2024 iThome 鐵人賽

DAY 22

生成式 AI

Gemini 多模態大型語言模型大小事系列第 22 篇

Gemini 多模態大型語言模型大小事 Day22 - 瞭解及計算符記

16th鐵人賽

kevin_chiu

2024-10-02 15:50:47

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前言

    程式環境都會用colab 來執行程式，如果要在其他環境執行，請自行修改哦

colab 事前準備：設定專案和 API 金鑰
載入gemini

#pip install -q -U google-generativeai
import google.generativeai as genai

API 金鑰

from google.colab import userdata
API_KEY=userdata.get('GOOGLE_API_KEY')

#genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# Configure the client library by providing your API key.
genai.configure(api_key=API_KEY)

關於權杖

符記可以是單一字元 (例如 z) 或完整的字詞 (例如 cat)。詳細字詞可分為多個符記模型使用的所有符記集將文字分割成符記的過程符記化。

Gemini 模型的符記約為 4 個字元。 100 個符記約等於 60 到 80 個英文單字。

啟用帳單功能後，對 Gemini API 的呼叫費用為有些部分取決於輸入和輸出符記的數量，因此知道計算符記就能派上用場

上下文視窗

透過 Gemini API 提供的模型具有以標記來衡量的上下文視窗。上下文視窗定義您可以提供多少輸入以及模型可以產生多少輸出。您可以使用 API 或檢視模型文件來確定上下文視窗的大小。

model_info = genai.get_model("models/gemini-1.5-flash")

# Returns the "context window" for the model,
# which is the combined input and output token limits.
print(f"{model_info.input_token_limit=}")
print(f"{model_info.output_token_limit=}")
# ( input_token_limit=30720, output_token_limit=2048 )

回答
model_info.input_token_limit=1000000
model_info.output_token_limit=8192

計算符記數量

所有從 Gemini API 傳入和輸出的內容都會權杖化，包括文字、圖片檔案以及其他非文字形式的內容

您可以透過下列方式計算符記：

呼叫 count_tokens，並提供。
這會傳回含有可以先進行此呼叫，再將輸入內容傳送至模型檢查要求大小
呼叫後，在 response 物件上使用 usage_metadata 屬性 generate_content。
這會傳回輸入內容和輸出內容中的分詞總數： total_token_count。
也會分別傳回輸入和輸出內容的符記數量： prompt_token_count (輸入符記) 和 candidates_token_count (輸出符記)。

計算文字符記數量

如果透過純文字輸入內容呼叫 count_tokens，則會傳回符記數量則用於輸入內容 (total_tokens)。你可以先撥打這通電話，時間早於呼叫 generate_content 檢查要求大小。

另一種方式是呼叫 generate_content，然後使用 usage_metadata response 物件的屬性，就能取得下列資訊：

輸入內容的個別符記數量 (prompt_token_count) 輸出內容 (candidates_token_count)
輸入內容和輸出內容中的分詞總數 (total_token_count)

model = genai.GenerativeModel("models/gemini-1.5-flash")

prompt = "敏捷的棕色狐狸跳過了那隻懶狗。"

# Call `count_tokens` to get the input token count (`total_tokens`).
print("total_tokens: ", model.count_tokens(prompt))
# ( total_tokens: 10 )

response = model.generate_content(prompt)

# On the response for `generate_content`, use `usage_metadata`
# to get separate input and output token counts
# (`prompt_token_count` and `candidates_token_count`, respectively),
# as well as the combined token count (`total_token_count`).
print(response.usage_metadata)
# ( prompt_token_count: 11, candidates_token_count: 73, total_token_count: 84 )

