tiktoken kütüphanesini kullanarak verilen bir dizgedeki token sayısını sayın. CL100K_BASE, P50K_BASE ve R50K_BASE dahil olmak üzere farklı kodlama algoritmalarından seçim yapın. Doğal dil işleme ve makine öğrenimi uygulamaları için gereklidir.
Bir token sayacı, metni AI dil modelleri olan GPT-3, GPT-4 ve ChatGPT ile işlemden geçirmeden önce analiz etmek için gerekli bir araçtır. Bu ücretsiz token sayacı, OpenAI'nin tiktoken kütüphanesini kullanarak metninizdeki token sayısını doğru bir şekilde sayar, böylece AI modelleri için içeriği optimize etmenize ve API sınırları içinde kalmanıza yardımcı olur.
Adım adım talimatlar:
Tokenizasyon, metni token adı verilen daha küçük birimlere ayırma sürecidir. Bu tokenlar, AI modellerinin anlayıp işleyebileceği kelimeleri, alt kelimeleri veya karakterleri temsil eder. OpenAI tarafından geliştirilen tiktoken kütüphanesi, GPT-3 ve GPT-4 gibi modellerde kullanılan verimli tokenizasyon algoritmalarını uygular.
AI modeliniz için doğru kodlamayı seçin:
CL100K_BASE: GPT-4 ve ChatGPT modelleri için en son OpenAI kodlaması. Birden fazla dili ve özel karakterleri verimli bir şekilde işler.
P50K_BASE: Yaklaşık 50.000 token kelime dağarcığına sahip eski GPT-3 modelleri için kodlama.
R50K_BASE: 50.000 token kelime dağarcığına sahip önceki GPT-3 kodlama sistemi.
Token sayımı ve tokenizasyon, AI uygulamaları ve doğal dil işleme için gereklidir:
AI Model Eğitimi: Token sayımı, GPT-3, GPT-4 ve BERT gibi dil modellerinin eğitimi için uygun ön işleme sağlar.
API Maliyet Yönetimi: OpenAI, Anthropic veya diğer AI hizmetlerine API çağrıları yapmadan önce tokenları sayarak maliyetleri etkili bir şekilde yönetin.
İçerik Optimizasyonu: Blog yazıları, makaleler ve pazarlama metinlerini AI destekli araçlar ve sohbet botları için optimize edin.
Metin Sınıflandırması: Duygu analizi, konu kategorilendirmesi ve içerik analizi için tokenize edilmiş metin hazırlayın.
Makine Çevirisi: Çeviri sistemleri için cümleleri yönetilebilir token birimlerine ayırın.
Bilgi Elde Etme: Arama motorlarının belgeleri dizinlemesine ve kullanıcı sorgularını verimli bir şekilde eşleştirmesine olanak tanıyın.
Metin Özetleme: Doğru özetler oluşturmak için önemli kelimeleri ve ifadeleri belirleyin.
Sohbet Botu Geliştirme: Kullanıcı girdilerini işleyin ve konuşma AI sistemlerinde uygun yanıtlar oluşturun.
İçerik Moderasyonu: Otomatik içerik filtreleme sistemlerinde belirli kelimeleri veya ifadeleri analiz edin ve tanımlayın.
Araçlarımız tiktoken kullanarak doğru token sayımı sağlarken, diğer tokenizasyon kütüphaneleri şunlardır:
Token sayımı, doğal dil işleme alanındaki ilerlemelerle önemli ölçüde evrim geçirmiştir:
Uygulamalarınızda token sayımını uygulayın:
1import tiktoken
2
3def count_tokens(text, encoding_name):
4 encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 return len(tokens)
7
8## Örnek kullanım
9text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Token sayısı: {token_count}")
131const { encoding_for_model } = require("tiktoken");
2
3function countTokens(text, encodingName) {
4 const enc = encoding_for_model(encodingName);
5 const tokens = enc.encode(text);
6 return tokens.length;
7}
8
9// Örnek kullanım
10const text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token sayısı: ${tokenCount}`);
141require 'tiktoken_ruby'
2
3def count_tokens(text, encoding_name)
4 encoding = Tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 tokens.length
7end
8
9## Örnek kullanım
10text = "Merhaba, dünya! Bu bir tokenizasyon örneğidir."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token sayısı: #{token_count}"
14Bu örnekler, farklı programlama dillerinde tiktoken kullanarak token sayımı işlevselliğini uygulamayı göstermektedir.
Bir token, AI modellerinin işlediği metin birimidir - genellikle kelimeler, alt kelimeler veya karakterlerdir. Token sayımı, AI işleme için metin uzunluğunu belirlemeye yardımcı olur.
GPT-4, tek bir istekte 8,192 token (standart) veya 32,768 token (GPT-4-32k) işleyebilir; bu, hem girdi hem de çıktıyı içerir.
Token sayımı, API maliyetlerini tahmin etmeye, içeriğin model sınırlarına uyduğundan emin olmaya ve metni daha iyi AI işleme sonuçları için optimize etmeye yardımcı olur.
CL100K_BASE, GPT-4 ve ChatGPT için en son kodlamadır, P50K_BASE ise farklı kelime dağarcığı boyutlarına sahip eski GPT-3 modelleri için kullanılır.
Araçlarımız, OpenAI'nin resmi tiktoken kütüphanesini kullanarak %100 doğru token sayıları sağlar ve OpenAI'nin API hesaplamalarıyla eşleşir.
Bu araç, OpenAI modelleri (GPT-3, GPT-4, ChatGPT) için en iyi şekilde çalışır. Diğer modeller farklı tokenizasyon yöntemleri kullanabilir.
Evet, noktalama işaretleri genellikle ayrı tokenlar olarak veya bitişik kelimelerle birleştirilmiş olarak sayılır; bu, kodlama algoritmasına bağlıdır.
Evet, her modelin belirli sınırları vardır: GPT-3.5 (4,096 token), GPT-4 (8,192 token), GPT-4-32k (32,768 token) ve diğerleri sağlayıcıya göre değişir.
AI modelleri için metninizi optimize etmeye hazır mısınız? İçeriğinizi analiz etmek ve AI uygulama gereksinimlerinizi karşılayacak şekilde olduğundan emin olmak için yukarıdaki ücretsiz token sayacı aracımızı kullanın.
İş akışınız için faydalı olabilecek daha fazla aracı keşfedin