什么是token

  • token是GPT处理文本的基本的单位
  • token本身可以是一个字，可以是一个词语，或特定语言中的一个字符
  • token负责将输入的文本数据转换为GPT可以处理的数据格式
  • GPT不同模型的计费就是根据token来的

token 的拆分

  • 这里有一个 tiktoken 工具
    • 是 open ai 开源的一个快速分词的工具
    • 可以将我们输入的文本的字符串去进行拆分, 拆分成token的列表
      • 我们通过对 Prompt 进行拆分，计算出token的数量
      • 不同的模型对于token是有限制的，可以判断 Prompt 是不是比较长, 导致GPT对应的模型没有办法处理
      • 我们也可以通过 token 的数量去进行费用的计算
        • 我们开发了一个自助的聊天工具，向用户进行开放
        • 对用户而言，我们可以通过计算token的数量来计算费用
        • 因为openAI它的API的调用的费用也是通过token去进行计算的
      • 举一个例子
        • 比如我们要做一个聊天机器人，对于聊天机器人，是需要我们的历史的一些聊天的信息
        • 需要去判断历史信息，也就是追加上下文的信息，是不是能够被GPT进行处理
        • 这个时候, 可能就会涉及到对于token的一个计算，我们需要将上下文的信息去计算它的token
        • 看是不是超过了我们想要去设置的阈值，这是token拆分实际的一个使用

如何拆分 token

  • openai 通过不同的编码来指定如何将文本转换成token
  • 不同的模型，使用不同的编码
  • open ai的模型分为三种编码
    • cl100k_base: gpt4, gpt-3.5-turbo
    • p50k_base: text-davinci-003, text-davinci-002
    • r50k_base: gpt-3
    • 这是相关的 token 的编码和模型的一个映射的关系
  • 各个语言的支持情况
    • 对于不同的语言，openai 也提供了相关的一些模块去进行引用
    • Python: tiktoken
    • Java: jtokkit
  • 通过这些包完成文本的token的一个拆分，去计算指定文本tokens的数量

Java 示例程序如下

Model.java

package org.example;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Getter;@Getter@AllArgsConstructorpublic enum Model {/** * gpt-3.5-turbo */GPT_3_5_TURBO("gpt-3.5-turbo"),GPT_3_5_TURBO_0613("gpt-3.5-turbo-0613"),GPT_3_5_TURBO_16K("gpt-3.5-turbo-16k"),TEXT_DAVINCI_003("text-davinci-003");private String name;}

Main.java

package org.example;import com.knuddels.jtokkit.Encodings;import com.knuddels.jtokkit.api.Encoding;import com.knuddels.jtokkit.api.EncodingRegistry;import java.util.*;public class Main {private static final EncodingRegistry encodingRegistry = Encodings.newDefaultEncodingRegistry();public static int tokens(String modelName, String message) {// 根据模型名称获取编码Optional<Encoding> encodingForModel = encodingRegistry.getEncodingForModel(modelName);if(encodingForModel.isPresent()) {// 利用编码计算 token 的数量Encoding encoding = encodingForModel.get();int sum = encoding.countTokens(message);return sum;} else {throw new RuntimeException("model not support");}}public static void getTokens(String modelName, String message) {// 根据模型名称获取编码Optional<Encoding> encodingForModel = encodingRegistry.getEncodingForModel(modelName);if(encodingForModel.isPresent()) {// 利用编码计算 token 的数量Encoding encoding = encodingForModel.get();List<Integer> encodeList = encoding.encode(message);// 输出for(Integer en:encodeList) {System.out.print(encoding.decode(Arrays.asList(en))); // 这里有可能存在乱码的情况System.out.print("");}System.out.println("");} else {throw new RuntimeException("model not support");}}public static void main(String[] args) {int tokens = tokens(Model.GPT_3_5_TURBO.getName(), "你是一个诗人，请写一首七言绝句");getTokens(Model.GPT_3_5_TURBO.getName(), "你是一个诗人，请写一首七言绝句");System.out.println("Prompt：你是一个诗人，请写一首七言绝句！ Tokens count："+ tokens);}}
  • 现在运行一下， 可以看到我们的结果已经成功的进行了执行
  • 对于我们本次的 Prompt ，它的tokens的数量是 17