Token Sayacı

Giriş

Token Sayacı, verilen bir dizedeki token sayısını tiktoken kütüphanesini kullanarak sayan bir araçtır. Tokenizasyon, doğal dil işleme (NLP) için kritik bir adımdır ve makine öğrenimi modelleri, metin analizi ve dil anlama sistemleri gibi çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Bu Aracı Nasıl Kullanılır

1. Tokenize etmek istediğiniz metni sağlanan metin alanına girin.
2. Aşağı açılır menüden kodlama algoritmasını seçin. Mevcut seçenekler:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Araç otomatik olarak token sayısını hesaplayacak ve gösterecektir.
4. "Sonucu Kopyala" butonuna tıklayarak sonucu panonuza kopyalayabilirsiniz.

Tokenizasyon Süreci

Tokenizasyon, metni token adı verilen daha küçük birimlere ayırma işlemidir. Bu tokenlar, kullanılan tokenizasyon algoritmasına bağlı olarak kelimeler, alt kelimeler veya karakterler olabilir. OpenAI tarafından geliştirilen tiktoken kütüphanesi, GPT-3 ve GPT-4 gibi modellerde kullanılan verimli tokenizasyon algoritmalarını uygulamaktadır.

Kodlama Algoritmaları

1. CL100K_BASE: OpenAI modellerinin kullandığı en güncel kodlamadır. Geniş bir dil yelpazesini ve özel karakterleri verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır.

2. P50K_BASE: Bazı GPT-3 modelleri tarafından kullanılan daha eski bir kodlamadır. Yaklaşık 50.000 tokenlık bir kelime dağarcığına sahiptir.

3. R50K_BASE: Daha önceki GPT-3 modellerinde kullanılan başka bir kodlama, yine yaklaşık 50.000 tokenlık bir kelime dağarcığına sahiptir.

Kullanım Durumları

Token sayımı ve tokenizasyon, doğal dil işleme ve makine öğrenimi alanında birçok uygulamaya sahiptir:

1. Dil Modeli Eğitimi: Tokenizasyon, GPT-3 ve BERT gibi büyük dil modellerinin eğitimi için kritik bir ön işleme adımıdır.

2. Metin Sınıflandırması: Tokenize edilmiş metin, genellikle duygu analizi veya konu kategorilendirme gibi metin sınıflandırma görevleri için girdi olarak kullanılır.

3. Makine Çevirisi: Tokenizasyon, cümleleri çeviri sistemleri için yönetilebilir birimlere ayırmaya yardımcı olur.

4. Bilgi Alma: Arama motorları, belgeleri indekslemek ve sorgularla eşleştirmek için tokenizasyon kullanır.

5. Metin Özetleme: Tokenizasyon, özet oluşturmak için önemli kelimeleri ve ifadeleri belirlemeye yardımcı olur.

6. Chatbotlar ve Konuşma AI: Tokenizasyon, kullanıcı girişlerini işlemek ve uygun yanıtlar oluşturmak için kullanılır.

7. İçerik Moderasyonu: Tokenizasyon, içerik moderasyonu sistemlerinde belirli kelimeleri veya ifadeleri tanımlamaya yardımcı olabilir.

Alternatifler

Bu araç tiktoken kullanarak tokenizasyon yapsa da, mevcut diğer tokenizasyon yöntemleri ve kütüphaneler bulunmaktadır:

1. NLTK (Doğal Dil Araç Takımı): Tokenizasyon dahil olmak üzere NLP görevleri için popüler bir Python kütüphanesidir.

2. spaCy: Diğer güçlü bir NLP kütüphanesi, tokenizasyonun yanı sıra diğer dil işleme yetenekleri sunar.

3. WordPiece: BERT ve diğer transformer modelleri tarafından kullanılan bir alt kelime tokenizasyon algoritmasıdır.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Tokenizasyon için uyarlanan bir veri sıkıştırma tekniği, GPT-2 gibi modellerde kullanılır.

5. SentencePiece: Temel olarak Sinir Ağı tabanlı metin üretim sistemleri için denetimsiz bir metin tokenize edici ve detokenize edicidir.

Tarihçe

Tokenizasyon, doğal dil işleme alanında temel bir kavram olmuştur. Ancak modern dil modellerinde kullanılan spesifik tokenizasyon yöntemleri önemli ölçüde evrim geçirmiştir:

1. Kelime bazlı tokenizasyon: Erken NLP sistemleri, metni boşluk ve noktalama işaretlerinde bölerek basit kelime bazlı tokenizasyon kullanıyordu.

2. Kural bazlı tokenizasyon: Daha sofistike sistemler, karmaşık durumları ele almak için dilbilgisel kurallar kullandı.

3. İstatistiksel tokenizasyon: Makine öğrenimi teknikleri, verilerden tokenizasyon kalıplarını öğrenmek için tanıtıldı.

4. Alt kelime tokenizasyonu: Derin öğrenmenin NLP'deki yükselişi ile birlikte, Byte Pair Encoding (BPE) ve WordPiece gibi alt kelime tokenizasyon yöntemleri popülerlik kazandı. Bu yöntemler, kelime dağarcığında bulunmayan kelimeleri ele alabilir ve çoklu dillerde iyi çalışır.

5. Tiktoken ve GPT tokenizasyonu: OpenAI tarafından geliştirilen tiktoken, GPT modellerinin kullandığı tokenizasyonu uygulayarak verimlilik ve geniş dil kapsamı için optimize edilmiştir.

Örnekler

Farklı programlama dillerinde token sayımını göstermek için bazı kod örnekleri:

import tiktoken

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

## Örnek kullanım
text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Token sayısı: {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;
}

// Örnek kullanım
const text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Token sayısı: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Örnek kullanım
text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Token sayısı: #{token_count}"

Bu örnekler, belirtilen bir kodlama kullanarak verilen bir metindeki tokenları saymak için tiktoken kütüphanesini (veya diğer dillerdeki eşdeğerlerini) nasıl kullanacağınızı göstermektedir.

Referanslar

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Erişim tarihi 2 Ağu. 2024.
2. Vaswani, Ashish, ve diğerleri. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], Aralık 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, ve diğerleri. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], Haziran 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., ve diğerleri. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], Temmuz 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Devlin, Jacob, ve diğerleri. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], Mayıs 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.