LLM Tokenteller

Tel direct tokens in je tekst voor OpenAI GPT-modellen.

Tekens0
Tokens0

Tokenlijst

Voer tekst in om tokenopsplitsing te zien.

Veelgestelde Vragen

Wat is een token in de context van Grote Taalmodellen (LLM's)?

In LLM's is een token een fundamentele eenheid van tekst, zoals een woord, een deel van een woord (subwoord) of interpunctie. Modellen verwerken en genereren tekst door deze op te splitsen in deze tokens.

Waarom is het tellen van tokens belangrijk bij het werken met LLM's?

Het tellen van tokens is cruciaal voor het beheren van API-kosten (aangezien veel diensten per token aanrekenen), het binnen de contextlimieten van het model blijven (het maximale aantal tokens dat een model kan verwerken) en het optimaliseren van de effectiviteit van prompts.

Wat is tokenisatie in LLM's?

Tokenisatie is het proces van het omzetten van een reeks tekst in een reeks tokens. Verschillende LLM's kunnen verschillende tokenisatie-algoritmen gebruiken, wat van invloed is op hoe tekst wordt opgesplitst.

Hoe kan ik het aantal tokens in mijn tekst voor een LLM verminderen?

U kunt tokens verminderen door beknopte taal te gebruiken, overtollige woorden of opvulzinnen te verwijderen, informatie samen te vatten en soms afkortingen of kortere synoniemen te gebruiken waar van toepassing.

Tellen alle LLM's tokens op dezelfde manier?

Nee, verschillende LLM-families (bijv. OpenAI's GPT-serie, Google's Gemini, Anthropic's Claude) gebruiken vaak hun eigen unieke tokenizers. Dit betekent dat hetzelfde stuk tekst kan resulteren in een ander aantal tokens, afhankelijk van het model.

Wat is een 'contextvenster' in LLM's en hoe verhoudt dit zich tot tokens?

Het contextvenster is het maximale aantal tokens dat een LLM tegelijk kan overwegen. Dit omvat zowel uw invoerprompt als het door het model gegenereerde antwoord. Het overschrijden van deze limiet kan leiden tot fouten of afgeknotte uitvoer.

Related Tools