¿Qué es un token en la IA? Una explicación sencilla

Resumen

Un token es la unidad de texto más pequeña que utiliza un sistema de inteligencia artificial para interpretar y generar lenguaje, y puede representar una palabra completa, parte de una palabra, un carácter o incluso una frase corta. Antes de procesarse, el texto se tokeniza, dividiéndolo en segmentos significativos para que los modelos puedan reconocer patrones y entender palabras desconocidas combinando piezas conocidas. Los tokens se diferencian de las palabras y los caracteres porque están optimizados para la eficiencia computacional, lo que permite a los modelos gestionar el tamaño del vocabulario, detectar patrones en distintos idiomas y operar dentro de las limitaciones de memoria. También definen límites prácticos, como las ventanas de contexto, que influyen en cuánta información puede recordar un modelo y afectan el costo, el tiempo de respuesta y la calidad de la salida. Para los desarrolladores y arquitectos de datos, comprender los tokens es fundamental para diseñar indicaciones eficientes, estructurar datos para la recuperación y pronosticar el rendimiento, la latencia y las necesidades de infraestructura en aplicaciones de IA del mundo real.

¿Qué es un token en IA?

Un token es la unidad básica de texto que un modelo de IA lee y procesa. Mientras que los humanos leen el texto palabra por palabra, un modelo de IA lee el texto token por token.

Piensa en un token como un fragmento de significado. Puede ser una frase corta y común como “no” o “gracias”. A veces, un token corresponde perfectamente a una sola palabra, como “gato” o “el”. O un token puede ser más pequeño que una palabra, representando un sufijo como “-ando”, un solo carácter o incluso un espacio.

A cada token único se le asigna un número de identificación específico conocido como vector. Así que, para la IA, una oración no es un flujo de lenguaje; es una secuencia de números. Cuando escribes un mensaje en una IA, el sistema convierte tu texto en una lista de números, los procesa, predice los siguientes números más probables y los vuelve a convertir en texto que puedes leer.

Cómo funciona la tokenización

Tokenización es el proceso de traducción que ocurre antes de que la IA siquiera vea tu texto. Actúa como el puente entre el lenguaje humano y la lógica de la máquina.

Cuando introduces una oración en un modelo de inteligencia artificial, un tokenizador descompone ese texto sin procesar en piezas más pequeñas. Analiza la cadena de caracteres y encuentra la manera más eficiente de agruparlos basándose en un vocabulario predefinido.

Por ejemplo, considere la palabra “tokenización”.”

• Un humano ve una palabra.
• Un tokenizador podría ver dos tokens: “token” e “ization”.”

Esto ocurre porque el modelo ha aprendido que “token” es un concepto común y “ización” es un sufijo común. Al dividirlos, el modelo puede entender el significado raíz y la modificación sin necesidad de memorizar “tokenización” como una entrada separada y única en su diccionario. Esto le permite a la IA comprender palabras que no ha visto con frecuencia dividiéndolas en partes familiares.

Existen diferentes enfoques para la tokenización, pero la mayoría de los LLM modernos utilizan la tokenización de subpalabras. Este método logra un equilibrio entre el análisis basado en caracteres (que es demasiado granular) y el análisis basado en palabras (que requiere un vocabulario masivo e inmanejable).

Tokens frente a palabras frente a caracteres

Comprender en qué se diferencian los tokens de las palabras y los caracteres ayuda a explicar por qué los sistemas de IA se comportan de la manera en que lo hacen con respecto a factores como los límites de contexto, el costo y el rendimiento. Aquí hay un desglose de las diferencias clave:

	Lo que representan	Cómo piensan los humanos sobre ellos	Cómo los usa la IA
Tokens	Palabras, subpalabras, caracteres o símbolos	Poco intuitivo	Unidad optimizada para la comprensión y generación de lenguaje
Palabras	Unidades lingüísticas completas (p. ej., “base de datos”)	Unidad primaria de significado	A menudo demasiado rígido y con exceso de vocabulario
Personaje	Letras o símbolos individuales (por ejemplo, “c”, “@”, “7”)	Rara vez se considera de forma aislada	Demasiado detallado para un modelado de lenguaje eficiente

 

Por qué los tokens no son intuitivos para los humanos
Los tokens no son intuitivos porque están diseñados para máquinas, no para personas. Una sola palabra puede dividirse en varios tokens, mientras que una frase corta o una palabra común puede representarse como un solo token. Las reglas que rigen la tokenización se basan en patrones estadísticos del lenguaje en lugar de la gramática o el significado.

Como resultado, dos oraciones con el mismo número de cantidad de palabras pueden producir recuentos de tokens muy diferentes, y agregar o eliminar un solo carácter puede cambiar inesperadamente la forma en que se tokeniza el texto. Esta desconexión es la razón por la cual los desarrolladores a menudo se encuentran con sorpresas al trabajar con prompts, límites de tokens o costos.

Por qué los LLM usan tokens

Es posible que te estés preguntando por qué los ingenieros simplemente no le enseñaron a las computadoras a leer palabras completas. La respuesta radica en la eficiencia, la escala y el reconocimiento de patrones.