回答
total_tokens: total_tokens: 12

prompt_token_count: 13
candidates_token_count: 116
total_token_count: 129

計算多輪 (聊天) 符記數量

如果透過即時通訊記錄呼叫 count_tokens，會傳回總權杖即時通訊中每個角色的文字數量 (total_tokens)。

另一種方式是呼叫 send_message，然後使用 usage_metadata response 物件的屬性，就能取得下列資訊：

輸入內容的個別符記數量 (prompt_token_count) 輸出內容 (candidates_token_count)
輸入內容和輸出內容中的分詞總數 (total_token_count)
如要瞭解下次對話回合的長度，您需要在並在呼叫 count_tokens 時納入記錄。

model = genai.GenerativeModel("models/gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat(
    history=[
        {"role": "user", "parts": "嗨，我的名字是凱文"},
        {"role": "model", "parts": "嗨，凱文!"},
    ]
)
# Call `count_tokens` to get the input token count (`total_tokens`).
print(model.count_tokens(chat.history))
# ( total_tokens: 10 )

response = chat.send_message(
    "用一句話向小朋友解釋計算機的工作原理。"
)

# On the response for `send_message`, use `usage_metadata`
# to get separate input and output token counts
# (`prompt_token_count` and `candidates_token_count`, respectively),
# as well as the combined token count (`total_token_count`).
print(response.usage_metadata)
# ( prompt_token_count: 25, candidates_token_count: 21, total_token_count: 46 )

from google.generativeai.types.content_types import to_contents

# You can call `count_tokens` on the combined history and content of the next turn.
print(model.count_tokens(chat.history + to_contents("生命的意義是什麼？")))
# ( total_tokens: 56 )

回答
total_tokens: 14

prompt_token_count: 26
candidates_token_count: 34
total_token_count: 60

total_tokens: 67

計算多模態符記

提供給 Gemini API 的所有輸入內容都會權杖化，包括文字、圖片檔等非文字形式的組合請注意以下關於權杖化的概略要點的多模態輸入：

系統會將圖片視為固定大小，因此可耗用一定數量的圖片符記 (目前 258 個符記)，不論其顯示或檔案大小。

影片和音訊檔案會按照下列固定費率轉換為權杖：每秒有 263 個符記，音訊則每秒 32 個符記

圖片檔
在處理過程中，Gemini API 會將圖片視為固定大小，使用固定數量的符記 (目前有 258 個符記) 螢幕或檔案大小

如果使用文字和圖片輸入內容呼叫 count_tokens，系統會傳回合併後的文字和圖像的符記數量僅限輸入內容 (total_tokens)。個人中心可以先進行此呼叫，再呼叫 generate_content 檢查要求。您也可以選擇對文字和檔案呼叫 count_tokens 。

另一種方式是呼叫 generate_content，然後使用 usage_metadata response 物件的屬性，就能取得下列資訊：

輸入內容的個別符記數量 (prompt_token_count) 輸出內容 (candidates_token_count)
輸入內容和輸出內容中的分詞總數 (total_token_count)

model = genai.GenerativeModel("models/gemini-1.5-flash")

prompt = "告訴我關於這張圖片的內容"
your_image_file = genai.upload_file(path="/content/moon_text.png")

# Call `count_tokens` to get the input token count
# of the combined text and file (`total_tokens`).
# An image's display or file size does not affect its token count.
# Optionally, you can call `count_tokens` for the text and file separately.
print(model.count_tokens([prompt, your_image_file]))
# ( total_tokens: 263 )

response = model.generate_content([prompt, your_image_file])
response.text
# On the response for `generate_content`, use `usage_metadata`
# to get separate input and output token counts
# (`prompt_token_count` and `candidates_token_count`, respectively),
# as well as the combined token count (`total_token_count`).
print(response.usage_metadata)
# ( prompt_token_count: 264, candidates_token_count: 80, total_token_count: 345 )

回答
total_tokens: 266

prompt_token_count: 267
candidates_token_count: 79
total_token_count: 346

import PIL.Image

model = genai.GenerativeModel("models/gemini-1.5-flash")

prompt = "告訴我關於這張圖片的內容"
your_image_file = PIL.Image.open("/content/moon_text.png")

# Call `count_tokens` to get the input token count
# of the combined text and file (`total_tokens`).
# An image's display or file size does not affect its token count.
# Optionally, you can call `count_tokens` for the text and file separately.
print(model.count_tokens([prompt, your_image_file]))
# ( total_tokens: 263 )

response = model.generate_content([prompt, your_image_file])

