Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:
/ @networkevolution
Что такое токен? Освойте токенизацию больших языковых моделей с помощью Python
Знаете ли вы точно, сколько данных вы отправляете в большую языковую модель? В этом видео мы разберем, что такое «токен», и напишем простой скрипт на Python для точного расчета токенов с использованием библиотеки с открытым исходным кодом OpenAI.
Подробный анализ: Большие языковые модели (LLM), такие как Gemini и GPT, читают слова не так, как люди; они читают токены. Понимание токенизации имеет решающее значение для управления затратами API и соблюдения «контекстного окна» (максимальной емкости модели).
В этом техническом руководстве мы рассмотрим:
Золотое правило: Понимание того, почему 1 токен приблизительно равен 4 символам.
Окна контекста: Обзор ограничений ввода/вывода для современных моделей (с учетом высокопроизводительных моделей, таких как серии Gemini и GPT).
Инструмент: Мы используем ticktoken, быстрый токенизатор BPE, выпущенный OpenAI.
Как установить библиотеку с помощью команды `uv add ticktoken`.
Как проверить доступные кодировки для конкретных моделей (например, серии gpt-4).
Написание скрипта на Python для преобразования текста в целые числа с помощью `.encode()` и обратного преобразования в удобочитаемые строки с помощью `.decode()`.
Анализ накладных расходов библиотек может увеличить общее количество токенов.
Независимо от того, создаете ли вы конвейеры RAG, чат-боты или просто экспериментируете с GenAI, точный подсчет токенов — это фундаментальный навык для разработчиков на Python.
Нашли этот скрипт полезным? Оставьте комментарий с указанием LLM, с которым вы сейчас работаете! Подпишитесь на канал, чтобы получать больше уроков по Python AI и сетевой автоматизации.
Токенизация LLM, автоматизация на Python, библиотека тиктокенов OpenAI, обработка естественного языка, объяснение контекстного окна, токены Gemini Pro, ограничения токенов GPT, расчет стоимости API, Python для ИИ, кодирование и декодирование строк, кодирование пар байтов, разработка генеративного ИИ, скрипт Python для анализа текста, основы машинного обучения, разработка ИИ.
Информация по комментариям в разработке