Cómo calcular el número de tokens en un texto
Tabla de contenido
- Introducción
- ¿Qué son los tokens?
- Cálculo de tokens en un texto
- Herramientas para calcular tokens
- 4.1 Uso de la herramienta OpenAI
- 4.2 Uso de la biblioteca Tick Token
- Codificación y tipos de encoding
- 5.1 Elección del encoding adecuado
- 5.2 Uso de la función
get_encoding
- 5.3 Uso de la función
encoding_for_model
- Conversión del texto a tokens
- 6.1 Utilizando la función
encode
- 6.2 Ejemplo práctico de conversión
- Operaciones con texto codificado
- 7.1 Limitaciones de las operaciones directas
- 7.2 Decodificación de tokens
- 7.3 División de texto en chunks
- Conclusiones
- Recursos adicionales
- Preguntas frecuentes (FAQ)
📝 Cómo calcular el número de tokens en un texto
Los tokens juegan un papel fundamental en el procesamiento del lenguaje natural y su cálculo resulta necesario para diversas tareas. En este artículo, te mostraré cómo puedes calcular el número de tokens en cualquier texto dado y te explicaré la importancia de este proceso.
1. Introducción
Recientemente, he recibido numerosas solicitudes de mis seguidores en blogs y videos de YouTube, quienes desean saber cómo calcular los tokens en un texto. Existen varias formas de hacerlo, como utilizando la herramienta proporcionada por OpenAI o mediante el uso de bibliotecas como Tick Token.
En este artículo, te guiaré paso a paso para que aprendas a utilizar Tick Token y descubras cuántos tokens se requieren para representar un texto determinado.
2. ¿Qué son los tokens?
Antes de adentrarnos en el cálculo de tokens, es importante comprender qué son. En el procesamiento del lenguaje natural, un token es una unidad indivisible de texto, que puede ser una palabra, un número, un símbolo o incluso una combinación de ellos. Los modelos de lenguaje suelen operar a nivel de tokens para facilitar su procesamiento.
3. Cálculo de tokens en un texto
Existen diferentes métodos para calcular el número de tokens en un texto determinado. Uno de ellos es utilizando la herramienta proporcionada por OpenAI, que muestra directamente la cantidad de tokens presentes. Sin embargo, también es posible hacerlo programáticamente utilizando bibliotecas como Tick Token.
En los siguientes apartados, te mostraré cómo utilizar Tick Token para realizar el cálculo de tokens y cómo convertir el texto a tokens codificados.
4. Herramientas para calcular tokens
4.1 Uso de la herramienta OpenAI
OpenAI proporciona una herramienta que permite calcular de manera sencilla el número de tokens en un texto. Simplemente debes acceder a la documentación de OpenAI, utilizar la herramienta y esta te mostrará la cantidad de tokens presentes en el texto ingresado.
4.2 Uso de la biblioteca Tick Token
Una alternativa para calcular tokens es utilizar la biblioteca Tick Token. A continuación, te mostraré cómo instalarla y utilizarla en tu entorno:
5. Codificación y tipos de encoding
Antes de realizar el cálculo de tokens, es importante tener en cuenta la codificación a utilizar. En la documentación de OpenAI se proporcionan los modelos que son compatibles con cada tipo de codificación.
En Tick Token, puedes obtener la codificación adecuada utilizando la función get_encoding
. Por ejemplo, si deseas utilizar la codificación "cl-100k", puedes utilizar el siguiente código:
encoding = ticktoken.get_encoding("cl-100k")
Otra opción es utilizar la función encoding_for_model
, la cual seleccionará automáticamente la codificación más adecuada para el modelo que estés utilizando. Por ejemplo, si quieres utilizar el modelo "GPT 3.5 Turbo", puedes hacer lo siguiente:
encoding = ticktoken.encoding_for_model("gpt3.5-turbo")
6. Conversión del texto a tokens
Una vez que tienes la codificación adecuada, puedes proceder a convertir el texto en tokens utilizando la función encode
. Aquí tienes un ejemplo práctico:
text = "Hoy es un hermoso día."
encoded_text = encoding.encode(text)
print(encoded_text)
La salida sería Algo así:
[1, 11, 45, 78, 32, 56, 189]
En este ejemplo, el texto se ha convertido en una secuencia de tokens representada por una lista de números enteros.
7. Operaciones con texto codificado
Una vez que tienes el texto codificado en tokens, existen varias operaciones que puedes realizar. Sin embargo, debes tener en cuenta que directamente no se pueden realizar muchas operaciones con el texto codificado. Para poder visualizarlo o utilizarlo de otra manera, es necesario decodificarlo.
Para Ello, puedes utilizar la función decode
proporcionada por la biblioteca. Esta función Toma como parámetro la secuencia de tokens codificados y devuelve el texto original. Por ejemplo:
decoded_text = encoding.decode(encoded_text)
print(decoded_text)
La salida sería:
"Hoy es un hermoso día."
Además, si el texto es demasiado largo para ser procesado directamente por modelos de lenguaje, se puede dividir en chunks más pequeños y procesar cada uno por separado. Esto dependerá del límite de tokens permitido por el modelo y de las necesidades específicas del proyecto.
8. Conclusiones
Calcular el número de tokens en un texto es esencial para el procesamiento del lenguaje natural. En este artículo, te mostré cómo utilizar la biblioteca Tick Token para realizar este cálculo, así como la importancia de la elección adecuada del encoding y las operaciones que se pueden realizar con el texto codificado.
Recuerda que, al utilizar modelos de lenguaje, es fundamental considerar las limitaciones de tokens y adaptar tu enfoque en consecuencia.
9. Recursos adicionales
10. Preguntas frecuentes (FAQ)
Q: ¿Cuál es la diferencia entre la herramienta de OpenAI y la biblioteca Tick Token para calcular tokens?
A: La diferencia principal radica en la forma de uso. La herramienta de OpenAI permite calcular tokens directamente a partir de un texto ingresado, mientras que la biblioteca Tick Token proporciona funciones programáticas para realizar el cálculo de tokens y llevar a cabo operaciones adicionales.
Q: ¿Cómo elijo el encoding adecuado para mi modelo?
A: Puedes consultarlo en la documentación de OpenAI, donde se indica qué modelos son compatibles con cada tipo de codificación. Alternativamente, puedes utilizar la función encoding_for_model
de Tick Token, la cual seleccionará automáticamente el encoding más adecuado para el modelo elegido.
Q: ¿Es necesario dividir el texto en chunks?
A: Depende del modelo y de la cantidad de tokens que tenga el texto. Si el texto excede el límite de tokens permitido por el modelo, es recomendable dividirlo en chunks más pequeños para poder procesarlo correctamente.
Q: ¿Qué otras operaciones se pueden realizar con el texto codificado?
A: Además de la decodificación, es posible realizar operaciones como la generación de texto a partir de un modelo de lenguaje. Estas operaciones dependerán de las funcionalidades específicas de la biblioteca o modelo que estés utilizando.
Q: ¿Cuál es la ventaja de utilizar bibliotecas como Tick Token en lugar de la herramienta de OpenAI?
A: Utilizar bibliotecas programáticas como Tick Token te ofrece mayor flexibilidad y control sobre el proceso de cálculo de tokens. Puedes integrarlo fácilmente en tus proyectos y realizar operaciones adicionales con el texto codificado.
Espero que este artículo te haya sido útil para comprender cómo calcular el número de tokens en un texto y cómo utilizar la biblioteca Tick Token. Si tienes alguna pregunta adicional, no dudes en dejarla en los comentarios. ¡Gracias por leer!