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2023-04-24
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OpenAI tiktoken

# tiktoken介绍

tiktoken 是OpenAI开源的Python库，一种用于 OpenAI 模型的快速 BPE 标记器。

👉 github 地址 (opens new window)

# tiktoken性能表现

tiktoken 比同类开源标记器快 3-6 倍;

基于 1GB 文本进行测试，使用 GPT-2 tokeniser，使用 GPT2TokenizerFast from tokenizers==0.13.2, transformers==4.24.0 and tiktoken==0.2.0。

性能

# tiktoken 如何计算 token

# 介绍

给定一个文本字符："tiktoken is great!"，和一个 encoding，比如 "cl100k_base"。 一个 tokenizer 可以讲文本字符串分割成一系列 tokens，如：["t", "ik", "token", " is", " great", "!"]

GPT 模型使用这种类型的 token。

知道文本字符串中有多少 token，可以告诉你（a）字符串是否太长，文本模型无法处理，以及（b）OpenAI API调用的成本（因为使用是按token定价的）。

# 编码 Encodings

编码指定如何将文本转换为标记。不同的模型使用不同的编码。

OpenAI models 使用 tiktoken 支持下面三种编码：

Encoding name OpenAI models
cl100k_base gpt-4, gpt-3.5-turbo, text-embedding-ada-002
p50k_base Codex models, text-davinci-002, text-davinci-003
r50k_base (or gpt2) GPT-3 models like davinci

您可以获取一个模型的编码 ，使用 tiktoken.encoding_for_model() 如下：

encoding = tiktoken.encoding_for_model('gpt-3.5-turbo')

注意，p50k_base 与 r50k_base 基本类似，对于非代码应用程序，它们通常会给出相同的token。

# Tokenizer libraries 对不同编程语言的支持

For cl100k_base and p50k_base encodings:

For r50k_base (gpt2) encodings, tokenizers are available in many languages.

在英语中，tokens的长度通常从一个字符到一个单词（例如，t 或 great ），尽管在一些语言中，tokens 可以短于一个字符或长于一个单词。 空格通常以单词的开头分组（例如，" is"而不是"is " 或 " "+"is"。 您可以在[OpenAI Tokenizer]快速检查字符串是如何tokenize的。

OpenAI Tokenizer : https://platform.openai.com/tokenizer

# tiktoken安装使用

# 0. 安装

pip install --upgrade tiktoken

# 1. 导入 tiktoken

import tiktoken

# 2. 加载编码

方式1：使用 tiktoken.get_encoding() 按名称加载编码。

第一次运行时，需要互联网连接才能下载。以后的运行将不需要互联网连接。

encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")

方式：使用 tiktoken.encoding_for_model() 自动加载给定模型名称的正确编码。

encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")

# 3.用 encoding.encode() 把文本变成token标记

.encode() 方法将文本字符串转换为token整数列表。

encoding.encode("tiktoken is great!")

结果

[83, 1609, 5963, 374, 2294, 0]

通过计算 .encode() 返回的列表的长度来计算token。

def num_tokens_from_string(string: str, encoding_name: str) -> int:
    """Returns the number of tokens in a text string."""
    encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
    num_tokens = len(encoding.encode(string))
    return num_tokens

num_tokens_from_string("tiktoken is great!", "cl100k_base")

结果为6

# 4.使用 encoding.decode() 将token转为文本

.decode() 将token整数列表转换为字符串。

encoding.decode([83, 1609, 5963, 374, 2294, 0])

结果

'tiktoken is great!'

警告：尽管 .decode() 可以应用于单个token，但请注意它可能对不在 utf-8 边界上的token造成损失。

对于单个token， .decode_single_token_bytes() 将单个整数token安全地转换为其表示的字节。

[encoding.decode_single_token_bytes(token) for token in [83, 1609, 5963, 374, 2294, 0]]

结果

[b't', b'ik', b'token', b' is', b' great', b'!']

（字符串前面的 b 表示该字符串是字节串。）

# 5.比较编码

不同的编码在拆分单词、分组空格和处理非英语字符的方式上有所不同。使用上述方法，我们可以比较几个示例字符串的不同编码。

def compare_encodings(example_string: str) -> None:
    """Prints a comparison of three string encodings."""
    # print the example string
    print(f'\nExample string: "{example_string}"')
    # for each encoding, print the # of tokens, the token integers, and the token bytes
    for encoding_name in ["gpt2", "p50k_base", "cl100k_base"]:
        encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
        token_integers = encoding.encode(example_string)
        num_tokens = len(token_integers)
        token_bytes = [encoding.decode_single_token_bytes(token) for token in token_integers]
        print()
        print(f"{encoding_name}: {num_tokens} tokens")
        print(f"token integers: {token_integers}")
        print(f"token bytes: {token_bytes}")

#调用
compare_encodings("antidisestablishmentarianism")

结果

Example string: "antidisestablishmentarianism"

gpt2: 5 tokens
token integers: [415, 29207, 44390, 3699, 1042]
token bytes: [b'ant', b'idis', b'establishment', b'arian', b'ism']

p50k_base: 5 tokens
token integers: [415, 29207, 44390, 3699, 1042]
token bytes: [b'ant', b'idis', b'establishment', b'arian', b'ism']

cl100k_base: 6 tokens
token integers: [519, 85342, 34500, 479, 8997, 2191]
token bytes: [b'ant', b'idis', b'establish', b'ment', b'arian', b'ism']

#调用
compare_encodings("2 + 2 = 4")

