AI大模型应用开发实践:3.使用 tiktoken 计算 token 数量

本文介绍了如何使用tiktoken库计算文本在GPT模型中的token数量,涉及不同编码方式、分词器库以及如何进行分词操作。通过示例展示了在API调用中计算token数量的方法,这对于理解模型处理能力和费用估算至关重要。

使用 tiktoken 计算 token 数量

tiktoken是OpenAI开发的一种BPE分词器。

给定一段文本字符串(例如,"tiktoken is great!")和一种编码方式(例如,"cl100k_base"),分词器可以将文本字符串切分成一系列的token(例如,["t", "ik", "token", " is", " great", "!"])。

将文本字符串切分成token非常有用,因为GPT模型看到的文本就是以token的形式呈现的。知道一段文本字符串中有多少个token可以告诉你(a)这个字符串是否对于文本模型来说太长了而无法处理,以及(b)一个OpenAI API调用的费用是多少(因为使用量是按照token计价的)。

编码方式

编码方式规定了如何将文本转换成token。不同的模型使用不同的编码方式。

tiktoken支持OpenAI模型使用的三种编码方式:

编码名称 OpenAI模型
cl100k_base gpt-4, gpt-3.5-turbo, text-embedding-ada-002
p50k_base Codex模型, text-davinci-002, text-davinci-003
r50k_base (或 gpt2) davinci 这样的GPT-3模型

你可以使用 tiktoken.encoding_for_model() 获取一个模型的编码方式,如下所示:

encoding = tiktoken.encoding_for_model('gpt-3.5-turbo')

注意,p50k_baser50k_base 有很大的重叠,对于非代码应用,它们通常会产生相同的token。

不同语言的分词器库

对于 cl100k_basep50k_base 编码方式:

对于 r50k_base (gpt2) 编码方式,许多语言都提供了分词器。

(OpenAI对第三方库不做任何背书或保证。)

如何进行通常的分词操作

在英语中,token的长度通常在一个字符到一个单词之间变化(例如,"t"" great"),尽管在某些语言中,token可以比一个字符短或比一个单词长。空格通常与单词的开头一起分组(例如," is" 而不是 "is "" "+"is")。你可以快速在 OpenAI分词器 检查一段字符串如何被分词。

0. 安装 tiktoken

!pip install --upgrade tiktoken
Requirement already satisfied: tiktoken in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (0.6.0)
Requirement already satisfied: regex>=2022.1.18 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from tiktoken) (2023.12.25)
Requirement already satisfied: requests>=2.26.0 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from tiktoken) (2.31.0)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (3.6)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (2.2.1)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /home/ubuntu/miniconda3/envs/langchain/lib/python3.10/site-packages (from requests>=2.26.0->tiktoken) (2024.2.2)

1. Import tiktoken

import tiktoken

2. Load an encoding

使用tiktoken.get_encoding()按名称加载编码。

第一次运行时,它将需要互联网连接进行下载。后续运行不需要互联网连接。

encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")

使用tiktoken.encoding_for_model()函数可以自动加载给定模型名称的正确编码。

encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")

3. Turn text into tokens with encoding.encode()

The .encode() method converts a text string into a list of token integers.

encoding.encode("tiktoken is great!")

[83, 1609, 5963, 374, 2294, 0]