Eficiencia y gestión de vocabulario

Si una inteligencia artificial tuviera que aprender cada una de las palabras válidas en el idioma inglés, incluyendo cada conjugación, término de jerga y falta de ortografía, su diccionario tendría millones de entradas de longitud. Esto requeriría cantidades masivas de memoria y potencia de cálculo para procesar.

Al utilizar tokens, el modelo puede mantener un vocabulario mucho más pequeño (por lo general, de 50,000 a 100,000 tokens únicos). Con este conjunto limitado de bloques de construcción, puede construir casi cualquier palabra en cualquier idioma, así como nosotros usamos solo 26 letras para construir cada palabra en inglés.

Para ayudar a los LLM a comprender mejor el significado de las palabras, el proceso de incrustación ubica estratégicamente vectores dentro de un LLM de una manera que representa las relaciones entre los tokens.

Reconocimiento de patrones entre idiomas

Los tokens ayudan a los modelos a identificar patrones que trascienden palabras específicas. Por ejemplo, saber que “des-” suele invertir el significado de una palabra es un patrón poderoso. Al tratar “des-” como un token, el modelo puede aplicar esa lógica a “deshacer”, “descontento” e “increíble” sin necesidad de aprender cada uno como un concepto totalmente separado.

Restricciones de memoria

Las computadoras tienen memoria finita. Procesar texto carácter por carácter es demasiado lento y produce secuencias demasiado largas para que el modelo las recuerde. Procesar palabra por palabra consume muchos recursos computacionales debido al enorme tamaño del vocabulario. Los tokens proporcionan el “solución ”Ricitos de Oro»son lo suficientemente cortos para ser flexibles pero lo suficientemente largos para empaquetar información de manera eficiente.

Límites de tokens y ventanas de contexto

Cada modelo de inteligencia artificial tiene una ventana de contexto. Este es el número máximo de tokens que el modelo puede retener en su memoria a corto plazo a la vez.

La ventana de contexto incluye tres cosas:

1. Las instrucciones del sistema (reglas ocultas que le indican a la IA cómo comportarse)
2. Historial de conversación actual (entrada)
3. La respuesta (salida) generada por la IA

Si un modelo tiene una ventana de contexto de 8,000 tokens (aproximadamente 6,000 palabras) y tu conversación supera ese límite, el modelo olvidará las primeras partes del chat. Es como un teletipo de noticias en la televisión, donde los datos más antiguos desaparecen para dar espacio a los más nuevos.

¿Por qué existen estos límites?
Todo se reduce al costo computacional. En los modelos transformer estándar, cada palabra de una conversación tiene que compararse con todas las demás. Eso significa que duplicar la cantidad de tokens cuadruplica aproximadamente el trabajo.

Además, la infraestructura de hardware restringe cuánta “información de estado” puede mantener el modelo en su memoria activa (RAM) a la vez. Si bien las ventanas de contexto son cada vez más grandes (algunos modelos ahora admiten más de 1 millón de tokens), los límites finitos siguen siendo una restricción arquitectónica permanente.

Cómo los tokens afectan el costo, la latencia y el rendimiento

Como la moneda del mundo de la IA, los tokens dictan directamente la mecánica operativa de los sistemas de inteligencia artificial. En términos prácticos, la cantidad de tokens que usas impacta directamente en cuánto pagas, qué tan rápido responde el modelo y qué tan bien se desempeña.

Costo de inferencia

La mayoría de los proveedores de IA cobran a los desarrolladores según la cantidad de tokens utilizados. Se paga una tarifa determinada por los tokens de entrada (lo que se envía al modelo) y una tarifa generalmente más alta por los tokens de salida (lo que escribe el modelo). Los mensajes concisos ahorran dinero. Las respuestas prolijas y divagantes aumentan los costos.

Latencia

La latencia se refiere al tiempo que le toma a la inteligencia artificial responder. Los modelos de IA generan texto de forma secuencial, un token a la vez. Si pides un ensayo complejo, el modelo tiene que generar miles de tokens uno por uno. Por esto ves el texto aparecer en la pantalla de forma fluida. Cuantos más tokens se requieran para la respuesta, más tiempo esperas.

Rendimiento y precisión

Existe un punto óptimo en la densidad de tokens. Si intentas meter demasiada información en la ventana de contexto, el rendimiento del modelo puede degradarse. Este fenómeno se conoce como “perdido en el medio”. Simplemente porque un modelo lata El hecho de que acepte 100 000 tokens no significa que vaya a recordar a la perfección un dato específico que esté oculto en el token #50 000. Controlar el uso de los tokens garantiza que el modelo se mantenga preciso y enfocado en los datos relevantes.

Por qué la tokenización es importante para los desarrolladores y arquitectos de datos

Para los usuarios comunes, los tokens son solo una unidad de facturación. Para los desarrolladores y arquitectos de datos, son una restricción de diseño fundamental.

Ingeniería de prompts

Los desarrolladores deben diseñar indicaciones eficientes en cuanto a tokens. Una indicación que usa 500 tokens para decir lo que se podría decir en 50 es un desperdicio de presupuesto y tiempo de procesamiento. Los arquitectos a menudo dedican tiempo a optimizar las indicaciones para eliminar adjetivos y formato innecesarios con el fin de ahorrar en gastos generales.

