Đếm số lượng token trong một chuỗi nhất định bằng cách sử dụng thư viện tiktoken. Chọn từ các thuật toán mã hóa khác nhau bao gồm CL100K_BASE, P50K_BASE và R50K_BASE. Cần thiết cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.
Một bộ đếm token là công cụ thiết yếu để phân tích văn bản trước khi xử lý nó bằng các mô hình ngôn ngữ AI như GPT-3, GPT-4 và ChatGPT. Bộ đếm token miễn phí này đếm chính xác số lượng token trong văn bản của bạn bằng cách sử dụng thư viện tiktoken của OpenAI, giúp bạn tối ưu hóa nội dung cho các mô hình AI và giữ trong giới hạn API.
Hướng dẫn từng bước:
Phân tích token là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token. Những token này đại diện cho từ, từ con hoặc ký tự mà các mô hình AI có thể hiểu và xử lý. Thư viện tiktoken, được phát triển bởi OpenAI, triển khai các thuật toán phân tích token hiệu quả được sử dụng trong các mô hình như GPT-3 và GPT-4.
Chọn mã hóa phù hợp cho mô hình AI của bạn:
CL100K_BASE: Mã hóa OpenAI mới nhất cho các mô hình GPT-4 và ChatGPT. Xử lý nhiều ngôn ngữ và ký tự đặc biệt một cách hiệu quả.
P50K_BASE: Mã hóa cho các mô hình GPT-3 cũ hơn với khoảng 50.000 từ vựng token.
R50K_BASE: Hệ thống mã hóa GPT-3 trước đó, cũng có 50.000 từ vựng token.
Việc đếm token và phân tích token là rất cần thiết cho các ứng dụng AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
Đào Tạo Mô Hình AI: Đếm token đảm bảo quá trình tiền xử lý đúng cho việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ như GPT-3, GPT-4 và BERT.
Quản Lý Chi Phí API: Đếm token trước khi gọi API đến OpenAI, Anthropic hoặc các dịch vụ AI khác để quản lý chi phí hiệu quả.
Tối Ưu Hóa Nội Dung: Tối ưu hóa bài viết blog, bài báo và nội dung tiếp thị cho các công cụ và chatbot AI.
Phân Loại Văn Bản: Chuẩn bị văn bản đã phân tích token cho phân tích cảm xúc, phân loại chủ đề và phân tích nội dung.
Dịch Máy: Chia nhỏ câu thành các đơn vị token có thể quản lý cho các hệ thống dịch thuật.
Truy Xuất Thông Tin: Cho phép các công cụ tìm kiếm lập chỉ mục tài liệu và khớp các truy vấn của người dùng một cách hiệu quả.
Tóm Tắt Văn Bản: Xác định các từ và cụm từ quan trọng để tạo ra các tóm tắt chính xác.
Phát Triển Chatbot: Xử lý đầu vào của người dùng và tạo ra các phản hồi phù hợp trong các hệ thống AI hội thoại.
Kiểm Duyệt Nội Dung: Phân tích và xác định các từ hoặc cụm từ cụ thể trong các hệ thống lọc nội dung tự động.
Trong khi công cụ của chúng tôi sử dụng tiktoken để đếm token chính xác, các thư viện phân tích token khác bao gồm:
Việc đếm token đã phát triển đáng kể với những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
Triển khai đếm token trong các ứng dụng của bạn:
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## Ví dụ sử dụng
9text = "Xin chào, thế giới! Đây là một ví dụ về phân tích token."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Số lượng token: {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// Ví dụ sử dụng
10const text = "Xin chào, thế giới! Đây là một ví dụ về phân tích token.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Số lượng token: ${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## Ví dụ sử dụng
10text = "Xin chào, thế giới! Đây là một ví dụ về phân tích token."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Số lượng token: #{token_count}"
14Các ví dụ này minh họa việc triển khai chức năng đếm token bằng cách sử dụng tiktoken trên các ngôn ngữ lập trình khác nhau.
Một token là một đơn vị văn bản mà các mô hình AI xử lý - thường là từ, từ con hoặc ký tự. Đếm token giúp xác định độ dài văn bản cho việc xử lý AI.
GPT-4 có thể xử lý lên đến 8.192 token (chuẩn) hoặc 32.768 token (GPT-4-32k) trong một yêu cầu duy nhất, bao gồm cả đầu vào và đầu ra.
Đếm token giúp ước lượng chi phí API, đảm bảo nội dung phù hợp với giới hạn của mô hình và tối ưu hóa văn bản để có kết quả xử lý AI tốt hơn.
CL100K_BASE là mã hóa mới nhất cho GPT-4 và ChatGPT, trong khi P50K_BASE được sử dụng cho các mô hình GPT-3 cũ hơn với kích thước từ vựng khác nhau.
Công cụ của chúng tôi sử dụng thư viện tiktoken chính thức của OpenAI, cung cấp số lượng token chính xác 100% phù hợp với các phép tính API của OpenAI.
Công cụ này hoạt động tốt nhất cho các mô hình OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Các mô hình khác có thể sử dụng các phương pháp phân tích token khác nhau.
Có, dấu câu thường được tính là các token riêng biệt hoặc kết hợp với các từ liền kề, tùy thuộc vào thuật toán mã hóa.
Có, mỗi mô hình có giới hạn cụ thể: GPT-3.5 (4.096 token), GPT-4 (8.192 token), GPT-4-32k (32.768 token), và các mô hình khác thay đổi theo nhà cung cấp.
Sẵn sàng tối ưu hóa văn bản của bạn cho các mô hình AI? Sử dụng công cụ bộ đếm token miễn phí của chúng tôi ở trên để phân tích nội dung của bạn và đảm bảo nó đáp ứng các yêu cầu ứng dụng AI của bạn.
Khám phá thêm các công cụ có thể hữu ích cho quy trình làm việc của bạn