Tutoriel Tiktoken: Bibliothèque Python Openai & # x27;

Le participe de particules est une étape de base dans le traitement des tâches de traitement du langage naturel (NLP). Cela implique de diviser le texte en unités plus petites, appelées marqueurs, qui peuvent être des mots, des sous-mots ou des caractères.

La segmentation efficace des mots est essentielle aux performances des modèles de langage, ce qui en fait une étape importante dans une variété de tâches PNL telles que la génération de texte, la traduction et l'abstraction.

tiktoken est un thésaurus rapide et efficace développé par Openai. Il fournit une solution puissante pour convertir le texte en balises et vice versa. Sa vitesse et son efficacité en font un excellent choix pour les développeurs et les scientifiques des données qui travaillent avec de grands ensembles de données et des modèles complexes.

Ce guide est conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et toute personne qui prévoit d'utiliser TikToken et a besoin d'un guide pratique qui contient des exemples.

Bases d'Openai

Commencez avec API Openai et plus encore!

Démarrez maintenant Vous pouvez afficher le code de la version Python Open Source TikToken dans le référentiel GitHub suivant.

Pour importer la bibliothèque, nous exécutons:

<code>pip install tiktoken</code>

Modèle de codage

Le modèle de codage dans TikToken détermine les règles de divulguer du texte en balises. Ces modèles sont cruciaux car ils définissent comment le texte est segmenté et codé, ce qui affecte l'efficacité et la précision des tâches de traitement du langage. Différents modèles OpenAI utilisent différents encodages.

<code>import tiktoken</code>

TikToken fournit trois modèles de codage optimisés pour différents cas d'utilisation:

• O200K_BASE: Encodage du dernier modèle GPT-4O-MINI.
• CL100K_BASE: Modèles de codage pour les nouveaux modèles OpenAI tels que GPT-4 et GPT-3.5-Turbo.
• p50k_base: modèles de codex utilisés dans les applications de code.
• R50K_BASE: Encodage plus ancien pour différentes versions de GPT-3.

Tous ces modèles sont disponibles pour l'API d'Openai. Notez que l'API fournit beaucoup plus de modèles que ceux énumérés ici. Heureusement, la bibliothèque Tiktoken offre un moyen facile de vérifier quel codage doit être utilisé avec quel modèle.

Par exemple, si j'ai besoin de savoir quel modèle de codage le modèle de texte-3 utilise, je peux exécuter la commande suivante et obtenir la réponse en sortie:

<code>pip install tiktoken</code>

Nous obtenons en tant que sortie. Avant d'utiliser directement TikToken, je voudrais mentionner qu'Openai a une application Web à jetons où vous pouvez voir comment différentes chaînes sont tokenisées - vous pouvez y accéder ici. Il existe également un tagger en ligne tiers, TikTokenizer, qui prend en charge les modèles non openai.

coder le texte en tant que marqueur

Pour coder le texte comme une balise en utilisant TikToken, vous devez d'abord obtenir l'objet codé. Il existe deux façons de l'initialiser. Tout d'abord, vous pouvez le faire en utilisant le nom du tokenzer:

<code>import tiktoken</code>

Alternativement, vous pouvez exécuter la fonction coding_for_model mentionnée plus tôt pour obtenir le codeur d'un modèle spécifique:

<code>print(tiktoken.encoding_for_model('text-embedding-3-small'))</code>

Maintenant, nous pouvons exécuter la méthode d'encoder de l'objet Encode pour coder la chaîne. Par exemple, nous pouvons coder la chaîne "j'aime datacamp" comme suit - Ici, j'utilise le codeur CL100K_BASE:

<code>encoding = tiktoken.get_encoding("[标记器名称]")</code>

Nous obtenons [40, 3021, 2956, 34955] comme sortie.

décoder la marque dans le texte

Pour décoder la marque vers le texte, nous pouvons utiliser la méthode .decode () sur l'objet codé.

Décodons la balise suivante [40, 4048, 264, 2763, 505, 2956, 34955]:

<code>encoding = tiktoken.encoding_for_model("[模型名称]")</code>

Ces marques sont décodées comme "J'ai beaucoup appris de Datacamp".

cas d'utilisation pratiques et conseils

En plus du codage et du décodage, j'ai également pensé à deux autres cas d'utilisation.

Estimation et gestion des coûts

Comprendre le comptage des balises avant d'envoyer une demande à l'API OpenAI peut vous aider à gérer efficacement les coûts. Parce que la facturation d'Openai est basée sur le nombre d'étiquettes traitées, le texte pré-marqué vous permet d'estimer le coût de l'utilisation de l'API. Voici comment calculer les balises dans le texte en utilisant tiktoken:

<code>print(encoding.encode("我爱 DataCamp"))</code>

Nous avons juste besoin de vérifier la longueur du tableau pour voir combien de notes nous obtenons. En connaissant le nombre d'étiquettes à l'avance, vous pouvez décider de raccourcir le texte ou d'ajuster l'utilisation pour rester dans votre budget.

Vous pouvez en savoir plus sur cette méthode dans ce tutoriel sur l'estimation du coût de GPT en utilisant la bibliothèque Tiktoken à Python.

Vérification de la longueur d'entrée

Lorsque vous utilisez des modèles OpenAI de l'API, vous êtes limité par le nombre maximum de marqueurs d'entrée et de sortie. Le dépassement de ces limites peut entraîner des erreurs ou une sortie tronquée. Avec TikToken, vous pouvez vérifier la longueur d'entrée et vous assurer qu'elle est conforme à la limite de marquage.

Conclusion

TikToken est un thésaurus open source qui offre une vitesse et une efficacité adaptées au modèle de langue Openai.

Apprendre à utiliser TikToken pour encoder et décoder du texte et ses différents modèles de codage peuvent améliorer considérablement votre travail avec de grands modèles de langue.

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