Almacenamiento y recuperación de datos

En las aplicaciones de IA modernas, los sistemas a menudo recuperan datos de una base de datos de la empresa para ayudar a responder preguntas. Este proceso se llama generación aumentada por recuperación (RAG). Pero debido a los límites de tokens, los arquitectos no pueden simplemente volcar una base de datos entera en un aviso de IA.

En su lugar, deben trozo sus datos, dividiendo los documentos en segmentos más pequeños que quepan perfectamente dentro de los límites de tokens. La forma en que se dividen estos documentos determina si la IA obtiene el contexto adecuado para responder a la pregunta de un usuario. Si desea profundizar en esta área, aquí tiene una guía paso a paso sobre cómo prepara tus datos para RAG.

Cargas de trabajo de procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Comprender los tokens ayuda a los ingenieros a predecir la carga. Si un bot de atención al cliente necesita gestionar 10,000 consultas al día y cada consulta promedia 500 tokens, el equipo puede pronosticar con precisión los costos del servidor y los requisitos de latencia antes de escribir una sola línea de código.

Puntos clave y recursos relacionados

Los tokens son los átomos invisibles de IA generativa, dictando todo, desde cómo un modelo entiende el humor hasta cuánto paga una startup por sus facturas de servidores. Al comprender que la IA lee números, no palabras, puedes escribir mejores indicaciones, solucionar errores de manera más efectiva y comprender las limitaciones de la tecnología actual. Nos encaminamos hacia un mundo donde la economía de tokens será tan importante para los presupuestos de TI como lo es hoy el almacenamiento en la nube.

Puntos clave

1. Los tokens son fragmentos: Pueden ser frases cortas, palabras individuales, partes de palabras o incluso espacios.
2. No es 1:1: Un token no equivale a una palabra. (Se necesitan aproximadamente 1000 tokens para representar 750 palabras).
3. Eficiencia Los tokens permiten a los modelos gestionar vocabularios vastos con memoria limitada.
4. Ventanas de contexto: Todo modelo tiene un límite estricto sobre cuánta conversación puede recordar a la vez.
5. Costo: Se te cobra por token tanto por la entrada (lectura) como por la salida (escritura).
6. Velocidad: La latencia depende de cuántos tokens tiene que generar el modelo de forma secuencial.
7. Desarrollo Crear aplicaciones de IA requiere una gestión estricta de los presupuestos de tokens y la fragmentación de datos.

Para obtener más información sobre temas relacionados con la inteligencia artificial y el valioso rol de los tokens, consulta estos recursos:

Recursos relacionados

• Una guía sobre búsqueda vectorial: Blog
• Una guía para el desarrollo de IA generativa – Blog
• ¿Qué son los modelos de incrustación? Una descripción general – Blog
• Del concepto al código: LLM + RAG con Couchbase – Blog
• Creación de aplicaciones de IA generativa con Couchbase Capella – Blog
• Casos de uso de IA con bases de datos NoSQL: Casos de uso

Preguntas frecuentes

¿Por qué los modelos de IA usan tokens en lugar de texto sin procesar? Las computadoras no pueden procesar texto sin procesar; solo pueden procesar números. Los tokens proporcionan una forma estandarizada de convertir texto en secuencias numéricas que preservan el significado a la vez que mantienen el conjunto de datos manejable para el procesador.

¿Cuántos tokens puede procesar un modelo de inteligencia artificial a la vez y por qué existen límites? Los límites de procesamiento dependen del modelo. Algunos aceptan 4000 tokens, mientras que otros manejan un millón o más. Los límites existen porque los requisitos de memoria RAM y potencia computacional crecen de forma exponencial a medida que el texto producido se hace más largo.

¿Diferentes modelos de IA utilizan diferentes métodos de tokenización? Sí. Una oración procesada por GPT-4 podría resultar en un número diferente de tokens que la misma oración procesada por Claude o Llama. Cada modelo utiliza un tokenizador específico entrenado para su arquitectura.

¿Cómo impactan los tokens en la longitud del prompt y la calidad de la respuesta? Si tu prompt utiliza demasiados tokens, dejas menos espacio para la respuesta de la IA dentro del límite de contexto. Además, los prompts extremadamente largos a veces pueden desviar la atención del modelo, lo que da lugar a respuestas menos precisas.

¿Puede la misma oración producir un número diferente de tokens en distintos modelos? Sí. Debido a que las diferentes empresas entrenan sus tokenizadores de manera distinta, una podría tratar “hamburger” como un solo token, mientras que otra podría dividirlo en “ham” y “burger.”

¿Cómo pueden los desarrolladores optimizar los prompts para usar menos tokens? Los desarrolladores pueden eliminar las palabras de relleno (“el”, “un”, “que”), evitar repetir instrucciones, utilizar un formato conciso y eliminar los espacios en blanco innecesarios. Escribir instrucciones claras y directas es la mejor manera de ahorrar tokens.