使用tiktoken库计算字符串中的令牌数量

令牌计数器

Token Counter

介绍

Token Counter 是一个使用 tiktoken 库计算给定字符串中 token 数量的工具。分词是自然语言处理（NLP）中的一个关键步骤，广泛应用于各种应用程序，包括机器学习模型、文本分析和语言理解系统。

如何使用此工具

在提供的文本区域中输入您想要分词的文本。
从下拉菜单中选择编码算法。可用选项包括：
- CL100K_BASE
- P50K_BASE
- R50K_BASE
工具将自动计算并显示 token 数量。
您可以通过点击“复制结果”按钮将结果复制到剪贴板。

分词过程

分词是将文本分解为称为 token 的较小单元的过程。这些 token 可以是单词、子词或字符，具体取决于使用的分词算法。tiktoken 库由 OpenAI 开发，实现了在 GPT-3 和 GPT-4 等模型中使用的高效分词算法。

编码算法

CL100K_BASE：这是 OpenAI 模型使用的最新编码。旨在高效处理各种语言和特殊字符。
P50K_BASE：某些 GPT-3 模型使用的旧编码。它的词汇量约为 50,000 个 token。
R50K_BASE：早期 GPT-3 模型使用的另一种编码，词汇量也约为 50,000 个 token。

用例

token 计数和分词在自然语言处理和机器学习中有许多应用：

语言模型训练：分词是训练大型语言模型（如 GPT-3 和 BERT）的关键预处理步骤。
文本分类：分词文本通常用作文本分类任务的输入，例如情感分析或主题分类。
机器翻译：分词有助于将句子分解为可管理的单元，以便于翻译系统。
信息检索：搜索引擎使用分词来索引文档并匹配查询。
文本摘要：分词有助于识别重要的单词和短语，以生成摘要。
聊天机器人和对话式 AI：分词用于处理用户输入并生成适当的响应。
内容审核：分词可以帮助识别内容审核系统中的特定单词或短语。

替代方案

虽然此工具使用 tiktoken 进行分词，但还有其他分词方法和库可用：

NLTK（自然语言工具包）：一个流行的 Python 库，用于 NLP 任务，包括分词。
spaCy：另一个强大的 NLP 库，提供高效的分词以及其他语言处理功能。
WordPiece：BERT 和其他变换模型使用的子词分词算法。
字节对编码（BPE）：一种适用于分词的数据压缩技术，用于 GPT-2 等模型。
SentencePiece：一种无监督的文本分词和反分词工具，主要用于基于神经网络的文本生成系统。

历史

分词几十年来一直是自然语言处理的基本概念。然而，现代语言模型中使用的具体分词方法已经显著演变：

基于单词的分词：早期的 NLP 系统使用简单的基于单词的分词，按空格和标点符号分割文本。
基于规则的分词：更复杂的系统采用语言规则来处理复杂情况，例如缩写和复合词。
统计分词：引入机器学习技术从数据中学习分词模式。
子词分词：随着深度学习在 NLP 中的兴起，字节对编码（BPE）和 WordPiece 等子词分词方法变得流行。这些方法能够处理超出词汇表的单词，并在多种语言中表现良好。
Tiktoken 和 GPT 分词：由 OpenAI 开发，tiktoken 实现了 GPT 模型使用的分词，优化了效率和广泛的语言覆盖。

示例

以下是一些代码示例，演示如何使用不同编程语言进行 token 计数：

import tiktoken

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

## 示例用法
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;
}

// 示例用法
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

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

这些示例演示了如何使用 tiktoken 库（或其他语言中的等效库）根据指定编码计算给定文本中的 token 数量。

参考文献

OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Accessed 2 Aug. 2024.
Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], Dec. 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
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.
Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], Jul. 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
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.