عداد رموز LLM
عد رموز نصك فوراً لنماذج GPT من OpenAI.
قائمة الرموز
أدخل نصاً لعرض تفاصيل الرموز.
الأسئلة الشائعة
ما هو التوكن (الرمز) في سياق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)؟
في نماذج اللغة الكبيرة، التوكن هو وحدة أساسية من النص، مثل كلمة، أو جزء من كلمة (كلمة فرعية)، أو علامة ترقيم. تقوم النماذج بمعالجة وإنشاء النص عن طريق تقسيمه إلى هذه التوكنات.
لماذا يعد حساب التوكنات مهمًا عند العمل مع نماذج اللغة الكبيرة؟
يعد حساب التوكنات أمرًا بالغ الأهمية لإدارة تكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API) (حيث تفرض العديد من الخدمات رسومًا لكل توكن)، والبقاء ضمن حدود سياق النموذج (الحد الأقصى لعدد التوكنات التي يمكن للنموذج معالجتها)، وتحسين فعالية الأوامر (prompts).
ما هي عملية التوكنة (tokenization) في نماذج اللغة الكبيرة؟
التوكنة هي عملية تحويل سلسلة من النصوص إلى سلسلة من التوكنات. قد تستخدم نماذج اللغة الكبيرة المختلفة خوارزميات توكنة مختلفة، مما يؤثر على كيفية تقسيم النص.
كيف يمكنني تقليل عدد التوكنات في النص الخاص بي لنموذج لغة كبير؟
يمكنك تقليل التوكنات باستخدام لغة موجزة، وإزالة الكلمات المكررة أو العبارات الحشوية، وتلخيص المعلومات، وأحيانًا استخدام الاختصارات أو المرادفات الأقصر عند الاقتضاء.
هل تقوم جميع نماذج اللغة الكبيرة بحساب التوكنات بنفس الطريقة؟
لا، غالبًا ما تستخدم عائلات نماذج اللغة الكبيرة المختلفة (مثل سلسلة GPT من OpenAI، و Gemini من Google، و Claude من Anthropic) أدوات توكنة فريدة خاصة بها. هذا يعني أن نفس الجزء من النص يمكن أن ينتج عنه عدد مختلف من التوكنات اعتمادًا على النموذج.
ما هي 'نافذة السياق' في نماذج اللغة الكبيرة وكيف ترتبط بالتوكنات؟
نافذة السياق هي الحد الأقصى لعدد التوكنات التي يمكن لنموذج اللغة الكبير أخذها في الاعتبار مرة واحدة. يشمل ذلك كلاً من أمر الإدخال الخاص بك والاستجابة التي أنشأها النموذج. يمكن أن يؤدي تجاوز هذا الحد إلى أخطاء أو إخراج مبتور.