ٹوکن کاؤنٹر

تعارف

ٹوکن کاؤنٹر ایک ٹول ہے جو دی گئی سٹرنگ میں ٹوکنز کی تعداد کو tiktoken لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے گنتا ہے۔ ٹوکنائزیشن قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) میں ایک اہم مرحلہ ہے اور اسے مختلف ایپلیکیشنز میں وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے، بشمول مشین لرننگ ماڈلز، متن کا تجزیہ، اور زبان کی سمجھنے کے نظام۔

اس ٹول کا استعمال کیسے کریں

1. فراہم کردہ ٹیکسٹ ایریا میں وہ متن درج کریں جسے آپ ٹوکنائز کرنا چاہتے ہیں۔
2. ڈراپ ڈاؤن مینو سے انکوڈنگ الگورڈم منتخب کریں۔ دستیاب اختیارات ہیں:
   • CL100K_BASE
   • P50K_BASE
   • R50K_BASE
3. یہ ٹول خود بخود ٹوکن کی تعداد کا حساب لگائے گا اور دکھائے گا۔
4. آپ "نتیجہ کاپی کریں" بٹن پر کلک کر کے نتیجہ اپنے کلپ بورڈ پر کاپی کر سکتے ہیں۔

ٹوکنائزیشن کا عمل

ٹوکنائزیشن ایک عمل ہے جس میں متن کو چھوٹے یونٹس میں توڑا جاتا ہے جنہیں ٹوکن کہا جاتا ہے۔ یہ ٹوکن الفاظ، ذیلی الفاظ، یا کردار ہو سکتے ہیں، جو ٹوکنائزیشن الگورڈم کے استعمال پر منحصر ہے۔ tiktoken لائبریری، جو OpenAI کی طرف سے تیار کی گئی ہے، موثر ٹوکنائزیشن الگورڈمز کو نافذ کرتی ہے جو GPT-3 اور GPT-4 جیسے ماڈلز میں استعمال ہوتے ہیں۔

انکوڈنگ الگورڈمز

1. CL100K_BASE: یہ OpenAI ماڈلز کی طرف سے استعمال ہونے والا سب سے حالیہ انکوڈنگ ہے۔ یہ مختلف زبانوں اور خاص کرداروں کو موثر طریقے سے سنبھالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

2. P50K_BASE: کچھ GPT-3 ماڈلز کے ذریعہ استعمال ہونے والا ایک قدیم انکوڈنگ۔ اس میں تقریباً 50,000 ٹوکنز کا ذخیرہ ہے۔

3. R50K_BASE: ایک اور انکوڈنگ جو پہلے کے GPT-3 ماڈلز میں استعمال ہوتی ہے، جس میں بھی تقریباً 50,000 ٹوکنز کا ذخیرہ ہے۔

استعمال کے کیسز

ٹوکن گننے اور ٹوکنائزیشن کے قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور مشین لرننگ میں متعدد ایپلیکیشنز ہیں:

1. زبان ماڈل کی تربیت: ٹوکنائزیشن بڑے زبان ماڈلز جیسے GPT-3 اور BERT کی تربیت کے لیے ایک اہم پیشگی مرحلہ ہے۔

2. متن کی درجہ بندی: ٹوکنائز کردہ متن اکثر متن کی درجہ بندی کے کاموں کے لیے ان پٹ کے طور پر استعمال ہوتا ہے، جیسے جذبات کا تجزیہ یا موضوع کی درجہ بندی۔

3. مشین ترجمہ: ٹوکنائزیشن جملوں کو ترجمہ کے نظاموں کے لیے قابل انتظام یونٹس میں توڑنے میں مدد کرتی ہے۔

4. معلومات کی بازیافت: سرچ انجن ٹوکنائزیشن کا استعمال دستاویزات کو انڈیکس کرنے اور تلاش کے سوالات کے ساتھ میچ کرنے کے لیے کرتے ہیں۔

5. متن کا خلاصہ: ٹوکنائزیشن اہم الفاظ اور جملوں کی شناخت میں مدد کرتی ہے تاکہ خلاصے تیار کیے جا سکیں۔

6. چیٹ بوٹس اور بات چیت کی AI: ٹوکنائزیشن صارف کے ان پٹ کو پروسیس کرنے اور مناسب جوابات پیدا کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔

7. مواد کی اعتدال: ٹوکنائزیشن مواد کی اعتدال کے نظاموں میں مخصوص الفاظ یا جملوں کی شناخت میں مدد کر سکتی ہے۔

