计算令牌:对细节进行排序
六三八的女性面临着巨大的挑战:在严格的时间限制下破译不完整的地址、昵称和污迹斑斑的笔迹。同样,当使用 OpenAI 数据微调自定义数据时,了解代币的使用情况至关重要 - 不仅可以确保模型能够处理复杂的任务,还可以有效地管理成本。
使用 Tiktoken,我们计算文本数据中的代币计数,以保持在 OpenAI 的代币限制范围内并优化效率。微调模型不仅仅是一项技术挑战;更是一项挑战。它会带来财务影响。例如,OpenAI 的定价显示,微调 GPT-3.5 Turbo 的成本为每 1,000 个代币 0.008 美元。客观地说,1,000 个令牌大约相当于 750 个单词。
简而言之,微调可能会很昂贵,成本直接随着代币的使用而增加。提前规划和预算——就像六三八精心整理积压的工作一样——是成功的关键。
代码
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}")
根据代币总数,微调的成本可能约为 8-9 美元,这对于个人来说可能过于昂贵。规划和预算对于有效管理这些成本至关重要。
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