besedišče, ki obsega približno 50.000 tokenov.

3. R50K_BASE: Še eno kodiranje, ki ga uporabljajo zgodnejši modeli GPT-3, prav tako z besediščem, ki obsega približno 50.000 tokenov.

Primeri uporabe

Števec tokenov in tokenizacija imata številne aplikacije v obdelavi naravnega jezika in strojnega učenja:

1. Usposabljanje jezikovnih modelov: Tokenizacija je ključni predhodni korak za usposabljanje velikih jezikovnih modelov, kot sta GPT-3 in BERT.

2. Klasifikacija besedil: Tokenizirano besedilo se pogosto uporablja kot vhod za naloge klasifikacije besedil, kot so analiza sentimenta ali kategorizacija tem.

3. Strojno prevajanje: Tokenizacija pomaga razbiti stavke na obvladljive enote za prevajalske sisteme.

4. Pridobivanje informacij: Iskalniki uporabljajo tokenizacijo za indeksiranje dokumentov in ujemanje poizvedb.

5. Povzemanje besedil: Tokenizacija pomaga pri prepoznavanju pomembnih besed in fraz za generiranje povzetkov.

6. Klepetalnice in pogovorna umetna inteligenca: Tokenizacija se uporablja za obdelavo uporabniških vhodov in generiranje ustreznih odgovorov.

7. Upravljanje vsebin: Tokenizacija lahko pomaga pri prepoznavanju specifičnih besed ali fraz v sistemih za upravljanje vsebin.

Alternativne možnosti

Medtem ko to orodje uporablja tiktoken za tokenizacijo, so na voljo tudi druge metode in knjižnice za tokenizacijo:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Priljubljena knjižnica Python za naloge NLP, vključno s tokenizacijo.

2. spaCy: Še ena močna knjižnica NLP, ki ponuja učinkovito tokenizacijo skupaj z drugimi zmožnostmi obdelave jezika.

3. WordPiece: Algoritem za podbesedno tokenizacijo, ki ga uporabljajo BERT in drugi transformacijski modeli.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Tehnika stiskanja podatkov, prilagojena za tokenizacijo, ki se uporablja v modelih, kot je GPT-2.

5. SentencePiece: Nepodprto besedilo za tokenizacijo in detokenizacijo, predvsem za sisteme generiranja besedil na osnovi nevronskih mrež.

Zgodovina

Tokenizacija je bila temeljna koncept v obdelavi naravnega jezika desetletja. Vendar so se specifične metode tokenizacije, uporabljene v sodobnih jezikovnih modelih, znatno razvile:

1. Tokenizacija na osnovi besed: Zgodnji sistemi NLP so uporabljali preprosto tokenizacijo na osnovi besed, ki je razbijala besedilo na beline in ločila.

2. Tokenizacija na osnovi pravil: Bolj sofisticirani sistemi so uporabljali jezikovna pravila za obravnavo kompleksnih primerov, kot so kontrakcije in sestavljene besede.

3. Statistična tokenizacija: Uvedene so bile tehnike strojnega učenja za učenje vzorcev tokenizacije iz podatkov.

4. Tokenizacija podbesed: Z naraščanjem globokega učenja v NLP so pridobile priljubljenost metode tokenizacije podbesed, kot sta Byte Pair Encoding (BPE) in WordPiece. Te metode lahko obravnavajo besede, ki niso v besedišču, in dobro delujejo v več jezikih.

5. Tokenizacija tiktoken in GPT: Razvila jo je OpenAI, tiktoken implementira tokenizacijo, ki jo uporabljajo modeli GPT, optimizirano za učinkovitost in široko pokritost jezikov.

Primeri

Tukaj je nekaj primerov kode za prikaz štetja tokenov z uporabo različnih programskih jezikov:

import tiktoken

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

## Primer uporabe
text = "Pozdravljen, svet! To je primer tokenizacije."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Število 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;
}

// Primer uporabe
const text = "Pozdravljen, svet! To je primer tokenizacije.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Število 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

## Primer uporabe
text = "Pozdravljen, svet! To je primer tokenizacije."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Število tokenov: #{token_count}"

Ti primeri prikazujejo, kako uporabiti knjižnico tiktoken (ali njene ekvivalente v drugih jezikih) za štetje tokenov v danem besedilu z uporabo določenega kodiranja.

Reference

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Dostop 2. avg. 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Pozornost je vse, kar potrebujete." arXiv:1706.03762 [cs], dec. 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, et al. "Nevronski strojni prevod redkih besed z enotami podbesed." arXiv:1508.07909 [cs], jun. 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Jezikovni modeli so učitelji z malo primeri." arXiv:2005.14165 [cs], jul. 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Devlin, Jacob, et al. "BERT: Predusposabljanje globokih dvoznamenjskih transformatorjev za razumevanje jezika." arXiv:1810.04805 [cs], maj 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.