✅ 在 GPT 商店创建角色时,核心 Prompt 最高支持 8000 token。 以及:ChatGPT 的自定义指令,上下半区,都支持 1500 Token的输入。 对于ChatGPT 用户来说,这是一个每天都会遇到,却又不太会注意到的“知识点”。 但,如果想要深度使用 ChatGPT 等 AI 工具,真正激活它们的潜能,Token 是需要我们掌握的一个关键...
第一步：将输入的内容分解成一个个 Token；第二步：结合这些 Token 生成回应。2.GPT如何计算token数？
这是比较容易想到的一种办法,把长的文本进行拆分,分多次发送给大模型,token 的长度统计可以用 OpenAI 官网上的这个工具:https://platform.openai.com/tokenizer 这种方法对提示词的要求比较高,需要保证不丢失各个分块之间的上下文信息。 举一个简单的例子,我给 ChatGPT 发送 2 篇文章,让 ChatGPT 提取主要内容。
根据OpenAI官方文档，在ChatGPT中文模型中，一个中文字通常会被视为一个单独的token，每个token使用的单位长度是1。因此，ChatGPT在计算token数量时，会同时计算用户的对话请求和模型返回的内容数量，确定整个请求-响应交互过程中消耗的token数量。这个数量会根据模型的特性、API参数设置等因素而异，需要根据具体情况进行调...
6.web/APP登录的时候发送加密的用户名和密码到服务器,服务器验证用户名和密码,如果成功,以某种方式比如随机生成32位的字符串作为token,存储到服务器中,并返回 token 到web/APP,以后web/APP请求时凡是需要验证的地方都要带上该 token,然后服务器端验证 token,成功返回所需要的结果,失败返回错误信息,让他重新登录。
子词分割(Subword Tokenization):这种方法将文本划分为子词或词根的token。这种方法尤其对处理罕见词、新词或者非结构化文本有用。常见的子词分割算法包括Byte Pair Encoding (BPE)、Unigram Language Model和SentencePiece。 其中,ChatGPT就是采用的字词分割中的BPE算法进行tokenization。
在深入探讨 ChatGPT 中的 token 时，我们首先了解了常规的 token 概念，它通常指代 API 访问控制中的身份验证令牌。在 API 的上下文中，token 是一个字符串，用于证明访问者的身份，与特定用户或应用程序相关联。它在 API 请求中作为身份验证的手段，确保请求的合法性和安全性。然而，当我们进入自然...
在Python中,可以使用tokenizers这个库来计算一个字符串的token数量。这个库的ByteLevelBPETokenizer可以模拟GPT模型使用的BPE(Byte Pair Encoding)标记化方法。安装这个库可以使用命令pip install tokenizers。 from tokenizers import Tokenizer from tokenizers.models import BPE ...
最近，X 上一则推文爆火，该推文（来自 Dylan Patel）表示「ChatGPT 系统 prompt 中有 1700 个 token？如果你想知道为什么 ChatGPT 与 6 个月前的性能相比会变得如此糟糕，那是因为系统 prompt。看看（prompt 中）这么多垃圾。『变懒』确实有 prompt 的原因。」图源：https://twitter.com/dylan522p/status/...
首先,token的计算 众所周知,ChatGPT的token计算方法,是基于用户输入的问题+输出的结果共同计算出来token总数量的。 如果基于知识库的提问,他用多少token呢?计算方式是怎样的呢? 不停试错后,逐渐了解计算逻辑: 首先,上面用户输入的问题+输出的结果肯定得计算的。