tiktoken لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے دی گئی سٹرنگ میں ٹوکن کی تعداد شمار کریں۔ CL100K_BASE، P50K_BASE، اور R50K_BASE سمیت مختلف انکوڈنگ الگورڈمز میں سے منتخب کریں۔ قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور مشین لرننگ کی ایپلیکیشنز کے لیے ضروری۔
ایک ٹوکن کاؤنٹر ایک لازمی ٹول ہے جو AI زبان ماڈلز جیسے GPT-3، GPT-4، اور ChatGPT کے ساتھ پروسیسنگ سے پہلے متن کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ مفت ٹوکن کاؤنٹر آپ کے متن میں ٹوکن کی تعداد کو درست طریقے سے گنتا ہے، OpenAI کی tiktoken لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے، جو آپ کو AI ماڈلز کے لیے مواد کو بہتر بنانے اور API کی حدود کے اندر رہنے میں مدد کرتا ہے۔
مرحلہ وار ہدایات:
ٹوکنائزیشن ایک عمل ہے جس میں متن کو چھوٹے یونٹس میں تقسیم کیا جاتا ہے جنہیں ٹوکن کہا جاتا ہے۔ یہ ٹوکن AI ماڈلز کے لیے قابل فہم اور پروسیس کرنے کے لیے الفاظ، ذیلی الفاظ، یا کرداروں کی نمائندگی کرتے ہیں۔ tiktoken لائبریری، جو OpenAI نے تیار کی ہے، GPT-3 اور GPT-4 جیسے ماڈلز میں استعمال ہونے والے موثر ٹوکنائزیشن الگورڈمز کو نافذ کرتی ہے۔
اپنے AI ماڈل کے لیے صحیح انکوڈنگ منتخب کریں:
CL100K_BASE: GPT-4 اور ChatGPT ماڈلز کے لیے جدید ترین OpenAI انکوڈنگ۔ متعدد زبانوں اور خاص کرداروں کو مؤثر طریقے سے سنبھالتا ہے۔
P50K_BASE: تقریباً 50,000 ٹوکن لغت کے ساتھ پرانے GPT-3 ماڈلز کے لیے انکوڈنگ۔
R50K_BASE: پہلے کے GPT-3 انکوڈنگ سسٹم، جس میں بھی 50,000 ٹوکن لغت شامل ہے۔
ٹوکن گنتی اور ٹوکنائزیشن AI ایپلیکیشنز اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے لیے لازمی ہیں:
AI ماڈل کی تربیت: ٹوکن گنتی زبان ماڈلز جیسے GPT-3، GPT-4، اور BERT کی تربیت کے لیے مناسب پری پروسیسنگ کو یقینی بناتی ہے۔
API لاگت کا انتظام: OpenAI، Anthropic، یا دیگر AI خدمات کے لیے API کالز سے پہلے ٹوکن گنیں تاکہ لاگت کو مؤثر طریقے سے منظم کیا جا سکے۔
مواد کی اصلاح: بلاگ پوسٹس، مضامین، اور مارکیٹنگ کی کاپی کو AI پاورڈ ٹولز اور چیٹ بوٹس کے لیے بہتر بنائیں۔
متن کی درجہ بندی: جذباتی تجزیے، موضوع کی درجہ بندی، اور مواد کے تجزیے کے لیے ٹوکنائزڈ متن تیار کریں۔
مشین ترجمہ: ترجمہ کے نظام کے لیے جملوں کو قابل انتظام ٹوکن یونٹس میں تقسیم کریں۔
معلومات کی بازیافت: سرچ انجنوں کو دستاویزات کو انڈیکس کرنے اور صارف کے سوالات کے ساتھ مؤثر طریقے سے ملانے کے قابل بنائیں۔
متن کا خلاصہ: درست خلاصے تیار کرنے کے لیے اہم الفاظ اور جملے کی شناخت کریں۔
چیٹ بوٹ کی ترقی: صارف کے ان پٹ کو پروسیس کریں اور گفتگو کے AI سسٹمز میں مناسب جوابات تیار کریں۔
مواد کی نگرانی: خودکار مواد کی فلٹرنگ کے نظام میں مخصوص الفاظ یا جملوں کا تجزیہ اور شناخت کریں۔
