2025-03-02

Los tokens son la unidad fundamental con la que trabajan los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) como GPT-4, Gemini o Llama. Son la base del procesamiento del lenguaje natural y afectan directamente la calidad, eficiencia y costos del modelo. A continuación, exploramos en profundidad su concepto, funcionamiento, impacto y optimización.

 

¿Qué es un Token?

En términos simples, un token es una pieza de texto que un modelo de IA procesa como una sola unidad. Un token puede representar una palabra completa, un fragmento de palabra o incluso un solo carácter, dependiendo de cómo se realice la tokenización.

Por ejemplo, en una oración como:

"Hola, ¿cómo estás?"

Dependiendo del método de tokenización, los tokens pueden verse así:

• Tokenización basada en palabras: ["Hola", ",", "¿", "cómo", "estás", "?"]
• Tokenización basada en subpalabras (BPE): ["Ho", "la", ",", "¿", "com", "o", "es", "tás", "?"]
• Tokenización basada en caracteres: ["H", "o", "l", "a", ",", "¿", "c", "o", "m", "o", "e", "s", "t", "á", "s", "?"]

Cada uno de estos métodos tiene ventajas y desventajas, que exploraremos más adelante.

 

¿Por qué son importantes los Tokens?

 

Los modelos de lenguaje no leen texto como los humanos; en su lugar, convierten las palabras en secuencias de tokens numéricos y los procesan usando algoritmos de aprendizaje profundo. La calidad y eficiencia del modelo dependen en gran medida de cómo se manejan estos tokens.

Las razones principales por las que los tokens son fundamentales en los LLMs incluyen:

Procesamiento eficiente: Los modelos de IA tienen un límite en la cantidad de tokens que pueden procesar en una sola consulta. Optimizar la tokenización permite manejar más contenido dentro de ese límite.

Control de costos: Los modelos como GPT-4 cobran en función del número de tokens procesados. Una tokenización eficiente puede reducir los costos significativamente.

Precisión y coherencia: Un esquema de tokenización bien diseñado permite que el modelo entienda mejor el contexto y genere respuestas más coherentes.

 

Tipos de Tokenización

 

Existen distintos enfoques de tokenización, cada uno con características específicas:

 

a) Tokenización Basada en Palabras

Este método trata cada palabra como un token separado. Es simple y fácil de entender, pero tiene problemas con palabras raras o conjugaciones.

• Ejemplo:
  • "El cielo es azul." → ["El", "cielo", "es", "azul", "."]
• Ventajas:
  • Fácil de implementar.
  • Funciona bien en idiomas con espacios claros entre palabras (como inglés y español).
• Desventajas:
  • No maneja bien palabras raras o desconocidas.
  • Puede generar un vocabulario muy grande.

 

b) Tokenización Basada en Subpalabras (BPE y WordPiece)

Este método divide las palabras en fragmentos más pequeños llamados subpalabras. Se basa en la frecuencia de aparición de estos fragmentos en el lenguaje.

• Ejemplo:
  • "Impresionante" → ["Im", "pres", "ion", "ante"]
• Ventajas:
  • Maneja palabras raras de manera más eficiente.
  • Reduce el tamaño del vocabulario, lo que mejora la capacidad de generalización del modelo.
• Desventajas:
  • Puede hacer que algunos tokens sean menos intuitivos para los humanos.

Los modelos como GPT-4 y BERT usan esta técnica, ya que equilibra eficiencia y precisión.

 

c) Tokenización Basada en Caracteres

En este método, cada carácter es tratado como un token. Es útil en idiomas donde las palabras no están claramente separadas por espacios, como el chino o el japonés.

• Ejemplo:
  • "GPT-4" → ["G", "P", "T", "-", "4"]
• Ventajas:
  • Funciona en todos los idiomas sin requerir un vocabulario predefinido.
  • Puede manejar mejor nombres propios y palabras nuevas.
• Desventajas:
  • Se requieren más tokens por oración, lo que puede aumentar el costo y reducir la eficiencia.

 

Tokens y Costos en Modelos de IA

Uno de los aspectos más importantes de la tokenización en la IA generativa es su impacto en los costos. Modelos como GPT-4 y Claude cobran según la cantidad de tokens utilizados en la entrada y salida.

Ejemplo de estimación de tokens y costos:

• "Hola, ¿cómo estás?" → 6 tokens
• "El cielo es azul y brillante." → 7 tokens
• "Explícame el proceso de fotosíntesis en detalle." → 15 tokens

Si el modelo tiene un límite de 4096 tokens, esto incluye tanto el input como el output generado. Por ello, consultas largas pueden limitar la longitud de la respuesta.

 

Estrategias para reducir costos en el uso de tokens:

• Evitar preguntas redundantes o demasiado largas.
• Utilizar prompts precisos y directos.
• Comprimir información en menos tokens sin perder claridad.

 

Tokens y Longitud del Contexto

Los modelos de IA tienen un límite de contexto basado en la cantidad de tokens que pueden procesar simultáneamente. Si se excede este límite, el modelo olvidará información anterior.

Ejemplo de límite de tokens en modelos populares:

• GPT-3.5 → 4096 tokens (~3000 palabras)
• GPT-4 Turbo → 128,000 tokens (~90,000 palabras)
• Claude 2 → 100,000 tokens (~75,000 palabras)

Implicaciones del límite de tokens:

• Para tareas largas como resúmenes extensos, algunos modelos olvidarán los primeros tokens si la respuesta es demasiado larga.
• Se pueden usar técnicas como "ventanas deslizantes" para mantener contexto en conversaciones prolongadas.

 

Puntos clave sobre los tokens

 

• Son la unidad mínima de procesamiento de texto en IA generativa.
• Existen diferentes métodos de tokenización (palabras, subpalabras, caracteres).
• Afectan directamente la eficiencia, costos y calidad del modelo.
• Determinan el límite del contexto y la longitud de las respuestas.

Al comprender la tokenización, los usuarios pueden optimizar la interacción con modelos de IA, reduciendo costos y mejorando la precisión de las respuestas generadas. ????

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