Imagina que quieres enseñarle a una máquina a leer. No puedes simplemente darle un libro entero; necesitas dividirlo en partes más pequeñas que pueda manejar. Un token es precisamente eso: una pieza de información, generalmente una palabra, parte de una palabra (subpalabra), un carácter o incluso un signo de puntuación, que el modelo de IA utiliza como bloque de construcción básico para el lenguaje.
Piensa en los tokens como las piezas de Lego del lenguaje para la IA. La máquina no ve «Hola, ¿cómo estás?», sino una secuencia de tokens como ["Hola", ",", "¿", "cómo", "estás", "?"].
La forma exacta en que el texto se divide en tokens depende del método de «tokenización» utilizado, un proceso vital del que hablaremos a continuación.
Tokens en IA: La Piedra Angular del Lenguaje Artificial
Un Token en Inteligencia Artificial es la unidad fundamental con la que los modelos de lenguaje procesan y entienden el texto, siendo un concepto crucial en el desarrollo actual de la IA que vivimos hoy. Si alguna vez te has preguntado cómo máquinas como ChatGPT u otras similiares comprenden nuestras preguntas y generan respuestas coherentes, la respuesta empieza por entender qué son los tokens. Como experto en IA con años siguiendo la evolución del campo, te desglosaré este componente esencial.
El Proceso Clave: La Tokenización
La tokenización es el proceso de convertir una secuencia de texto en una secuencia de tokens. Este paso es indispensable porque las redes neuronales y los modelos de IA no operan directamente con caracteres o palabras en su forma original, sino con representaciones numéricas de estos tokens.
¿Por Qué Tokenizar? La Necesidad de Estructura
Las máquinas necesitan datos estructurados y numéricos. La tokenización estandariza el texto de entrada, dividiéndolo en unidades manejables. A cada token único se le asigna un ID numérico, creando un vocabulario. Así, la frase anterior podría convertirse en una secuencia de números (ej: [72, 12, 34, 156, 88, 67]) que la red neuronal sí puede procesar matemáticamente. Esto permite a los modelos identificar patrones y relaciones entre palabras o conceptos.
Tipos Comunes de Tokens y Su Evolución
No hay una única forma de tokenizar. Los métodos han evolucionado:
- Tokenización por Palabra: El método más intuitivo. Divide el texto por espacios y signos de puntuación. Problema: vocabularios gigantescos y dificultad con palabras desconocidas o errores tipográficos.
- Tokenización por Carácter: Divide el texto en caracteres individuales. Vocabulario muy pequeño, pero pierde el significado inherente de las palabras y requiere secuencias muy largas para procesar.
- Tokenización por Subpalabra (Subword): El estándar de oro actual. Divide las palabras en unidades más pequeñas y significativas. Palabras comunes pueden ser un token único («hola»), mientras que palabras complejas o raras se dividen («tokenización» ->
["token", "ización"]). Esto equilibra el tamaño del vocabulario y la capacidad de manejar palabras nuevas. Métodos populares incluyen:- Byte Pair Encoding (BPE): Usado prominentemente por OpenAI en modelos como GPT-2 (lanzado en febrero de 2019) y sucesores como GPT-3 (junio de 2020) y GPT-4 (marzo de 2023).
- WordPiece: Utilizado por Google en BERT (lanzado en octubre de 2018).
- SentencePiece: Otro método eficiente usado en diversos modelos.
¿Cómo Funciona la Magia?: El Algoritmo Simplificado
Tomemos BPE como ejemplo simplificado: Empieza con un vocabulario de caracteres individuales. Luego, iterativamente, busca el par de tokens adyacentes más frecuente en el corpus de texto y los fusiona en un nuevo token (una subpalabra). Repite este proceso hasta alcanzar un tamaño de vocabulario predefinido. Esto asegura que las combinaciones frecuentes (como «es» o «ing») se conviertan en tokens propios.
La Importancia de los Tokens en los Modelos Actuales (LLMs)
Entender los tokens es vital hoy en día por varias razones prácticas relacionadas con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs):
- Contexto y Limitaciones
Los LLMs tienen una «ventana de contexto», que es la cantidad máxima de información (medida en tokens) que pueden considerar a la vez para generar una respuesta. Por ejemplo, un modelo puede tener una ventana de 4096, 8192, 32000 o incluso más tokens (como algunas versiones de GPT-4). Si tu entrada (prompt) más la salida esperada superan este límite, el modelo perderá información inicial o no podrá generar respuestas largas completas. Conocer cómo tu texto se traduce a tokens te ayuda a gestionar esta limitación.
- Costes y Eficiencia
Muchas APIs de IA, como la de OpenAI, basan sus precios en el número de tokens procesados (tanto de entrada como de salida). Un texto que parece corto puede traducirse en un número sorprendente de tokens dependiendo de la complejidad de las palabras y el tokenizador usado. Entender esto es clave para controlar costes y optimizar el uso de estas herramientas. Generalmente, se estima que 100 tokens equivalen aproximadamente a unas 75 palabras en inglés, aunque varía según el idioma y el texto.
Calidad de la Comprensión y Generación
La forma en que se tokeniza el texto afecta directamente cómo el modelo «entiende» los matices. La tokenización por subpalabras permite a los modelos manejar mejor palabras raras, neologismos o incluso errores tipográficos, descomponiéndolos en partes conocidas. Esto mejora la robustez y la calidad de la comprensión y la generación de texto.
Los tokens son mucho más que simples divisiones de texto; son el verdadero alfabeto con el que la Inteligencia Artificial moderna aprende a leer, escribir y, en cierto modo, a «comprender» nuestro complejo lenguaje humano. Dominar este concepto es esencial para cualquiera que trabaje o interactúe profundamente con la IA generativa actual.