토큰 계산: 세부정보 정렬

Six Triple Eight의 여성들은 엄격한 시간 제약 속에서 불완전한 주소, 별명, 얼룩진 손글씨를 해독해야 하는 엄청난 도전에 직면했습니다. 마찬가지로, OpenAI 데이터로 맞춤형 데이터를 미세 조정할 때 모델이 복잡한 작업을 처리할 수 있는지 확인하는 것뿐만 아니라 비용을 효과적으로 관리하려면 토큰 사용을 이해하는 것이 중요합니다.

Tiktoken을 사용하여 텍스트 데이터의 토큰 수를 계산하여 OpenAI의 토큰 한도 내에서 유지하고 효율성을 최적화합니다. 모델을 미세 조정하는 것은 단순한 기술적 과제가 아닙니다. 그것은 재정적 영향을 미칩니다. 예를 들어 OpenAI의 가격을 보면 GPT-3.5 Turbo를 미세 조정하는 데 토큰 1,000개당 0.008달러가 소요되는 것으로 나타났습니다. 쉽게 말하면 1,000개의 토큰은 대략 750단어에 해당합니다.

요컨대, 토큰 사용량에 따라 비용이 직접적으로 증가하므로 미세 조정에는 비용이 많이 들 수 있습니다. Six Triple Eight가 백로그를 꼼꼼하게 정리한 것처럼 사전 계획과 예산 책정이 성공의 열쇠입니다.

코드

import tiktoken

def cal_num_tokens_from_row(string:str,encoding_name:str)-> int:
  encoding = tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)  
  num_tokens = len(encoding.encode(string))
  return num_tokens

def cal_num_tokens_from_df(df,encoding_name:str) -> int:
   total_tokens = 0
   for text in df['text']:
     total_tokens += cal_num_tokens_from_row(text,encoding_name)
   return total_tokens

total_tokens = cal_num_tokens_from_df(df,'gpt-3.5-turbo')
print(f"total {total_tokens}")

총 토큰 수를 기준으로 미세 조정에 소요되는 비용은 약 $8~$9이며, 이는 개인에게는 엄청나게 비쌀 수 있습니다. 이러한 비용을 효과적으로 관리하려면 계획과 예산 책정이 필수적입니다.

위 내용은 토큰 계산: 세부정보 정렬의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!