结果

Example string: "2 + 2 = 4"

gpt2: 5 tokens
token integers: [17, 1343, 362, 796, 604]
token bytes: [b'2', b' +', b' 2', b' =', b' 4']

p50k_base: 5 tokens
token integers: [17, 1343, 362, 796, 604]
token bytes: [b'2', b' +', b' 2', b' =', b' 4']

cl100k_base: 7 tokens
token integers: [17, 489, 220, 17, 284, 220, 19]
token bytes: [b'2', b' +', b' ', b'2', b' =', b' ', b'4']

#调用
compare_encodings("お誕生日おめでとう")

结果

Example string: "お誕生日おめでとう"

gpt2: 14 tokens
token integers: [2515, 232, 45739, 243, 37955, 33768, 98, 2515, 232, 1792, 223, 30640, 30201, 29557]
token bytes: [b'\xe3\x81', b'\x8a', b'\xe8\xaa', b'\x95', b'\xe7\x94\x9f', b'\xe6\x97', b'\xa5', b'\xe3\x81', b'\x8a', b'\xe3\x82', b'\x81', b'\xe3\x81\xa7', b'\xe3\x81\xa8', b'\xe3\x81\x86']

p50k_base: 14 tokens
token integers: [2515, 232, 45739, 243, 37955, 33768, 98, 2515, 232, 1792, 223, 30640, 30201, 29557]
token bytes: [b'\xe3\x81', b'\x8a', b'\xe8\xaa', b'\x95', b'\xe7\x94\x9f', b'\xe6\x97', b'\xa5', b'\xe3\x81', b'\x8a', b'\xe3\x82', b'\x81', b'\xe3\x81\xa7', b'\xe3\x81\xa8', b'\xe3\x81\x86']

cl100k_base: 9 tokens
token integers: [33334, 45918, 243, 21990, 9080, 33334, 62004, 16556, 78699]
token bytes: [b'\xe3\x81\x8a', b'\xe8\xaa', b'\x95', b'\xe7\x94\x9f', b'\xe6\x97\xa5', b'\xe3\x81\x8a', b'\xe3\x82\x81', b'\xe3\x81\xa7', b'\xe3\x81\xa8\xe3\x81\x86']

# 6. 计算chat API 调用的token

gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 等 ChatGPT 模型使用令牌的方式与旧的completions模型相同，但由于它们基于消息的格式，因此更难计算对话将使用多少token。

下面是一个示例函数，用于计算传递给 gpt-3.5-turbo-0301 或 gpt-4-0314 的消息的令牌。

请注意，从消息中计算token的确切方式可能因模型而异。考虑低于估计值的函数计数，而不是永恒的保证。

def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0301"):
    """Returns the number of tokens used by a list of messages."""
    try:
        encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
    except KeyError:
        print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")
        encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
    if model == "gpt-3.5-turbo":
        print("Warning: gpt-3.5-turbo may change over time. Returning num tokens assuming gpt-3.5-turbo-0301.")
        return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0301")
    elif model == "gpt-4":
        print("Warning: gpt-4 may change over time. Returning num tokens assuming gpt-4-0314.")
        return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0314")
    elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":
        tokens_per_message = 4  # every message follows <|start|>{role/name}\n{content}<|end|>\n
        tokens_per_name = -1  # if there's a name, the role is omitted
    elif model == "gpt-4-0314":
        tokens_per_message = 3
        tokens_per_name = 1
    else:
        raise NotImplementedError(f"""num_tokens_from_messages() is not implemented for model {model}. See https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md for information on how messages are converted to tokens.""")
    num_tokens = 0
    for message in messages:
        num_tokens += tokens_per_message
        for key, value in message.items():
            num_tokens += len(encoding.encode(value))
            if key == "name":
                num_tokens += tokens_per_name
    num_tokens += 3  # every reply is primed with <|start|>assistant<|message|>
    return num_tokens

让我们验证一下上面的函数是否与OpenAI的API响应相匹配

import openai

example_messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful, pattern-following assistant that translates corporate jargon into plain English.",
    },
    {
        "role": "system",
        "name": "example_user",
        "content": "New synergies will help drive top-line growth.",
    },
    {
        "role": "system",
        "name": "example_assistant",
        "content": "Things working well together will increase revenue.",
    },
    {
        "role": "system",
        "name": "example_user",
        "content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage.",
    },
    {
        "role": "system",
        "name": "example_assistant",
        "content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better.",
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable.",
    },
]

for model in ["gpt-3.5-turbo-0301", "gpt-4-0314"]:
    print(model)
    # example token count from the function defined above
    print(f"{num_tokens_from_messages(example_messages, model)} prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().")
    # example token count from the OpenAI API
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=example_messages,
        temperature=0,
        max_tokens=1  # we're only counting input tokens here, so let's not waste tokens on the output
    )
    print(f'{response["usage"]["prompt_tokens"]} prompt tokens counted by the OpenAI API.')
    print()

结果

gpt-3.5-turbo-0301
127 prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().
127 prompt tokens counted by the OpenAI API.

gpt-4-0314
129 prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().
129 prompt tokens counted by the OpenAI API.

# BPE 简介 (拓展)

字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）是一种子词处理的方法。其主要的目的是为了压缩文本数据。主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。

其它一些流行的子词标记化算法包括WordPiece、Unigram和SentencePiece。而BPE用于GPT-2、RoBERTa、XLM、FlauBERT等语言模型中。这些模型中有几个使用空间标记化作为预标记化方法，而有几个使用Moses, spaCY, ftfy提供的更高级的预标记化方法。

# 参考资料

How to count tokens with tiktoken (opens new window)

Byte_pair_encoding (opens new window)

上次更新: 2023/06/28, 19:28:04
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