متبادل

جبکہ یہ ٹول ٹوکنائزیشن کے لیے tiktoken کا استعمال کرتا ہے، دیگر ٹوکنائزیشن کے طریقے اور لائبریریاں بھی دستیاب ہیں:

1. NLTK (نیچرل لینگویج ٹول کٹ): NLP کے کاموں کے لیے ایک مقبول Python لائبریری، بشمول ٹوکنائزیشن۔

2. spaCy: ایک اور طاقتور NLP لائبریری جو موثر ٹوکنائزیشن کے ساتھ ساتھ دیگر زبان کی پروسیسنگ کی صلاحیتیں پیش کرتی ہے۔

3. WordPiece: ایک ذیلی لفظ ٹوکنائزیشن الگورڈم جو BERT اور دیگر ٹرانسفارمر ماڈلز میں استعمال ہوتا ہے۔

4. بائٹ پیئر انکوڈنگ (BPE): ایک ڈیٹا کمپریشن کی تکنیک جو ٹوکنائزیشن کے لیے اپنائی گئی ہے، جو GPT-2 جیسے ماڈلز میں استعمال ہوتی ہے۔

5. SentencePiece: ایک غیر نگرانی شدہ ٹیکسٹ ٹوکنائزر اور ڈی ٹوکنائزر، بنیادی طور پر نیورل نیٹ ورک پر مبنی ٹیکسٹ جنریشن کے نظاموں کے لیے۔

تاریخ

ٹوکنائزیشن قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں ایک بنیادی تصور رہی ہے۔ تاہم، جدید زبان ماڈلز میں استعمال ہونے والے مخصوص ٹوکنائزیشن کے طریقے نمایاں طور پر ترقی کر چکے ہیں:

1. لفظ پر مبنی ٹوکنائزیشن: ابتدائی NLP نظاموں نے سادہ لفظ پر مبنی ٹوکنائزیشن کا استعمال کیا، جو متن کو سفید جگہ اور نقطہ گذاری پر تقسیم کرتا ہے۔

2. قاعدہ پر مبنی ٹوکنائزیشن: زیادہ پیچیدہ نظاموں نے پیچیدہ معاملات جیسے کہ معاہدوں اور مرکب الفاظ کو سنبھالنے کے لیے لسانی قواعد کا استعمال کیا۔

3. شماریاتی ٹوکنائزیشن: مشین لرننگ کی تکنیکیں ڈیٹا سے ٹوکنائزیشن کے نمونوں کو سیکھنے کے لیے متعارف کی گئیں۔

4. ذیلی لفظ ٹوکنائزیشن: NLP میں ڈیپ لرننگ کے عروج کے ساتھ، بائٹ پیئر انکوڈنگ (BPE) اور WordPiece جیسے ذیلی لفظ ٹوکنائزیشن کے طریقے مقبولیت حاصل کر گئے۔ یہ طریقے اوورٹ آف ووکابلری الفاظ کو سنبھال سکتے ہیں اور کئی زبانوں میں اچھی طرح کام کرتے ہیں۔

5. tiktoken اور GPT ٹوکنائزیشن: OpenAI کی طرف سے تیار کردہ، tiktoken GPT ماڈلز میں استعمال ہونے والی ٹوکنائزیشن کو نافذ کرتا ہے، جو مؤثر اور وسیع زبان کی کوریج کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔

مثالیں

یہاں مختلف پروگرامنگ زبانوں میں ٹوکن گننے کے لیے کچھ کوڈ کی مثالیں ہیں:

import tiktoken

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

## مثال کا استعمال
text = "Hello, world! This is a tokenization example."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
print(f"Token count: {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;
}

// مثال کا استعمال
const text = "Hello, world! This is a tokenization example.";
const encodingName = "cl100k_base";
const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
console.log(`Token count: ${tokenCount}`);

require 'tiktoken_ruby'

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

## مثال کا استعمال
text = "Hello, world! This is a tokenization example."
encoding_name = "cl100k_base"
token_count = count_tokens(text, encoding_name)
puts "Token count: #{token_count}"

یہ مثالیں ظاہر کرتی ہیں کہ tiktoken لائبریری (یا دیگر زبانوں میں اس کے مساوی) کا استعمال کرتے ہوئے مخصوص انکوڈنگ کا استعمال کرتے ہوئے دیے گئے متن میں ٹوکنز کی تعداد کیسے گنی جا سکتی ہے۔

حوالہ جات

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