Підрахуйте кількість токенів у заданому рядку, використовуючи бібліотеку tiktoken. Виберіть з різних алгоритмів кодування, включаючи CL100K_BASE, P50K_BASE та R50K_BASE. Необхідно для обробки природної мови та застосувань машинного навчання.
Лічильник токенів - це важливий інструмент для аналізу тексту перед його обробкою за допомогою мовних моделей ШІ, таких як GPT-3, GPT-4 та ChatGPT. Цей безкоштовний лічильник токенів точно підраховує кількість токенів у вашому тексті, використовуючи бібліотеку tiktoken від OpenAI, допомагаючи вам оптимізувати контент для моделей ШІ та залишатися в межах лімітів API.
Покрокові інструкції:
Токенізація - це процес розбиття тексту на менші одиниці, звані токенами. Ці токени представляють слова, підслова або символи, які моделі ШІ можуть розуміти та обробляти. Бібліотека tiktoken, розроблена OpenAI, реалізує ефективні алгоритми токенізації, що використовуються в моделях, таких як GPT-3 та GPT-4.
Виберіть правильне кодування для вашої моделі ШІ:
CL100K_BASE: Останнє кодування OpenAI для моделей GPT-4 та ChatGPT. Ефективно обробляє кілька мов та спеціальні символи.
P50K_BASE: Кодування для старіших моделей GPT-3 з приблизно 50,000 токенів у словниковому запасі.
R50K_BASE: Раніша система кодування GPT-3, також з 50,000 токенів у словниковому запасі.
Підрахунок токенів та токенізація є важливими для застосувань ШІ та обробки природної мови:
Навчання Моделей ШІ: Підрахунок токенів забезпечує правильну попередню обробку для навчання мовних моделей, таких як GPT-3, GPT-4 та BERT.
Управління Витратами API: Підрахуйте токени перед викликами API до OpenAI, Anthropic або інших сервісів ШІ для ефективного управління витратами.
Оптимізація Контенту: Оптимізуйте блоги, статті та маркетингові тексти для інструментів на основі ШІ та чат-ботів.
Класифікація Тексту: Підготуйте токенізований текст для аналізу настроїв, категоризації тем та аналізу контенту.
Машинний Переклад: Розбийте речення на керовані одиниці токенів для систем перекладу.
Інформаційний Пошук: Дозвольте пошуковим системам індексувати документи та ефективно відповідати на запити користувачів.
Стиснення Тексту: Визначте важливі слова та фрази для створення точних резюме.
Розробка Чат-ботів: Обробляйте введення користувачів та генеруйте відповідні відповіді в системах розмовного ШІ.
Модерація Контенту: Аналізуйте та визначайте конкретні слова або фрази в автоматизованих системах фільтрації контенту.
Хоча наш інструмент використовує tiktoken для точного підрахунку токенів, інші бібліотеки токенізації включають:
Підрахунок токенів значно еволюціонував з розвитком обробки природної мови:
Реалізуйте підрахунок токенів у ваших додатках:
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## Приклад використання
9text = "Привіт, світ! Це приклад токенізації."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Кількість токенів: {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// Приклад використання
10const text = "Привіт, світ! Це приклад токенізації.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Кількість токенів: ${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## Приклад використання
10text = "Привіт, світ! Це приклад токенізації."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Кількість токенів: #{token_count}"
14Ці приклади демонструють реалізацію функціональності підрахунку токенів за допомогою tiktoken на різних мовах програмування.
Токен - це одиниця тексту, яку обробляють моделі ШІ - зазвичай слова, підслова або символи. Підрахунок токенів допомагає визначити довжину тексту для обробки ШІ.
GPT-4 може обробити до 8,192 токенів (стандарт) або 32,768 токенів (GPT-4-32k) в одному запиті, включаючи як вхідні, так і вихідні дані.
Підрахунок токенів допомагає оцінити витрати API, забезпечити відповідність контенту межам моделі та оптимізувати текст для кращих результатів обробки ШІ.
CL100K_BASE - це останнє кодування для GPT-4 та ChatGPT, тоді як P50K_BASE використовується для старіших моделей GPT-3 з різними розмірами словникового запасу.
Наш інструмент використовує офіційну бібліотеку tiktoken від OpenAI, що забезпечує 100% точні підрахунки токенів, які відповідають розрахункам API OpenAI.
Цей інструмент найкраще працює для моделей OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Інші моделі можуть використовувати різні методи токенізації.
Так, знаки пунктуації зазвичай враховуються як окремі токени або об'єднуються з сусідніми словами, залежно від алгоритму кодування.
Так, кожна модель має специфічні ліміти: GPT-3.5 (4,096 токенів), GPT-4 (8,192 токенів), GPT-4-32k (32,768 токенів), а інші варіюються в залежності від постачальника.
Готові оптимізувати ваш текст для моделей ШІ? Використовуйте наш безкоштовний інструмент лічильника токенів вище, щоб проаналізувати ваш контент і переконатися, що він відповідає вимогам вашого застосування ШІ.
Відкрийте більше інструментів, які можуть бути корисними для вашого робочого процесу