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Tokens de texto

Definición breve

Los tokens de texto son unidades en las que se divide el texto para ser procesado por modelos de inteligencia artificial.

Explicación del concepto

Los modelos de lenguaje no procesan texto directamente como oraciones completas, sino que primero lo dividen en partes más pequeñas llamadas tokens.

Estos tokens pueden ser:

  • palabras completas
  • partes de palabras (subpalabras)
  • caracteres individuales

La tokenización permite convertir texto en una forma que los modelos pueden entender y procesar.

Cómo funciona

El proceso de tokenización incluye:

  1. Entrada de texto
    Se proporciona una oración o documento.
  2. División en tokens
    El texto se segmenta en unidades más pequeñas.
  3. Asignación de identificadores
    Cada token se convierte en un número (ID).
  4. Procesamiento por el modelo
    El modelo utiliza estos IDs como entrada.

Este proceso es fundamental en todos los modelos de lenguaje.

Tipos de tokenización

1. Tokenización por palabras

Divide el texto en palabras completas.

2. Tokenización por subpalabras

Divide palabras en partes más pequeñas (ej. BPE, WordPiece).

3. Tokenización por caracteres

Divide el texto en caracteres individuales.

Por qué es importante

Los tokens de texto son la base del procesamiento de lenguaje natural.

Impactan en:

  • eficiencia del modelo
  • capacidad de manejar vocabulario
  • longitud de las secuencias
  • calidad de las representaciones

Una buena tokenización mejora el rendimiento del modelo.

Ejemplo conceptual

La frase:

“aprendiendo inteligencia artificial”

Puede dividirse en tokens como:

  • “aprendiendo”
  • “inteligencia”
  • “artificial”

O en subpalabras como:

  • “aprendi”
  • “endo”

Ejemplo en PyTorch

La tokenización suele realizarse antes de usar PyTorch, pero los tokens se convierten en tensores.






	

		

			

import torch
tokens = torch.tensor([12, 45, 78, 23])

		

	






Estos valores representan tokens procesados por el modelo.





Conceptos relacionados









Resumen





Los tokens de texto son las unidades básicas que los modelos de lenguaje utilizan para procesar texto. La forma en que se divide el texto en tokens influye directamente en el rendimiento y la eficiencia del modelo, siendo un paso fundamental en el procesamiento de lenguaje natural.