ModelScope如果想用tiktoken计算message token，红框里的建议值是什么？

在使用 tiktoken 计算 qwen-14b 的 message token 时，红框中的建议值需要根据具体的模型分词规则和输入内容来确定。以下是详细的解答：

1. Token计算的基本原理

Token 是大语言模型处理文本的基本单位，不同的模型对文本的切分方式可能不同。对于通义千问系列模型（如 qwen-14b），可以通过其专用的 tokenizer 来查看文本被切分为哪些 token。

例如，以下代码展示了如何通过 dashscope 提供的工具获取 qwen-turbo 模型的 token 切分结果：

from dashscope import get_tokenizer

tokenizer = get_tokenizer('qwen-turbo')  # 获取 tokenizer 对象
input_str = '通义千问具有强大的能力。'
tokens = tokenizer.encode(input_str)  # 将字符串切分为 token id
print(f"经过切分后的 token id 为：{tokens}。")
print(f"经过切分后共有 {len(tokens)} 个 token。")

2. tiktoken 的使用方法

tiktoken 是 OpenAI 提供的一个高效工具，用于计算文本的 token 数量。虽然 tiktoken 主要针对 OpenAI 模型设计，但也可以通过加载自定义的编码规则来适配其他模型。

如果想用 tiktoken 计算 qwen-14b 的 message token，需要明确以下几点： - 编码规则：tiktoken 需要加载与 qwen-14b 兼容的编码规则。如果没有现成的规则文件，可以参考 dashscope 提供的 tokenizer 输出结果进行映射。 - 建议值：红框中的建议值通常是指模型对特定输入的最大 token 数限制或推荐值。对于 qwen-14b，建议值可能与上下文长度、最大输入长度等参数相关。

3. langchain_community/chat_models/openai.py 中的函数

在 langchain_community/chat_models/openai.py 中，tiktoken 的使用通常涉及以下步骤： 1. 加载编码器：

import tiktoken
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  # 示例编码规则

1. 计算 token 数量：

   tokens = encoding.encode("通义千问具有强大的能力。")
   print(f"Token 数量: {len(tokens)}")
   

对于 qwen-14b，如果需要适配 tiktoken，可以尝试以下方法： - 使用 dashscope 提供的 tokenizer 输出结果，手动映射到 tiktoken 的编码规则。 - 如果有官方支持的 tiktoken 编码规则文件，直接加载该文件。

4. 红框中的建议值

根据知识库资料，qwen-14b 的上下文长度和最大输入长度可能会影响 token 的建议值。假设红框中的建议值是指最大输入长度，则可以参考以下信息： - 上下文长度：32,768 tokens。 - 最大输入长度：30,720 tokens。 - 最大输出长度：2,048 tokens。

因此，红框中的建议值可能是 30,720 tokens，即模型允许的最大输入长度。

5. 重要提醒

• 模型兼容性：确保使用的 tiktoken 编码规则与 qwen-14b 的 tokenizer 兼容，否则可能导致 token 计算不准确。
• 上下文限制：超出模型的最大上下文长度（32,768 tokens）会导致错误，请务必控制输入长度。

如果您需要进一步的帮助或具体代码示例，请提供更多上下文信息。