Prompt Token Counter for OpenAI Models
في عالم المعالجة اللغوية الطبيعية والذكاء الاصطناعي، يعد قياس عدد التوكنات في الدعوات (prompts) أمرًا بالغ الأهمية عند العمل مع نماذج اللغة مثل نماذج OpenAI.
ما هو التوكن؟
في سياق المعالجة اللغوية الطبيعية والمعلمات الآلية، التوكن هو أصغر وحدة أو مكون في تسلسل. في مجال معالجة النص، يمكن أن يكون التوكن كلمة، حرف، أو حتى جزء من كلمة، اعتمادًا على كيفية تقسيم النص أو توكنيزته. عملية توكنيزة هي عملية تقسيم قطعة من النص إلى توكنات فردية. على سبيل المثال، الجملة "أنا أحب المعالجة اللغوية الطبيعية" يمكن توكنيزتها إلى توكنات الكلمات التالية: ["أنا", "أحب", "المعالجة", "اللغوية", "الطبيعية"]. يتم استخدام التوكنات لتمثيل بيانات النص بطريقة يمكن أن تفهمها نماذج التعلم الآلي. في حالة نموذج GPT-3.5 من OpenAI، كل توكن يتوافق مع جزء معين من النص، وينتج النموذج ردوداً عن طريق معالجة هذه التوكنات.
ما هو الدعوة (Prompt)؟
الدعوة، في سياق المعالجة اللغوية الطبيعية والعمل مع نماذج اللغة مثل نموذج GPT-3.5 من OpenAI، تشير إلى المدخلات أو التعليمات الأولية التي يتم إعطاؤها للنموذج لبدء مهمة معينة أو توليد رد. يمكن أن تكون سؤالًا، بيانًا، أو أي شكل من أشكال النص الذي يضع السياق لبعد النموذج اللاحق. الدعوة هي نقطة البداية التي تساعد في توجيه عملية توليد النموذج. على سبيل المثال، إذا كنت تريد أن يجيب النموذج على سؤال، فستقدم السؤال كدعوة. إذا كنت بحاجة إلى أن يستمر النموذج في قصة، فستقدم السياق الحالي للقصة كدعوة.
أهمية قياس عدد التوكنات في الدعوات
- الاحتفاظ بحدود النموذج: من خلال تتبع عدد التوكنات، يمكنك تجنب تجاوز الحد الأقصى للتوكنات في النموذج. هذا يمنع الطلب من أن يتم رفضه بسبب استخدام توكنات أكثر من اللازم.
- تحكم في التكلفة: نماذج اللغة مثل GPT-3.5 تتمتع بتمويل اعتمادًا على عدد التوكنات المستخدمة. بالنظر إلى عدد التوكنات يساعدك على إدارة التكلفة بشكل فعال و تجنب المصاريف غير الضرورية.
- إدارة الرد: عند تصميم الدعوة، يعتبر حساب استخدام التوكنات في الرد أمرًا بالغ الأهمية. إذا كان المتوقع أن يكون الرد طويلًا، قد تحتاج إلى تعديل عدد التوكنات في الدعوة وفقًا لذلك.
- الاتصال الفعال: قياس عدد التوكنات يساعد في التأكد من أنك تقدم دعوات موجزة وفعالة، وتقوم بتنقل نواياك إلى النموذج دون كثرة الكلام غير الضرورية.
كيفية قياس توكنات الدعوة
- فهم حدود التوكنات: قم بمعرفة حدود التوكنات الخاصة بالنموذج OpenAI المحدد الذي تستخدمه. على سبيل المثال، GPT-3.5-turbo له حد أقصى 4096 توكن.
- تجهيز الدعوة مسبقًا: قبل إرسال الدعوة إلى النموذج، قم بتحضيرها باستخدام التقنيات نفسها التي ستستخدمها أثناء التفاعل الفعلي. مكتبات توكنيزة مثل توكنيزة GPT-3 من OpenAI يمكن أن تساعد في ذلك.
- قياس التوكنات: بمجرد أن يتم تجهيز الدعوة، قم بقياس عدد التوكنات التي تحتويها. قم بذكورة أن التوكنات تشمل ليس فقط الكلمات، ولكن أيضًا العلامات الترقيمية، المسافات، والاحرف الخاصة.
- تعديل حسب الرد: قم بذكورة حساب توكنات الرد للنموذج أيضًا. إذا كنت تتوقع ردًا طويلًا، قد تحتاج إلى قص أو تقليل الدعوة وفقًا لذلك.
- التكرار والتعديل: إذا تجاوزت الدعوة حد التوكنات للنموذج، قم بتحسينها وتقليلها بشكل متكرر حتى تندرج في عدد التوكنات المسموح به.
بمجرد اتباع هذه الخطوات، يمكنك إدارة تو凯恩ات الدعوة بشكل فعال و الحصول على أقصى قدر من تفاعلاتك مع نماذج OpenAI، مما يضمن تجربة سلسة و فعالة من حيث التكلفة.
