token 数量的计算

public class ChatGPTApi{
    private static final String AUTHORIZATION_STR = "Authorization";
    private static Encoding enc;
    static {
        enc = Encodings.newDefaultEncodingRegistry().getEncoding(EncodingType.CL100K_BASE);
    }

    /**
     * 估计一轮上下文对话占多少个token
     * @param message
     * @return
     */
    public static int getMessageTokenNum(String message){
        return enc.encode("role: {user}, message: {" + message + "}").size();
    }


    private ChatGPTApi(){}

}

通过使用一个编码器(Encoding)来计算输入消息的 token 数量。具体来说,它是基于某种分词算法(tokenization algorithm),将输入的字符串分解为一系列的 token,然后统计这些 token 的数量。
 

1. 什么是 Token?

Token 是自然语言处理(NLP)中的基本单位。它可以是一个单词、子词(subword)、字符,甚至是标点符号。不同的模型和编码方案对 token 的定义可能不同。

例如:

编码器的核心功能是实现 分词(tokenization)解码(detokenization)

(3) 统计 token 数量

CL100K_BASE 很可能是基于 BPE 或 WordPiece 的变体,专门优化用于 GPT 模型。

 

  • 输入 "hello world" 可能被分解为两个 token:["hello", "world"]
  • 输入 "chatting" 可能被分解为两个子词 token:["chat", "ing"]
     

    编码器的作用

    在代码中,enc 是一个 Encoding 对象,它负责将输入文本转换为 token 序列。具体来说:

  • Encodings.newDefaultEncodingRegistry().getEncoding(EncodingType.CL100K_BASE) 创建了一个特定类型的编码器。
  • CL100K_BASE 是一种具体的编码规则,通常与某个预训练语言模型(如 GPT 系列)相关联。
  • 分词:将字符串拆分为 token 序列。
  • 解码:将 token 序列还原为原始字符串。

     
    编码字符串
  • 调用 enc.encode() 方法将构造好的字符串转换为 token 序列。
  • encode() 方法会根据 CL100K_BASE 编码规则,将字符串分解为 token。
  • 使用 .size() 获取 token 序列的长度,即 token 的数量。

     

    分词算法的原理

    分词算法的具体实现取决于所使用的编码器类型(如 CL100K_BASE)。常见的分词算法包括:

  • 字节对编码(Byte Pair Encoding, BPE)
    • 将高频的字符组合逐步合并为更大的单元。
    • 例如,"low""lower""lowest" 可能被分解为 ["low", "er", "est"]
  • WordPiece
    • 类似于 BPE,但更倾向于基于概率选择最优的分割方式。
  • 字符级编码
    • 将每个字符作为一个 token。

CL100K_BASE 是 OpenAI 开发的一种 BPE(Byte Pair Encoding)分词器编码方案,主要用于 GPT-4、GPT-3.5-Turbo 等模型的文本分词处理6。以下是其关键信息总结:

1. ‌核心功能与用途

分词处理‌:将文本切分为模型可识别的 token 序列,便于计算输入文本的 token 数量,避免超出模型处理能力16。 ‌适用模型‌:支持 GPT-4、GPT-3.5-Turbo 以及 text-embedding-ada-002 等模型67。

2. ‌离线环境部署问题

在离线环境中使用 CL100K_BASE 时,常因无法自动下载 cl100k_base.tiktoken 文件导致报错。解决方法包括:

3. ‌相关工具与扩展

4. ‌应用场景示例

如需进一步验证或调整编码器,可参考 tiktoken 的官方文档或社区开源项目

这段代码通过调用 Encoding 对象的 encode 方法,将输入字符串按照 CL100K_BASE 编码规则分解为 token 序列,并统计其数量。这是基于分词算法(如 BPE 或 WordPiece)实现的,目的是准确估计输入文本的 token 数量,以便更好地与语言模型交互。

  • 手动下载文件‌:从 OpenAI 公共存储库获取文件(如 openaipublic.blob.core.windows.net),并重命名为哈希值(如 cab1ac2de16cad507ac799535b7bc69471851e24),放置于本地缓存目录12。
  • 修改代码路径‌:调整 tiktoken 库的加载逻辑,使其直接读取本地文件而非远程请求28。
  • 环境变量配置‌:通过设置 TIKTOKEN_CACHE_DIR 等环境变量指定本地缓存路径8。
  • 开源库支持‌:
    • Python‌:通过 tiktoken 库直接调用 tiktoken.get_encoding("cl100k_base")17。
    • 其他语言‌:JavaScript、Java、.NET 等均有适配库(如 jtokkitTiktokenSharp)6。
  • RAG 系统‌:在检索增强生成(RAG)中,用于文本分块后的向量化处理,提升大模型生成结果的准确性34。
  • 本地化模型部署‌:结合离线部署工具(如 Ollama),实现企业内网环境下的私有化智能服务5。
    • 自定义编码器‌:支持基于 cl100k_base 扩展自定义 token 或特殊字符,通过修改 tiktoken.Encoding 参数实现7。
<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,OpenAI的tiktoken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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