Aquí les dejo una explicación que el mismo ChatGPT me proporcionó sobre el proceso de tokenización:
¿Qué es la tokenización?
La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens". Estos tokens pueden ser palabras, caracteres o subpalabras, dependiendo del enfoque y el idioma del texto.
¿Por qué es importante la tokenización?
La tokenización es crucial porque convierte el texto en una forma que los modelos de lenguaje pueden procesar. Los modelos de lenguaje como GPT-4 no trabajan directamente con texto en su forma original; en su lugar, operan sobre secuencias de tokens.
Tipos de tokenización:
Tokenización basada en palabras: Separa el texto en palabras. Por ejemplo, "Hola, Mariana" se convierte en ["Hola", ",", "Mariana"].
Tokenización basada en caracteres: Separa el texto en caracteres individuales. Por ejemplo, "Hola" se convierte en ["H", "o", "l", "a"].
Tokenización basada en subpalabras: Divide las palabras en subunidades que son más manejables para los modelos. Por ejemplo, "independientemente" puede dividirse en ["independ", "iente", "mente"].
Proceso de tokenización:
Preprocesamiento: Limpiar el texto de caracteres no deseados, normalizar las mayúsculas y minúsculas, etc.
División: Dividir el texto en tokens según las reglas específicas (palabras, caracteres, subpalabras).
Codificación: Convertir los tokens en identificadores numéricos que el modelo puede procesar. Cada token se asigna a un número único en un vocabulario.
Ejemplo práctico:
Supongamos que tenemos el texto: "¡Hola, mundo!"
Preprocesamiento: El texto ya está limpio, así que lo dejamos como está.
División (tokenización): Si usamos tokenización basada en palabras, obtenemos ["¡Hola", ",", "mundo", "!"].
Codificación: Si tenemos un vocabulario donde "¡Hola" = 1, "," = 2, "mundo" = 3, "!" = 4, el texto se convierte en [1, 2, 3, 4].
Tokenización en modelos de lenguaje:
En modelos como GPT-4, se suele utilizar una tokenización basada en subpalabras, como Byte Pair Encoding (BPE) o SentencePiece. Estas técnicas permiten manejar eficientemente vocabularios grandes y textos en múltiples idiomas.
Ejemplo de tokenización con Byte Pair Encoding (BPE):
- Comenzamos con caracteres individuales.
- Iterativamente unimos los pares de caracteres más frecuentes.
- Formamos subpalabras que representan el texto original de manera compacta.
Por ejemplo, con BPE, la palabra "inteligencia" podría dividirse en ["inte", "lig", "encia"].
Herramientas de tokenización en Python
En Python, existen varias bibliotecas para la tokenización, como NLTK, SpaCy y la biblioteca tokenizers de Hugging Face.
Resumen:
La tokenización es un paso fundamental en el procesamiento del lenguaje natural. Permite convertir el texto en una secuencia de tokens que los modelos de lenguaje pueden procesar. La elección del tipo de tokenización y la implementación específica dependen del idioma y del problema particular que se esté abordando.
