[OpenAI] 오픈AI 플랫폼 Tokenizer

OpenAI 플랫폼의 Tokenizer 소개

OpenAI의 Tokenizer는 언어 모델이 텍스트를 어떻게 토큰화하는지 이해하는 데 도움을 주는 도구입니다. 이 사이트에서는 텍스트가 어떻게 토큰화되고, 해당 텍스트의 총 토큰 수를 알아볼 수 있습니다. 📚

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Tokenizer의 기본 정보

• 토큰화 과정: OpenAI의 대규모 언어 모델들은 텍스트를 토큰이라는 일반적인 문자 시퀀스로 처리합니다. 이 모델들은 토큰 간의 통계적 관계를 이해하고, 토큰 시퀀스에서 다음 토큰을 생성하는 데 능숙합니다. [1]
• 모델별 차이: 토큰화 과정은 모델마다 다릅니다. 예를 들어, GPT-3.5와 GPT-4와 같은 새로운 모델들은 이전 모델들과 다른 토크나이저를 사용하며, 동일한 입력 텍스트에 대해 다른 토큰을 생성합니다. [1]

토큰화의 이해

• 토큰과 문자의 관계: 일반적인 영어 텍스트의 경우, 한 토큰은 대략 4개의 문자에 해당합니다. 이는 약 ¾ 단어에 해당하므로, 100개의 토큰은 대략 75개의 단어와 같습니다. [1]
• 프로그래밍 인터페이스: 텍스트를 프로그래밍적으로 토큰화할 필요가 있다면, Python용 tiktoken 패키지나, JavaScript용 커뮤니티 지원 @dbdq/tiktoken 패키지를 확인해 보세요. [1]

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Tokenizer를 통해 언어 모델의 토큰화 과정을 더 잘 이해하고, 자신의 텍스트가 어떻게 처리되는지 확인해 보세요! 🚀

이 정보는 OpenAI의 공식 문서를 바탕으로 제공되었습니다. 결과에 오류가 있을 수 있으니 참고만 해주세요.

 

 

https://platform.openai.com/tokenizer