Xử lý vấn đề giới hạn token OpenAI - Phần 2 | OpenAI | Tiktoken | Python

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Xử lý vấn đề giới hạn token OpenAI - Phần 2 | OpenAI | Tiktoken | Python

Table of Contents:

  1. Giới thiệu
  2. Vấn đề giới hạn token của OpenAI
  3. Cách xử lý vấn đề giới hạn token
  4. Cài đặt OpenAI và Tick Token
  5. Phân đoạn dữ liệu thành các phần nhỏ
  6. Mã hóa và giải mã văn bản với Tick Token
  7. Gọi API của OpenAI để mã hoá và giải mã
  8. Tổng hợp kết quả
  9. Kết luận
  10. Tài liệu tham khảo

Giới thiệu

Trong video này, tôi sẽ giới thiệu một cách khác để xử lý vấn đề giới hạn token của OpenAI. Trước tiên, chúng ta cùng tìm hiểu vấn đề này là gì và vì sao nó xảy ra. Sau đó, tôi sẽ hướng dẫn các bạn cách sử dụng Tick Token để mã hóa và giải mã dữ liệu lớn.

Vấn đề giới hạn token của OpenAI

Khi xử lý dữ liệu có hơn 4097 token, bạn sẽ gặp phải lỗi giới hạn token của OpenAI. Điều này có nghĩa là nếu bạn có một tập dữ liệu lớn với kích thước token cộng với các phần trả lời lớn hơn 4097, bạn sẽ gặp lỗi này. Ví dụ, trong trường hợp của tôi, tôi đã thử với một tệp văn bản lớn chứa hàng ngàn token, do đó tôi gặp phải lỗi này. Trong trường hợp của các bạn, tình huống tương tự có thể xảy ra nếu bạn xử lý quá nhiều dữ liệu. Điều này đòi hỏi chúng ta phải tìm cách giải quyết vấn đề này.

Cách xử lý vấn đề giới hạn token

Trong video đầu tiên của tôi, tôi đã nói về cách xử lý vấn đề này bằng cách sử dụng chain line length để huấn luyện và tăng cường đầu ra dựa trên các kỹ thuật đó. Tuy nhiên, trong video này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng Tick Token để mã hóa và giải mã dữ liệu theo phần nhỏ. Điều đầu tiên cần làm là cài đặt hai gói là OpenAI và Tick Token. Sau đó, chúng ta có thể tiến hành xử lý dữ liệu lớn.

Cài đặt OpenAI và Tick Token

Để bắt đầu, chúng ta cần cài đặt Hai gói là OpenAI và Tick Token. Nếu bạn chưa cài đặt, hãy chạy lệnh sau:

pip install openai
pip install ticktoken

Sau khi cài đặt xong, chúng ta có thể bắt đầu thực hiện các bước tiếp theo.

Phân đoạn dữ liệu thành các phần nhỏ

Ở bước này, chúng ta sẽ viết một hàm để chia nhỏ dữ liệu lớn thành các phần nhỏ dựa trên kích thước token và mức chồng lấn mà chúng ta đã chỉ định. Đây là đoạn mã mẫu cho hàm này:

def tach_tep_thanh_bo_phan(ten_tep, kich_thuoc_bo_phan, che_do_lap_lai):
    # Đọc tệp văn bản
    with open(ten_tep, 'r', encoding='utf-8') as tep:
        noi_dung = tep.read()

    # Mã hóa văn bản thành token
    bo_cuu = ticktoken.Encoding()
    ma_token = bo_cuu.encode(noi_dung)

    # Tính tổng số token
    tong_so_token = len(ma_token)

    # Chia nhỏ văn bản thành các phần nhỏ
    cac_bo_phan = []
    for i in range(0, tong_so_token, kich_thuoc_bo_phan - che_do_lap_lai):
        bo_phan = ma_token[i:i+kich_thuoc_bo_phan]
        cac_bo_phan.append(bo_phan)

    return cac_bo_phan

Mã hóa và giải mã văn bản với Tick Token

Sau khi chia nhỏ dữ liệu thành các phần nhỏ, chúng ta cần mã hóa và giải mã văn bản bằng Tick Token. Đây là cách chúng ta có thể thực hiện:

# Import thư viện Tick Token
import ticktoken

# Mã hóa văn bản
ma_token = ticktoken.Encoding().encode(noi_dung)

# Giải mã văn bản
van_ban_giai_ma = ticktoken.Encoding().decode(ma_token)

Gọi API của OpenAI để mã hoá và giải mã

Khi đã chuẩn bị dữ liệu được mã hóa, chúng ta có thể gọi API của OpenAI để mã hoá và giải mã. Đầu tiên, chúng ta cần thiết lập khóa API của OpenAI bằng cách sử dụng mã sau:

import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

Tiếp theo, chúng ta có thể gọi phương thức openai.Completion.create() để truyền thông tin và nhận kết quả từ OpenAI. Dưới đây là ví dụ về cách sử dụng phương thức này:

# Kích thước token
kich_thuoc_token = 350

# Gọi API để mã hoá và giải mã
phuong_trinh = f"summarize: {bo_phan_giai_ma}"
ket_qua = openai.Completion.create(
    engine='text-davinci-002',
    prompt=phuong_trinh,
    temperature=0,
    max_tokens=kich_thuoc_token
)
van_ban_ket_qua = ket_qua.choices[0].text

Tổng hợp kết quả

Sau khi đã gọi API và nhận kết quả, chúng ta có thể tổng hợp kết quả từ tất cả các phần nhỏ để có một kết quả cuối cùng. Dưới đây là đoạn mã mẫu:

ket_qua_cuoi_cung = ""
for ket_qua in cac_ket_qua:
    ket_qua_cuoi_cung += ket_qua

# In kết quả cuối cùng
print(ket_qua_cuoi_cung)

Kết luận

Trong video này, chúng ta đã tìm hiểu cách xử lý vấn đề giới hạn token của OpenAI bằng cách sử dụng Tick Token. Chúng ta đã tìm hiểu cách mã hóa và giải mã dữ liệu lớn, cũng như cách gọi API của OpenAI để mã hoá và giải mã. Hy vọng rằng video này hữu ích đối với các bạn. Hãy like và share nếu bạn thấy thú vị. Cảm ơn đã theo dõi!

Tài liệu tham khảo


FAQ (Câu hỏi thường gặp)

  1. Có thể sử dụng model khác thay vì gpt2 không?

    • Có, bạn có thể sử dụng các model khác tương thích với OpenAI API.
  2. Cách tối ưu hóa số lượng token trong mỗi phần nhỏ?

    • Bạn có thể điều chỉnh kích thước phần nhỏ và mức chồng lấn để điều tiết số lượng token.
  3. Tại sao lại sử dụng Tick Token cho mã hóa và giải mã?

    • Tick Token cung cấp một phương pháp hiệu quả để xử lý dữ liệu lớn và tránh vấn đề giới hạn token của OpenAI.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.