ChatGPT hat sich zu einem entwickelt interaktives Tool in der heutigen Welt der künstlichen Intelligenz. Es ist interaktiv, löst das Problem eines Benutzers anhand von Anweisungen und kann jetzt auch Bilder erstellen. Die Magie von ChatGPT liegt in der Verwendung von Token. Sie sind DNA und gelten als Bausteine der Sprachverarbeitungsfähigkeiten.
Token stellen die kleinsten Texteinheiten dar. Dabei kann es sich um Wörter, Satzzeichen oder Wortarten handeln. Bei der Tokenisierung wird Text in Token zerlegt. Es ähnelt dem Zerlegen von Sätzen in Fragmente. Dieser Prozess ermöglicht es ChatGPT, menschenähnlichen Text zu entschlüsseln und zu generieren.
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Verstehen Sie die Bedeutung von Token in ChatGPT-Sprachmodellen
Token sind mehr als nur Textstücke. Sie helfen der KI, den Kontext und die Semantik eines Textes zu verstehen. Token, die die Nuancen der Sprache erfassen, liefern relevante und kohärente Antworten. Wenn es um die Vielfalt und Komplexität des menschlichen Ausdrucks geht, schafft die Tokenisierung einen Ausgleich. Gewichtet zwischen Bedeutungserfassung und Aufrechterhaltung der Recheneffizienz.
Der genaue Tokenisierungsprozess variiert zwischen den Modellen. Models mögen GPT-3.5 und GPT-4 Sie verwenden einen anderen Tokenizer als die alten Codex- oder GPT-3-Modelle. Für denselben Eingabetext erzeugt jeder unterschiedliche Token.
ChatGPT verwendet jedoch Byte Pair Encoding (BPE), das die Weite der menschlichen Sprache bewältigt. Diese Methode trägt dazu bei, die Erlernbarkeit des Modells zu verbessern, indem sie es mithilfe besser verwaltbarer Token in kleinere gebräuchliche Wörter zerlegt. Es ist wichtig, dass dieses Modell die Sprachkomplexität verwaltet, damit ChatGPT genau und effizient ist.
Was ist ein Token?
In ChatGPT sind Token die Bausteine der Sprachverarbeitung. Sie können so kurz wie ein Zeichen oder so lang wie ein Wort sein, aber sie sind der prägnanteste Text, den das Modell verstehen kann. Wir werden die Idee von Tokens im KI-Chatbot „GPT“ und ihre Bedeutung für das Funktionieren dieses Sprachmodells analysieren.
Der Tokenisierungsprozess
Bei der Tokenisierung handelt es sich um den Prozess, bei dem ChatGPT einen Text in kleinere Elemente, sogenannte Token, aufteilt. Dieses Verfahren ist für das Modell unerlässlich, um menschliche Sprache effektiv zu verstehen und zu verarbeiten.
Die Tokenisierungsmethode besteht aus:
- Textzerlegung- ChatGPT teilt jeden eingegebenen Text in Einheiten auf, die von einem einzelnen Zeichen bis zu ganzen Wörtern reichen. Der Satz "ChatGPT ist ein hervorragendes Modell„ könnte zum Beispiel in einzelne Token zerlegt werden wie „Chat«,«G«,«PT«,«es«,«un«,«Modell«,«ausgezeichnet«.
- Verwaltung von Sonderzeichen: ChatGPT behandelt Satzzeichen, Leerzeichen und Sonderzeichen als separate Token. Dadurch kann das Modell die Komplexität und Organisation der geschriebenen Sprache verstehen.
- Anzahl der Token: Das Modell berücksichtigt den „Platz“ dieser Token, indem es sie zählt. Es ist wichtig zu bedenken, dass die Kapazität des Modells begrenzt ist und dass jeder Token einen Teil davon nutzt.