通过计算.encode()返回的列表的长度来统计token数量。

def num_tokens_from_string(string: str, encoding_name: str) -> 
<think>好的,用户想了解如何实现大语言模型的token数统计,并且希望在C++ SDK中通用地支持多种模型。首先,我需要回忆一下tokenization的基本原理。大语言模型如GPT系列使用子词切分,比如BPE算法,所以token的划分可能因模型而异。比如“hello”可能被分成“he”和“llo”两个token。 接下来,用户的需求点有两个:一是了解token划分和计数的原理,二是用C++实现通用统计。针对第一点,我需要解释清楚不同的tokenization方法,比如BPE、WordPiece、SentencePiece等,以及它们如何影响token数量。例如,不同的模型使用不同的分词器,比如GPT用BPE,BERT用WordPiece,而一些多语言模型可能用SentencePiece。 然后是统计token数的实现。用户希望用C++ SDK支持多种模型,所以需要考虑如何适配不同的分词方式。一种通用的方法可能是集成各个模型官方的分词库,比如Hugging Face的tokenizers库,但C++环境下可能需要寻找对应的库或者自己实现。不过Hugging Face的tokenizers有C++绑定,这可能是一个方向。 另外,用户可能需要处理不同模型的特殊token,比如CLS、SEP等,这些会影响计数。所以统计的时候需要确保正确处理这些情况。比如在BERT中,每个输入会自动添加[CLS]和[SEP],统计时需要包含这些。 关于通用性,可能需要设计一个接口,根据不同的模型加载对应的分词器和词汇表。比如,为每个模型提供一个配置文件,指定分词方法和相关参数,这样在C++中动态加载这些配置。但这样实现起来可能比较复杂,需要考虑各个模型的分词差异。 推荐的资料方面,Hugging Face的文档是必须的,特别是tokenizers库的说明。另外,OpenAItiktoken库虽然是用Python的,但原理可以借鉴。论文方面,BPE和SentencePiece的原始论文会有帮助。还有,可能需要查看各个模型的官方文档,了解它们的分词细节,比如LLaMA、GPT、BERT等。 对于C++实现,可能需要用到现有的库,比如sentencepiece的C++版本,或者Hugging Face提供的C++分词器。另外,要注意编码问题,比如UTF-8的处理,不同语言字符的分词方式。性能也是一个考虑点,尤其是在处理大量文本时,分词速度要足够快。 总结下来,步骤可能是:1. 确定目标模型的分词方法;2. 集成对应的分词库到C++ SDK;3. 处理各模型的特殊token和配置;4. 设计统一的接口来统计不同模型的token数。同时,需要测试不同案例,确保统计准确,比如处理标点符号、合并子词等情况。</think>以下分三个部分为您解答大语言模型token统计的实现方法,并提供相关学习资料推荐: 一、Token划分原理及计算方法 1. 主流分词算法 - BPE (Byte-Pair Encoding):通过迭代合并高频字符对构建词汇表(GPT系列使用) - WordPiece:基于概率合并子词单元(BERT系列使用) - SentencePiece:支持Unicode的直接文本编码(LLaMA等使用) - Unigram:基于统计概率的分解方法 2. 典型token数量计算规则 ```text 英文文本:1 token ≈ 4字符(平均) 中文文本:1汉字 ≈ 1.5-2 tokens(因分词策略而异) 特殊符号:每个标点通常独立成token 换行符:\n 通常计为1 token ``` 二、C++通用实现方案 1. 架构设计要点 ```cpp class TokenCounter { public: // 加载不同模型的分词器 bool load_model(const std::string& model_type); // 通用计数接口 size_t count_tokens(const std::string& text); private: std::unique_ptr<TokenizerBase> tokenizer_; }; ``` 2. 推荐集成方案 ```bash # 第三方库推荐 git clone https://github.com/google/sentencepiece # 支持LLaMA等模型 git clone https://github.com/huggingface/tokenizers # 提供C++绑定 ``` 3. 性能优化技巧 - 预编译常用模型的tokenizer - 实现内存缓存机制 - 使用SIMD指令加速UTF-8解码 三、推荐学习资料 1. 核心文档 - OpenAI Tokenization 指南: https://platform.openai.com/tokenizer - HuggingFace Tokenizers 文档: https://huggingface.co/docs/tokenizers - SentencePiece 原理白皮书: https://arxiv.org/abs/1808.06226 2. 实用工具 - 在线可视化工具:https://tiktokenizer.vercel.app/ - 多模型对比工具库:https://github.com/openai/tiktoken 3. 进阶论文 - 《Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units》 (BPE算法原始论文) - 《Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates》 实际工程中建议结合具体模型SDK实现,例如LLaMA.cpp项目的token计数实现值得参考: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/common/common.cpp#L229-L249 不同模型的token数量差异示例: ```text 输入:"你好,世界!" - GPT-2: 6 tokens [你, 好, ,, 世, 界, !] - LLaMA: 5 tokens [你好, ,, 世界, !] - BERT: 7 tokens [[CLS], 你, 好, ,, 世, 界, !] ```
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