Tokens IA: La clave para desbloquear el futuro de la tecnología, con Ge mini liderando el camino
Tokens: La unidad fundamental de la inteligencia artificial
Cuando las empresas tecnológicas como OpenAI y Google anuncian avances en sus modelos de lenguaje, como GPT y Gemini, a menudo presumen de un gran número de "tokens". Pero, ¿qué son exactamente los tokens y por qué son importantes?
¿Qué es un token?
En el contexto de la inteligencia artificial, los tokens son fragmentos de texto que sirven como la unidad básica de información procesada por los modelos de lenguaje. Cuando se introduce un texto en un modelo como ChatGPT o Gemini, este lo divide en tokens mediante un algoritmo de tokenización que sigue reglas específicas, como el uso de mayúsculas, la puntuación y los espacios.
Ejemplo
Consideremos el siguiente texto:
En un lugar de la Mancha, de cuyo nombre no quiero acordarme, no ha mucho tiempo que vivía un hidalgo de los de lanza en astillero, adarga antigua, rocín flaco y galgo corredor.
Miguel de Cervantes, Don Quijote de la Mancha
Cuando se introduce este texto en un modelo de lenguaje, el algoritmo de tokenización lo divide en tokens de la siguiente manera:
- En
- un
- lugar
- de
- la
- Mancha
- de
- cuyo
- nombre
- no
- quiero
- acordarme
- no
- ha
- mucho
- tiempo
- que
- vivía
- un
- hidalgo
- de
- los
- de
- lanza
- en
- astillero
- adarga
- antigua
- rocín
- flaco
- y
- galgo
- corredor
El número de tokens
El número de tokens en un texto depende del idioma, el contexto y la longitud de la frase. En general, los modelos de lenguaje consideran que un token es aproximadamente igual a cuatro caracteres en inglés o a 3-4 caracteres en español.
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Por ejemplo, un párrafo de 100 tokens equivaldría aproximadamente a 75 palabras en inglés o a 150 palabras en español.
Ventana de contexto
La ventana de contexto se refiere a la cantidad máxima de tokens que un modelo de lenguaje puede procesar a la vez. Esta ventana determina la cantidad de información que el modelo puede utilizar para generar una respuesta.
Una ventana de contexto más grande permite a los modelos manejar textos más largos y complejos, lo que resulta crucial para tareas como la traducción, la generación de resúmenes y la respuesta a preguntas.
Inteligencia artificial multimodal
Los modelos de lenguaje modernos se están volviendo multimodales, lo que significa que pueden procesar no solo texto sino también otros tipos de datos como vídeo y audio. Esto amplía la ventana de contexto y permite a los modelos comprender y generar información a partir de una gama más amplia de fuentes.
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