Token

Un token en el contexto de los modelos de lenguaje grandes (LLM) es una secuencia de caracteres que el modelo convierte en representaciones numéricas para un procesamiento eficiente. Estos tokens pueden ser palabras, subpalabras, caracteres o incluso signos de puntuación, dependiendo de la estrategia de tokenización utilizada.

Los tokens son las unidades básicas de texto que los LLMs, como GPT-3 o ChatGPT, procesan para comprender y generar lenguaje. El tamaño y el número de tokens pueden variar significativamente según el idioma, lo que afecta el rendimiento y la eficiencia de los LLMs. Comprender estas variaciones es esencial para optimizar el desempeño del modelo y asegurar una representación lingüística justa y precisa.

Tokenización

La tokenización es el proceso de dividir el texto en unidades más pequeñas y manejables llamadas tokens. Este es un paso crítico porque permite al modelo manejar y analizar el texto de manera sistemática. Un tokenizador es un algoritmo o función que realiza esta conversión, segmentando el lenguaje en fragmentos de datos que el modelo puede procesar.

Tokens en los LLM

Bloques fundamentales del procesamiento de texto

Los tokens son los bloques fundamentales del procesamiento de texto en los LLM. Permiten que el modelo comprenda y genere lenguaje al proporcionar una forma estructurada de interpretar el texto. Por ejemplo, en la frase “Me gustan los gatos”, el modelo podría tokenizarla en palabras individuales: [“Me”, “gustan”, “los”, “gatos”].

Eficiencia en el procesamiento

Al convertir el texto en tokens, los LLMs pueden manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esta eficiencia es crucial para tareas como la generación de texto y sus diversas aplicaciones en IA, creación de contenidos y automatización, análisis de sentimiento y más. Los tokens permiten que el modelo descomponga oraciones complejas en componentes más simples que puede analizar y manipular.

Tipos de tokens

Tokens de palabras

• Palabras completas utilizadas como tokens.
• Ejemplo: “Me gustan los gatos” → [“Me”, “gustan”, “los”, “gatos”]

Tokens de subpalabras

• Partes de palabras utilizadas como tokens.
• Útiles para manejar palabras raras o complejas.
• Ejemplo: “infelicidad” → [“in”, “felicidad”]

Tokens de caracteres

• Caracteres individuales utilizados como tokens.
• Útiles para idiomas con morfología rica o aplicaciones especializadas.

Tokens de puntuación

• Signos de puntuación como tokens distintos.
• Ejemplo: [“!”, “.”, “?”]

Retos y consideraciones

Límites de tokens

Los LLMs tienen una capacidad máxima de tokens, lo que significa que hay un límite en la cantidad de tokens que pueden procesar en un momento dado. Gestionar esta restricción es vital para optimizar el rendimiento del modelo y asegurar que se procese la información relevante.

Ventanas de contexto

Una ventana de contexto se define por la cantidad de tokens que un LLM puede considerar al generar texto. Las ventanas de contexto más grandes permiten que el modelo “recuerde” más del mensaje de entrada, lo que resulta en salidas más coherentes y contextualmente relevantes. Sin embargo, expandir las ventanas de contexto introduce desafíos computacionales.

Aplicaciones prácticas

Tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

Los tokens son esenciales para diversas tareas de PLN, como la generación de texto, análisis de sentimiento, traducción y más. Al dividir el texto en tokens, los LLMs pueden realizar estas tareas de forma más eficiente.

Generación aumentada por recuperación (RAG)

Esta solución innovadora combina mecanismos de recuperación con capacidades de generación para manejar grandes volúmenes de datos dentro de los límites de tokens de manera efectiva.

Procesamiento multilingüe

• Longitud de la tokenización: Diferentes idiomas pueden resultar en longitudes de tokenización muy distintas. Por ejemplo, al tokenizar una oración en inglés se pueden producir significativamente menos tokens que la misma oración en birmano.
• Desigualdad lingüística en PLN: Algunos idiomas, particularmente aquellos con sistemas de escritura complejos o menor representación en los conjuntos de entrenamiento, pueden requerir más tokens, lo que lleva a ineficiencias.