# On the response for `generate_content`, use `usage_metadata`
# to get separate input and output token counts
# (`prompt_token_count` and `candidates_token_count`, respectively),
# as well as the combined token count (`total_token_count`).
print(response.usage_metadata)
# ( prompt_token_count: 264, candidates_token_count: 80, total_token_count: 345 )

回答
total_tokens: 266

prompt_token_count: 267
candidates_token_count: 43
total_token_count: 310

影片或音訊檔案

系統每個音訊和影片都會按照下列固定費率轉換為符記：

影片：每秒 263 個符記
音訊：每秒 32 個符記

如果使用文字和影片/音訊輸入內容呼叫 count_tokens，系統會傳回僅限輸入內容中文字和影片/音訊檔案的綜合符記數量 (total_tokens).您可以先撥打這場通話，再撥號給 generate_content 檢查請求的大小您也可以選擇在以下位置呼叫 count_tokens：可以分別遷移文字和檔案

另一種方式是呼叫 generate_content，然後使用 usage_metadata response 物件的屬性，就能取得下列資訊：

輸入內容的個別符記數量 (prompt_token_count) 輸出內容 (candidates_token_count)
輸入內容和輸出內容中的分詞總數 (total_token_count)

import time

model = genai.GenerativeModel("models/gemini-1.5-flash")

prompt = "告訴我關於這個影片的內容"
your_file = genai.upload_file(path="/content/Sherlock_Jr_FullMovie.mp4")

# Videos need to be processed before you can use them.
while your_file.state.name == "PROCESSING":
    print("processing video...")
    time.sleep(5)
    your_file = genai.get_file(your_file.name)

# Call `count_tokens` to get the input token count
# of the combined text and video/audio file (`total_tokens`).
# A video or audio file is converted to tokens at a fixed rate of tokens per second.
# Optionally, you can call `count_tokens` for the text and file separately.
print(model.count_tokens([prompt, your_file]))
# ( total_tokens: 300 )

response = model.generate_content([prompt, your_file])

# On the response for `generate_content`, use `usage_metadata`
# to get separate input and output token counts
# (`prompt_token_count` and `candidates_token_count`, respectively),
# as well as the combined token count (`total_token_count`).
print(response.usage_metadata)
# ( prompt_token_count: 301, candidates_token_count: 60, total_token_count: 361 )

回答
processing video...
processing video...
processing video...
processing video...
processing video...
processing video...
processing video...
processing video...
total_tokens: 696168

prompt_token_count: 696169
candidates_token_count: 682
total_token_count: 696851

系統操作說明和工具

系統操作說明和工具也會計入。

如果您採用系統指令，total_tokens 計數會增加以反映增加 system_instruction。

model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")

prompt = "敏捷的棕色狐狸跳過了那隻懶狗。"

print(model.count_tokens(prompt))
# total_tokens: 10

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-flash", system_instruction="你是一隻貓。你的名字是小灰。"
)

# The total token count includes everything sent to the `generate_content` request.
# When you use system instructions, the total token count increases.
print(model.count_tokens(prompt))
# ( total_tokens: 21 )

回答
total_tokens: 12

total_tokens: 22

如果使用函式呼叫，total_tokens 計數會增加以反映已新增 tools。

model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")

prompt = "我有 57 隻貓，每隻貓有 44 隻手套，總共有多少手套？"

print(model.count_tokens(prompt))
# ( total_tokens: 22 )

def add(a: float, b: float):
    """returns a + b."""
    return a + b

def subtract(a: float, b: float):
    """returns a - b."""
    return a - b

def multiply(a: float, b: float):
    """returns a * b."""
    return a * b

def divide(a: float, b: float):
    """returns a / b."""
    return a / b

model = genai.GenerativeModel(
    "models/gemini-1.5-flash-001", tools=[add, subtract, multiply, divide]
)

# The total token count includes everything sent to the `generate_content` request.
# When you use tools (like function calling), the total token count increases.
print(model.count_tokens(prompt))
# ( total_tokens: 206 )

回答
total_tokens: 26

total_tokens: 210