Zählen Sie Token
Bei der Arbeit mit ChatGPT ist es wichtig, Token zu zählen. Sie müssen die Anzahl der Token kennen, die sowohl für die Ein- als auch für die Ausfahrt verwendet werden. Wenn Ihre eingehende Nachricht beispielsweise 10 Token und Ihre ausgehende Nachricht 20 verwendet, werden Ihnen insgesamt 30 Token in Rechnung gestellt. Dazu müssen Sie das Token-Limit des Modells einhalten und sich auch um die Abrechnung kümmern. Sie können Token mithilfe von Bibliotheken oder der Antwort-API zählen.
Bibliotheken
Sie können eine Bibliothek verwenden, um die Tokenanzahl von Texten zu analysieren, die auf GitHub zu finden sind. OpenAI bietet Tiktoken, eine Python-Bibliothek, die keinen API-Aufruf erfordert. Sie können damit Token in einer Textzeichenfolge zählen. Sie können auch die Online-Version davon nutzen Tokenizer vor Ort OpenAI-Website.
API-Antwort
Bei einem API-Aufruf an ChatGPT wird die Anzahl der in der Anfrage verwendeten Token im Verwendungsfeld angezeigt. Auf diese Weise können Sie den Token-Verbrauch verfolgen.
Allgemeine Regel
OpenAI hat eine allgemeine Regel für die Tokenisierung festgelegt. Im Allgemeinen entspricht ein Token für allgemeinen englischen Text etwa 4 Textzeichen. Dies ergibt 100 Token = ~=75 Wörter, was ungefähr ¾ eines Wortes entspricht.
Sie können sich die Seite Tiktoken für Python ansehen. Für JavaScript das von der Community unterstützte Paket @dbdq/tiktoken Funktioniert mit den meisten GPT-Modellen.
Strategien zur Verwaltung der Token-Nutzung
Sie können die Token-Nutzung verwalten, indem Sie sicherstellen, dass die Konversation innerhalb des Token-Limits des Modells liegt, indem Sie die folgenden Strategien befolgen:
- Eliminieren Sie weniger relevante Fragen aus dem Gespräch. Behalten Sie den Kontext bei, der für das Modell erforderlich ist, um aussagekräftige Antworten zu generieren.
- Reduzieren Sie den Token-Verbrauch, indem Sie die Anweisungen prägnant halten.
- Verwenden Sie Anweisungen auf Systemebene, um das Modell bei der Generierung einer bestimmten Reaktion anzuleiten. Beispiel: „[ZUSAMMENFASSEN]“.
ChatGPT-Tokens und praktische Anwendungen
Ganz gleich, ob Sie Kundenservice anbieten, Tools zur Inhaltserstellung nutzen oder Bots erstellen. Es basiert stark auf einer effizienten Tokenisierung. Bei langtextbasierten Anfragen ist das Modell jedoch durch das maximale Token-Limit eingeschränkt.
Größe des Kontextfensters
Token können als Wortblöcke betrachtet werden, wobei 1000 Token etwa 750 Wörtern entsprechen. Beim Vergleich jedoch GPT-4 Turbo übertrifft GPT-4 in mehreren Aspekten. GPT-4 Turbo verfügt über einen Kontext von 128.000, neue Erkenntnisse und leistungsstarke Funktionen. Andererseits ist GPT-4 auch ein sehr leistungsfähiges Modell und verfügt über ein Kontextfenster von 32.000 Zeichen.
| Modell | Kontextfenster |
| GPT-4 | 32.000 |
| GPT-4V | 32.000 |
| GPT-3.5-turbo-1106 | 4096 |
API-Assistenten
Entwickler können ihre eigenen erstellen Anwendungen mit der Assistenten-API und Tools wie Wiederherstellung und Code-Interpreter. Jeder Assistent erhebt eine Gebühr für die Speicherung von Wiederherstellungsdateien basierend auf den an den Assistenten übergebenen Dateien. Die Abrechnung von Assistant-API-Tokens erfolgt auf Grundlage der Ein-/Ausgaberaten pro Token des gewählten Sprachmodells. Für Code-Interpreter werden 0,03 $/Sitzung berechnet, was zuvor bis zum 1 kostenlos war. Andererseits kostet die Wiederherstellung 12 $/GB oder Assistent pro Tag.
