jtokkit

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专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法

JTokkit是一个专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法如r50k_base和cl100k_base。该库无依赖,兼容Java 8及以上版本,并具备高效性能。用户可以通过Maven或Gradle轻松安装,并支持自定义编码算法。使用JTokkit,开发者能够轻松进行自然语言处理任务中的文本分词和令牌计算。

JTokkitJavaOpenAItokenizer自然语言处理Github开源项目

JTokkit 项目介绍

JTokkit 是一个专为 OpenAI 模型设计的 Java 分词库,它的诞生是为了在 JVM 生态系统中提供类似于 Python 的 tiktoken 库的功能。这个项目致力于在自然语言处理任务中快速、高效地处理文本分词。

主要功能

  • 编码与解码支持:JTokkit 支持多种编码和解码方式,包括 r50k_base, p50k_base, p50k_edit, cl100k_baseo200k_base
  • 易于使用的 API:提供简单易用的接口,方便用户快速上手并集成到项目中。
  • 可扩展性:支持自定义编码算法的扩展,满足不同场景的需求。
  • 无外部依赖:JTokkit 不依赖于其他第三方库,使其更轻量化。
  • 广泛兼容性:支持 Java 8 及以上版本。
  • 高效性能:相比于同类分词器,JTokkit 的性能高出两到三倍。

性能表现

根据基准测试,JTokkit 的性能明显优于其他可比较的分词器。高效的编码和解码能力,确保处理速度更快,内存占用更少。

安装方法

要在项目中使用 JTokkit,可以通过以下方式引入依赖:

Maven

在你的 pom.xml 中添加以下依赖:

<dependency> <groupId>com.knuddels</groupId> <artifactId>jtokkit</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency>

Gradle

在你的 build.gradle 文件中添加:

dependencies { implementation 'com.knuddels:jtokkit:1.1.0' }

入门指南

使用 JTokkit 非常简单。用户可以通过创建一个新的 EncodingRegistry 实例,然后使用 getEncoding 方法来获取所需的编码。接着,便可以利用 encodedecode 方法进行文本的编码与解码操作:

EncodingRegistry registry = Encodings.newDefaultEncodingRegistry(); Encoding enc = registry.getEncoding(EncodingType.CL100K_BASE); IntArrayList encoded = enc.encode("This is a sample sentence."); // encoded = [2028, 374, 264, 6205, 11914, 13] String decoded = enc.decode(encoded); // decoded = "This is a sample sentence."

此外,用户还可以根据模型类型来获取相应的分词器。

扩展 JTokkit

用户可以通过实现 Encoding 接口并将其注册到 EncodingRegistry 来扩展 JTokkit 的功能。或者,更进一步地使用现有的 BPE 算法参数来增强其编码能力。这种灵活性使得 JTokkit 能够适应更多定制化需求,并能够被安全地在线程之间共享。

许可证

JTokkit 根据 MIT 许可证进行授权,具体信息请查阅相关许可文件。

JTokkit 是一个为 OpenAI 模型目标优化的 Java 分词库,其便捷的使用方式和强大的扩展能力,将为开发人员在自然语言处理领域提供极大的便利。

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