jueves, 26 de junio de 2025

¿Cuánto texto pueden generar las diferentes herramientas de Inteligencia Artificial?

 Tomado de Universo Abierto

Los modelos de inteligencia artificial basados en lenguaje natural, como ChatGPT, no trabajan directamente con palabras o caracteres completos, sino con tokens, que son unidades básicas de texto. Esta estrategia permite a los modelos manejar y procesar el lenguaje de manera más eficiente y granular. Un token puede corresponder a una palabra completa, una parte de una palabra (como un prefijo o sufijo), un signo de puntuación o incluso espacios. Por ejemplo, la palabra «inteligencia» podría dividirse en varios tokens si el modelo utiliza un método de tokenización subpalabra (como Byte Pair Encoding o WordPiece).

¿Por qué usar tokens?

La tokenización ayuda a los modelos a lidiar con la variedad infinita de combinaciones en el lenguaje natural, permitiendo que puedan aprender patrones y predecir la siguiente unidad con mayor precisión. Según OpenAI, la tokenización es crucial para que los modelos de lenguaje puedan generar texto coherente y fluido, ya que cada token representa un fragmento manejable para los algoritmos de predicción estadística y aprendizaje profundo.

Límite de tokens y generación de texto

La capacidad para generar texto en modelos como GPT está limitada por un máximo de tokens por interacción o llamada al modelo. Esto significa que la suma de los tokens de entrada (el texto que proporcionas) y de salida (el texto generado) no puede superar ese límite. Por ejemplo, el modelo GPT-3.5 tiene un límite de aproximadamente 4,096 tokens por solicitud, mientras que modelos más recientes pueden manejar hasta 8,000 tokens o incluso más, dependiendo de la versión y configuración

Este límite es importante porque afecta la longitud y la complejidad del texto que el modelo puede procesar y generar de manera coherente. Si se excede el límite, el texto de entrada o el de salida deben ser truncados o segmentados, lo que puede afectar la continuidad y calidad del contenido generado.

¿Qué es un token en detalle?

Los tokens no coinciden necesariamente con palabras, especialmente en idiomas con palabras compuestas o con conjugaciones complejas. Por ejemplo, la palabra inglesa «unhappiness» puede dividirse en tokens como «un», «happi», «ness». De forma similar, en español, las terminaciones verbales o sufijos se tratan como tokens separados para que el modelo aprenda mejor las reglas gramaticales y las relaciones semánticas.

Según la explicación de Jurafsky y Martin en su libro Speech and Language Processing, la tokenización es un paso fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y puede ser tan simple como dividir por espacios o tan complejo como aplicar modelos de segmentación que respeten la morfología del idioma.

Por ejemplo, la frase:

«Hola, ¿cómo estás?»

Podría dividirse en tokens como:

«Hola»

«,»

«¿»

«cómo»

«estás»

«?»

Cada uno de estos es un token para el modelo.

Herramienta / ModeloLímite tokens (entrada + salida)Aproximación de palabras generadas en una sola respuesta
GitHub Copilot~2048 tokens~1000-1500 palabras (para código y texto combinados)
ChatGPT (GPT-3.5)4096 tokens~1500-3000 palabras
ChatGPT (GPT-4)8192 tokens~3000-6000 palabras
Claude (Anthropic)~9000 tokens~3500-6500 palabras
Gemini (Google DeepMind)8192 – 32768 tokensDesde ~3000 hasta ~12,000-25,000 palabras (según versión)
Perplexity AIDepende del modelo que useVaría según modelo (ej., GPT-4: hasta ~6000 palabras)

Aproximación de cantidad de texto generado según límite de tokens

Tomado de Universo Abierto

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