جبکہ ہمارا ٹول درست ٹوکن گنتی کے لیے tiktoken کا استعمال کرتا ہے، دیگر ٹوکنائزیشن لائبریریوں میں شامل ہیں:
ٹوکن گنتی قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں ترقی کے ساتھ نمایاں طور پر ترقی کر چکی ہے:
اپنی ایپلیکیشنز میں ٹوکن گنتی کو نافذ کریں:
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## مثال کا استعمال
9text = "Hello, world! This is a tokenization example."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Token count: {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// مثال کا استعمال
10const text = "Hello, world! This is a tokenization example.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token count: ${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## مثال کا استعمال
10text = "Hello, world! This is a tokenization example."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token count: #{token_count}"
14یہ مثالیں مختلف پروگرامنگ زبانوں میں tiktoken کا استعمال کرتے ہوئے ٹوکن گنتی کی فعالیت کو نافذ کرنے کا مظاہرہ کرتی ہیں۔
ایک ٹوکن ایک متن کا یونٹ ہے جسے AI ماڈلز پروسیس کرتے ہیں - عام طور پر الفاظ، ذیلی الفاظ، یا کردار۔ ٹوکن گنتی AI پروسیسنگ کے لیے متن کی لمبائی کا تعین کرنے میں مدد کرتی ہے۔
GPT-4 ایک ہی درخواست میں 8,192 ٹوکن (معیاری) یا 32,768 ٹوکن (GPT-4-32k) پروسیس کر سکتا ہے، جس میں ان پٹ اور آؤٹ پٹ دونوں شامل ہیں۔
ٹوکن گنتی API کی لاگت کا تخمینہ لگانے، یہ یقینی بنانے میں مدد کرتی ہے کہ مواد ماڈل کی حدود میں فٹ ہو، اور بہتر AI پروسیسنگ کے نتائج کے لیے متن کو بہتر بناتی ہے۔
CL100K_BASE GPT-4 اور ChatGPT کے لیے جدید ترین انکوڈنگ ہے، جبکہ P50K_BASE مختلف لغت کے سائز کے ساتھ پرانے GPT-3 ماڈلز کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
ہمارا ٹول OpenAI کی سرکاری tiktoken لائبریری کا استعمال کرتا ہے، جو 100% درست ٹوکن گنتی فراہم کرتا ہے جو OpenAI کی API کی حسابات کے ساتھ میل کھاتی ہے۔
یہ ٹول OpenAI ماڈلز (GPT-3، GPT-4، ChatGPT) کے لیے بہترین کام کرتا ہے۔ دوسرے ماڈلز مختلف ٹوکنائزیشن کے طریقے استعمال کر سکتے ہیں۔
جی ہاں، وقفے کے نشانات عام طور پر علیحدہ ٹوکن کے طور پر شمار کیے جاتے ہیں یا ان کے قریب کے الفاظ کے ساتھ مل کر، انکوڈنگ الگورڈم پر منحصر ہے۔
جی ہاں، ہر ماڈل کی مخصوص حدود ہیں: GPT-3.5 (4,096 ٹوکن)، GPT-4 (8,192 ٹوکن)، GPT-4-32k (32,768 ٹوکن)، اور دیگر فراہم کنندگان کے لحاظ سے مختلف ہیں۔
کیا آپ اپنے متن کو AI ماڈلز کے لیے بہتر بنانے کے لیے تیار ہیں؟ اوپر ہمارے مفت ٹوکن کاؤنٹر ٹول کا استعمال کریں تاکہ اپنے مواد کا تجزیہ کریں اور یہ یقینی بنائیں کہ یہ آپ کی AI ایپلیکیشن کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔
آپ کے ورک فلو کے لیے مفید ہونے والے مزید ٹولز کا انعام کریں