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 / Modelo | Límite 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 tokens | Desde ~3000 hasta ~12,000-25,000 palabras (según versión) |
Perplexity AI | Depende del modelo que use | Varía según modelo (ej., GPT-4: hasta ~6000 palabras) |
Aproximación de cantidad de texto generado según límite de tokens
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