Лічильник Токенів

Вступ

Лічильник токенів — це інструмент, який підраховує кількість токенів у заданому рядку за допомогою бібліотеки tiktoken. Токенізація є важливим етапом у обробці природної мови (NLP) і широко використовується в різних застосуваннях, включаючи моделі машинного навчання, аналіз тексту та системи розуміння мови.

Як користуватися цим інструментом

1. Введіть текст, який ви хочете токенізувати, у наданій текстовій області.
2. Виберіть алгоритм кодування з випадаючого меню. Доступні варіанти:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. Інструмент автоматично підрахує та відобразить кількість токенів.
4. Ви можете скопіювати результат у буфер обміну, натиснувши кнопку "Копіювати результат".

Процес Токенізації

Токенізація — це процес розбиття тексту на менші одиниці, звані токенами. Ці токени можуть бути словами, підсловами або символами, залежно від використаного алгоритму токенізації. Бібліотека tiktoken, розроблена OpenAI, реалізує ефективні алгоритми токенізації, що використовуються в моделях, таких як GPT-3 та GPT-4.

Алгоритми Кодування

1. CL100K_BASE: Це найновіший кодувальник, використовуваний моделями OpenAI. Він розроблений для ефективної обробки широкого спектра мов та спеціальних символів.

2. P50K_BASE: Старіший кодувальник, використовуваний деякими моделями GPT-3. Він має словник приблизно з 50 000 токенів.

3. R50K_BASE: Ще один кодувальник, використовуваний раніше моделями GPT-3, також зі словником приблизно з 50 000 токенів.

Сфери Використання

Підрахунок токенів та токенізація мають численні застосування в обробці природної мови та машинному навчанні:

1. Навчання Мовних Моделей: Токенізація є важливим етапом попередньої обробки для навчання великих мовних моделей, таких як GPT-3 та BERT.

2. Класифікація Тексту: Токенізований текст часто використовується як вхідні дані для завдань класифікації тексту, таких як аналіз настроїв або категоризація тем.

3. Машинний Переклад: Токенізація допомагає розбивати речення на керовані одиниці для систем перекладу.

4. Інформаційний Пошук: Пошукові системи використовують токенізацію для індексації документів та співпадіння запитів.

5. Стиснення Тексту: Токенізація допомагає виявляти важливі слова та фрази для створення стислих викладок.

6. Чат-боти та Розмовний Штучний Інтелект: Токенізація використовується для обробки запитів користувачів та генерації відповідних відповідей.

7. Модерація Контенту: Токенізація може допомогти в ідентифікації конкретних слів або фраз у системах модерації контенту.

Альтернативи

Хоча цей інструмент використовує tiktoken для токенізації, існують й інші методи та бібліотеки токенізації:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Популярна бібліотека Python для завдань NLP, включаючи токенізацію.

2. spaCy: Ще одна потужна бібліотека NLP, яка пропонує ефективну токенізацію разом з іншими можливостями обробки мови.

3. WordPiece: Алгоритм токенізації підслів, що використовується BERT та іншими трансформерними моделями.

4. Byte Pair Encoding (BPE): Техніка стиснення даних, адаптована для токенізації, використовується в моделях, таких як GPT-2.

5. SentencePiece: Ненавчений текстовий токенізатор і детокенізатор, в основному для систем генерації тексту на основі нейронних мереж.

Історія

Токенізація була основоположним поняттям в обробці природної мови протягом десятиліть. Однак конкретні методи токенізації, які використовуються в сучасних мовних моделях, значно еволюціонували:

1. Токенізація на основі слів: Ранні системи NLP використовували просту токенізацію на основі слів, розбиваючи текст на пробіли та розділові знаки.

2. Токенізація на основі правил: Більш складні системи використовували лінгвістичні правила для обробки складних випадків, таких як скорочення та складні слова.

3. Статистична токенізація: Були введені методи машинного навчання для вивчення патернів токенізації з даних.

4. Токенізація підслів: З появою глибокого навчання в NLP популярність здобули методи токенізації підслів, такі як Byte Pair Encoding (BPE) та WordPiece. Ці методи можуть обробляти слова, що не входять до словника, і добре працюють з кількома мовами.

5. Токенізація Tiktoken та GPT: Розроблена OpenAI, tiktoken реалізує токенізацію, що використовується моделями GPT, оптимізовану для ефективності та широкого охоплення мов.

Приклади

Ось кілька прикладів коду, щоб продемонструвати підрахунок токенів за допомогою різних мов програмування:

import tiktoken

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

## Приклад використання
text = "Привіт, світе! Це приклад токенізації."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Кількість токенів: {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;
}

// Приклад використання
const text = "Привіт, світе! Це приклад токенізації.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Кількість токенів: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## Приклад використання
text = "Привіт, світе! Це приклад токенізації."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Кількість токенів: #{token_count}"

Ці приклади демонструють, як використовувати бібліотеку tiktoken (або її еквіваленти в інших мовах) для підрахунку токенів у заданому тексті з використанням певного кодування.

Посилання

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