Отредактировано 3 Несколько недель назад от ExtremeHow Редакционная команда
ТокеныOpenAIAPIУправлениеРазрешенияАутентификацияИспользованиеДоступКонфигурацияУправление
Перевод обновлен 4 Несколько недель назад
При работе с моделями ИИ, такими как ChatGPT, важно понимать концепцию "токенов". Токены — это, по сути, строительные блоки входного и выходного текста, который обрабатывается моделью. Эффективное управление токенами обеспечивает лучшую производительность, сжатость и согласованность с задачами. В этом руководстве мы углубимся в управление токенами, чтобы помочь разработчикам и энтузиастам эффективно взаимодействовать с ChatGPT.
Токены — это подстроки текста, которые обрабатывает языковая модель, часто напоминающие слова или части слов. Вы можете думать о токенах как об отдельных элементах, которые модель читает, преобразует и использует для прогнозирования следующего токена при генерации текста. Например, слово "ChatGPT" может быть разделено на несколько токенов в зависимости от метода токенизации. Токены также могут представлять пунктуацию, специальные символы, числа и т. д.
Семейство моделей GPT-3, включая ChatGPT, использует форму токенизации Byte Pair Encoding (BPE). Это означает, что слова разбиваются на субсловные единицы по статистическим границам. Например, фраза "дружба" может быть разделена на "друг" и "журнал" на основе правил токенизации.
Тщательное управление токенами важно по нескольким причинам:
Правильное управление токенами включает несколько практик. Вот основные методы:
Каждое взаимодействие с ChatGPT сопровождается ограничением токенов. Разные модели имеют разные ограничения. Например, одна модель может допускать максимум 4096 токенов на взаимодействие ввода+вывода. Знание этих ограничений помогает эффективно структурировать подсказки и ответы. При планировании взаимодействий:
Чтобы оставаться в рамках лимита токенов, уточните длину своего запроса:
Предварительная обработка данных ввода помогает эффективно управлять токенами, сохраняя только необходимые и отформатированные данные:
Используйте последовательный формат, который эффективно использует токены и логически организован. Например:
<details> Имя: John Doe Статус: В ожидании Комментарии: Нет </details>
Эта структурированная форма помогает сжать содержание в предсказуемых ограничениях токенов, тем самым лучше управляя их объемом.
Использование инструментов и библиотек токенизации может помочь заранее управлять токенами, моделируя, как ввод будет токенизирован.
import tiktoken
text = "Это тест для подсчета токенов."
encoding = tiktoken.get_encoding("gpt3")
token_count = encoding.count_tokens(text)
print(f"Количество токенов: {token_count}")
Рассмотрим несколько практических сценариев, в которых выполняется управление токенами:
ChatGPT, платформа для общения, ограничивает ответы 280 символами. Вот как с этим справиться:
запрос:
система= "На нашей платформе чата вы должны изложить ключевые характеристики продукта XYZ."
пользователь= "Можете ли вы перечислить функции XYZ в пределах 280 символов?"
Сервис обрабатывает отзывы клиентов для анализа настроений. Некоторые отзывы длинные.
Вот несколько последних лучших практик, которые стоит рассмотреть:
Управление токенами — это развитый навык, который увеличивает эффективность использования моделей на базе ИИ, таких как ChatGPT. Стремление к ясности, краткости и эффективности в процессе взаимодействия с ИИ поможет вам превзойти цели. Понимание тонкостей токенизации, предварительное планирование и внесение корректировок на основе тестовой выдачи позволят пользователям наслаждаться оптимизированными, продуктивными сеансами с ChatGPT.
Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете