token 数量的计算

public class ChatGPTApi{
    private static final String AUTHORIZATION_STR = "Authorization";
    private static Encoding enc;
    static {
        enc = Encodings.newDefaultEncodingRegistry().getEncoding(EncodingType.CL100K_BASE);
    }

    /**
     * 估计一轮上下文对话占多少个token
     * @param message
     * @return
     */
    public static int getMessageTokenNum(String message){
        return enc.encode("role: {user}, message: {" + message + "}").size();
    }


    private ChatGPTApi(){}

}

通过使用一个编码器（Encoding）来计算输入消息的 token 数量。具体来说，它是基于某种分词算法（tokenization algorithm），将输入的字符串分解为一系列的 token，然后统计这些 token 的数量。
 

1. 什么是 Token？

Token 是自然语言处理（NLP）中的基本单位。它可以是一个单词、子词（subword）、字符，甚至是标点符号。不同的模型和编码方案对 token 的定义可能不同。

例如：

编码器的核心功能是实现 分词（tokenization） 和 解码（detokenization）：

(3) 统计 token 数量

CL100K_BASE 很可能是基于 BPE 或 WordPiece 的变体，专门优化用于 GPT 模型。

 

• 输入 "hello world" 可能被分解为两个 token：["hello", "world"]。
• 输入 "chatting" 可能被分解为两个子词 token：["chat", "ing"]。
   

  . 编码器的作用

  在代码中，enc 是一个 Encoding 对象，它负责将输入文本转换为 token 序列。具体来说：

• Encodings.newDefaultEncodingRegistry().getEncoding(EncodingType.CL100K_BASE) 创建了一个特定类型的编码器。
• CL100K_BASE 是一种具体的编码规则，通常与某个预训练语言模型（如 GPT 系列）相关联。
• 分词：将字符串拆分为 token 序列。
• 解码：将 token 序列还原为原始字符串。
  
   

  编码字符串

• 调用 enc.encode() 方法将构造好的字符串转换为 token 序列。
• encode() 方法会根据 CL100K_BASE 编码规则，将字符串分解为 token。
• 使用 .size() 获取 token 序列的长度，即 token 的数量。
  
   

  . 分词算法的原理

  分词算法的具体实现取决于所使用的编码器类型（如 CL100K_BASE）。常见的分词算法包括：

• 字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）：
  • 将高频的字符组合逐步合并为更大的单元。
  • 例如，"low", "lower", "lowest" 可能被分解为 ["low", "er", "est"]。
• WordPiece：
  • 类似于 BPE，但更倾向于基于概率选择最优的分割方式。
• 字符级编码：
  • 将每个字符作为一个 token。

CL100K_BASE 是 OpenAI 开发的一种 BPE（Byte Pair Encoding）分词器编码方案，主要用于 GPT-4、GPT-3.5-Turbo 等模型的文本分词处理6。以下是其关键信息总结：

1. ‌核心功能与用途‌

‌分词处理‌：将文本切分为模型可识别的 token 序列，便于计算输入文本的 token 数量，避免超出模型处理能力16。 ‌适用模型‌：支持 GPT-4、GPT-3.5-Turbo 以及 text-embedding-ada-002 等模型67。

2. ‌离线环境部署问题‌

在离线环境中使用 CL100K_BASE 时，常因无法自动下载 cl100k_base.tiktoken 文件导致报错。解决方法包括：

3. ‌相关工具与扩展‌

4. ‌应用场景示例‌

如需进一步验证或调整编码器，可参考 tiktoken 的官方文档或社区开源项目

这段代码通过调用 Encoding 对象的 encode 方法，将输入字符串按照 CL100K_BASE 编码规则分解为 token 序列，并统计其数量。这是基于分词算法（如 BPE 或 WordPiece）实现的，目的是准确估计输入文本的 token 数量，以便更好地与语言模型交互。

• ‌手动下载文件‌：从 OpenAI 公共存储库获取文件（如 openaipublic.blob.core.windows.net），并重命名为哈希值（如 cab1ac2de16cad507ac799535b7bc69471851e24），放置于本地缓存目录12。
• ‌修改代码路径‌：调整 tiktoken 库的加载逻辑，使其直接读取本地文件而非远程请求28。
• ‌环境变量配置‌：通过设置 TIKTOKEN_CACHE_DIR 等环境变量指定本地缓存路径8。
• ‌开源库支持‌：
  • ‌Python‌：通过 tiktoken 库直接调用 tiktoken.get_encoding("cl100k_base")17。
  • ‌其他语言‌：JavaScript、Java、.NET 等均有适配库（如 jtokkit、TiktokenSharp）6。
• ‌RAG 系统‌：在检索增强生成（RAG）中，用于文本分块后的向量化处理，提升大模型生成结果的准确性34。
• ‌本地化模型部署‌：结合离线部署工具（如 Ollama），实现企业内网环境下的私有化智能服务5。
  • ‌自定义编码器‌：支持基于 cl100k_base 扩展自定义 token 或特殊字符，通过修改 tiktoken.Encoding 参数实现7。