Feinabstimmung der Modelle
Jeder kann benutzerdefinierte Modelle erstellen, indem er Basismodelle mit OpenAI-Trainingsdaten verfeinert. Einem Benutzer werden nur die Token in Rechnung gestellt, die in Anfragen an dieses Modell verwendet werden. Für GPT-3.5 Turbo kostet das Training beispielsweise 0,0080 $/1 Token, wobei 0,0030 $ für die Eingabe und 0,0060 $ für die Ausgabe gelten.
Die Gesamtsumme der Token wird auf Grundlage der Schulungsgebühren für Tuning-Modelle abgerechnet. Die Anzahl der Trainingstokens hängt jedoch von der gewählten Anzahl der Trainingsepochen und dem Trainingsdatensatz ab.
Tokens in der Trainingsdatei * Anzahl der Trainingsepochen = Gesamtzahl der Trainingstokens.
| Modell | Ausbildung | Eintragsnutzung | Ausgabeverwendung |
| Davinci-002 | 0.0060 $/1 Token | 0.0120 $/1 Token | 0.0120 $/1 Token |
| Babbage-002 | 0.0004 $/1 Token | 0.0016 $/1 Token | 0.0016 $/1 Token |
Bild- und Audiomodelle
Sie können erstellen Hochwertige Bilder und Kunst mit DALL E 3 während DALL E 2 für geringere Kosten optimiert ist. Es kostet 0,040 $/Bild für ein Standardbild mit einem 1024 x 1024-Bild, während 0,0080 $/Bild für ein 1024 x 1792- und 1792 x 1024-Bild. HD-Bilder kosten 0,0080 $ bzw. 0,120 $.
Das Whisper-Modell kann Sprache in Text umwandeln und vom Englischen in andere Sprachen übersetzen.
| Modell | Von Nutzen |
| Flüstern | 0,006 $/Minute |
| Text-to-Speech (Standard) | 0,015 $/1.000 Zeichen |
| Text-to-Speech (HD) | 0,030 $/1.000 Zeichen |
Fazit
Token sind die Bausteine und die grundlegende Interaktionseinheit in ChatGPT. Es ist notwendig, die Funktionsweise von Token genau zu verstehen, sie genau zu zählen und ihren Verbrauch zu verwalten. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Eingabeaufforderungen innerhalb des Token-Limits des Modells bleiben.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was ist ein Token?
Token sind Fragmente oder Wortblöcke, die im NLP verwendet werden. Ein Token entspricht ungefähr 0,75 Wörtern. Sie können damit im Tokenizer-Tool experimentieren.
Welches Modell sollte ich zum Zählen von Token verwenden?
OpenAI empfiehlt die Verwendung von GPT-3.5 Turbo oder GPT-4. Es kommt allein auf die Komplexität der Aufgaben an, im Allgemeinen führt GPT-4 jedoch ein breiteres Spektrum an Auswertungen durch. GPT-3.5 bietet Ergebnisse mit geringer Latenz und geringeren Kosten/Token.
Wie kann ich meine Token-Ausgaben verwalten?
Sie können in Ihren Abrechnungseinstellungen ein monatliches Budget festlegen. OpenAI wird keine Anfragen mehr bearbeiten. Es kann jedoch zu Verzögerungen bei der Anwendung des Limits kommen. Der Benutzer ist für alle anfallenden Überschreitungsgebühren verantwortlich.
Wie viele Token hat GPT-4?
Das Standard-GPT-4-Modell von OpenAI bietet 8.192 Token. Allerdings kann GPT-4 (32K) derzeit bis zu 32.768 Token unterstützen.