GPT4模型的token可视化

GPT-4模型中的token和Tokenization概念介绍 Token从字面意思上看是游戏代币,用在深度学习中的自然语言处理领域中时,代表着输入文字序列的“代币化”。那么海量语料中的文字序列,就可以转化为海量的代币,用来训练我们的模型。这样我们就能够理解“用于GPT-4训练的token数量大约为13万亿个”这句话的意思了。代币越多,训练次数越多,最终模型的质量一般也越好。13万亿个,这个数目是指在模型训练过程中所使用的数据集中的总token数,反映了模型在训练时接触到的数据规模之大。 阅读详情

使用说明

通过该网站工具,你可以了解一段文本如何被GPT-4模型token化的,以及文本的被token化之后的token总数是多少。

比如像下面这样:

在这里插入图片描述

当输入文本中含有debugger时,同样被拆分为了debug和##ger,
debug 是一个非常常见的基础子词。

在这里插入图片描述

当然你也可以将token转换为tokenID来查看。关于tokenID,后面会详细介绍其作用。

在这里插入图片描述

需要注意的是,具体的文本token化结果与模型有关。

像GPT-3.5和GPT-4这样的模型使用的方法与旧模型(比如GPT-2)会有不同,不同的token算法对于相同的输入文本会产生不同的token序列。

按照GPT-4官方给出的经验数据:对于常见的英文文本,一个tokne大概对应4个英文字符,大约相当于 3/4 个单词。

所以100个token大约等于75个单词。

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