Tokens en IA: En el contexto del procesamiento del lenguaje natural, los tokens son unidades de texto que se utilizan para representar datos de entrada a los modelos de IA. Estos pueden ser palabras, caracteres o subpalabras, dependiendo del nivel de granularidad requerido. El proceso de convertir texto en tokens se conoce como tokenización.
Tipos de Tokenización: Tokenización basada en palabras:
Separa el texto en palabras individuales. Ejemplo: "La inteligencia artificial" se convierte en. Tokenización basada en caracteres:
Separa el texto en caracteres individuales. Ejemplo: "IA" se convierte en. Tokenización de subpalabras:
Divide las palabras en subunidades más pequeñas. Ejemplo: "inteligencia" puede convertirse en Tokenización de Byte-Pair Encoding (BPE):
Utiliza un enfoque que combina la tokenización de palabras y subpalabras, donde las secuencias de caracteres comunes se combinan en subpalabras. Ejemplo: "lower" y "lowest" pueden compartir el token "low". Importancia de los Tokens: Reducción de Complejidad: Facilitan el procesamiento de texto al convertir cadenas de texto largas y complejas en unidades manejables. Entrada a Modelos: Los modelos de NLP como Transformers requieren la entrada de tokens para operar. Vocabulario: La colección de todos los tokens en un corpus forma el vocabulario del modelo, determinando cómo el modelo entiende y genera texto.
