Descubre qué son los tokens en la Inteligencia Artificial: Guía completa y aplicaciones prácticas

La inteligencia artificial está revolucionando la manera en la que interactuamos con la tecnología, y entender los conceptos clave que emplea es esencial. Entre estos conceptos, uno de los más recurrentes últimamente, especialmente cuando se habla de modelos avanzados como ChatGPT o Gemini, es el término “token”.

Aunque puede sonar a jerga técnica, los tokens están presentes en cada texto que las inteligencias artificiales procesan, generan o analizan, y conocer qué son y cómo funcionan nos ayuda a comprender por qué la IA es tan potente y, a la vez, cuáles son sus limitaciones y desafíos actuales.

¿Qué es un token en la inteligencia artificial?

Un token es, en esencia, la unidad de información más pequeña y significativa que un modelo de IA puede entender y manipular. Imagina que escribes una frase para un chatbot o una IA generativa. Antes de que el modelo pueda analizar el mensaje, tiene que fragmentar el texto en piezas discretas: los tokens. Estas piezas varían desde palabras completas, fragmentos de palabra, signos de puntuación, espacios e incluso emojis. Es decir, los tokens no equivalen siempre a palabras; una sola palabra puede convertirse en varios tokens o, en ciertos idiomas o contextos, un token puede ser una palabra entera o, incluso, algo aún más pequeño.

En otras palabras, los tokens permiten a las IAs convertir datos humanos (lenguaje o imágenes) en estructuras que los algoritmos procesan fácilmente. Gracias a este proceso, los sistemas pueden entender el lenguaje natural, reconocer patrones, analizar contextos y realizar predicciones o generar texto de manera fluida.

¿Por qué es necesario utilizar tokens?

El procesamiento y comprensión del lenguaje natural por parte de inteligencias artificiales requiere un paso intermedio: transformar el lenguaje en una estructura matemática que pueda analizarse computacionalmente. Si las redes neuronales intentaran trabajar directamente con frases o imágenes completas y complejas, se encontrarían con demasiada variabilidad y dificultad a la hora de identificar patrones o relaciones.

Por eso, dividir textos, audios o imágenes en tokens es el primer paso crítico del preprocesamiento de datos en IA. La tokenización convierte datos altamente diversos y no estructurados en elementos estandarizados, facilitando la tarea al modelo y asegurando que la información pueda manejarse de manera eficiente y precisa.

¿Cómo se tokeniza un texto?

El proceso de convertir el lenguaje en tokens se llama tokenización. Cada modelo de IA puede emplear algoritmos y reglas diferentes para determinar cómo se segmenta un texto. Veamos las etapas más comunes:

• Normalización: El texto de entrada se transforma: se convierten letras en minúsculas, se eliminan signos innecesarios y, en ocasiones, las palabras se simplifican a su forma base.
• Segmentación en tokens: El texto normalizado se divide en las unidades más pequeñas posibles. Estas pueden ser subpalabras, palabras enteras, caracteres individuales o elementos como puntos y emojis, dependiendo del modelo.
• Asignación de identificadores numéricos: Cada token obtiene un número o ID, lo que permite representar la secuencia de texto como una lista de números que los algoritmos pueden manipular matemáticamente.
• Análisis y procesamiento: El modelo analiza la relación entre tokens, busca patrones y realiza predicciones o genera respuestas en base a probabilidades, utilizando el contexto anterior de la secuencia.

El conjunto de todos los tokens posibles que un modelo puede reconocer y utilizar es conocido como su “vocabulario”. Por lo general, este vocabulario alcanza varios miles o incluso cientos de miles de tokens, dependiendo de la complejidad del modelo y del idioma o los datos para los que fue entrenado.

Ejemplo práctico de tokenización

Para ilustrar cómo funciona la tokenización, imagina el primer párrafo de Don Quijote de la Mancha:

“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…”

Para una persona, esto es un texto coherente y continuo. Pero al introducirlo en un modelo de IA moderno como GPT-4, el tokenizador dividiría el extracto en cientos de tokens individuales, cada uno con su ID correspondiente. Si tradujésemos ese mismo texto al inglés y lo procesásemos, el número de tokens y cómo se segmenta el texto podría variar, ya que el idioma afecta a la estructura de los tokens.

Como regla aproximada, en inglés, un token suele corresponder a unos cuatro caracteres, y unos 100 tokens equivalen a unas 75 palabras. Sin embargo, esta proporción fluctúa según el idioma y el modelo.

Métodos de tokenización: palabras, caracteres y subpalabras

El enfoque utilizado para dividir el texto puede influir tanto en la eficiencia como en la capacidad de comprensión del modelo. Los métodos más comunes incluyen:

• Tokenización por palabras: El texto se segmenta en palabras, resultando en menos tokens pero necesitando un vocabulario mucho más grande, ya que cada palabra es única e independiente.
• Tokenización por caracteres: Se divide cada carácter individualmente, manejando mejor palabras desconocidas y errores tipográficos, pero el texto se convierte en una secuencia más larga de tokens.
• Tokenización por subpalabras: Aquí, palabras poco frecuentes o complejas se fragmentan en sus componentes básicos. Por ejemplo, “unhappiness” podría dividirse en “un”, “happi”, y “ness”. Este método favorece el equilibrio entre tamaño de vocabulario y flexibilidad.

En modelos de OpenAI como GPT, es común el uso de la codificación Byte-Pair Encoding (BPE), una técnica que permite abordar idiomas distintos y manejar palabras nuevas sin incrementar en exceso el tamaño del vocabulario.

Tokens en la procesamiento de imágenes y visión por ordenador

La tokenización no es exclusiva del lenguaje. En visión artificial, la llegada de los transformers (especialmente Vision Transformer, ViT) ha supuesto que las imágenes se fragmenten en parches de píxeles que son tratados como tokens visuales. Por ejemplo, una imagen se divide en una cuadrícula de pequeños cuadros, cada uno de los cuales luego es convertido en un vector numérico que el modelo puede analizar.

Este proceso crea una estructura similar a la del lenguaje, donde cada parche (token) contiene parte de la información visual y permite que el modelo aplique mecanismos de autoatención para capturar relaciones entre zonas distantes de la imagen. Así, se pueden realizar tareas como detectar objetos, reconocer escenas o buscar patrones en imágenes complejas.

Aplicaciones prácticas de los tokens en IA

• Modelos de lenguaje generativo: Los sistemas de IA generativa, como chatbots o asistentes virtuales, producen frases y textos seleccionando uno a uno los tokens más probables hasta completar la respuesta. Cada nueva palabra que ves en una respuesta automática ha sido predicha token a token.
• Detección y clasificación de objetos: Algunos modelos, como YOLO-World, permiten definir clases y categorías a través de tokens de texto. Incluso pueden comparar esos tokens textuales con las características visuales para detectar objetos nunca antes vistos durante el entrenamiento, lo que se conoce como “zero-shot learning”.
• Precio y uso de APIs: Muchas plataformas, incluyendo la API de OpenAI, cobran a los usuarios en función del número de tokens procesados. Por lo tanto, la eficiencia en la tokenización puede influir directamente en los costes de utilización de la IA.

¿Qué es la ventana de contexto y por qué importa?

La ventana de contexto representa el número máximo de tokens que un modelo puede procesar de manera simultánea, sumando tanto los tokens de entrada (el texto, imagen o audio que le das al modelo) como los de salida (la respuesta generada).

Cuanto mayor sea la ventana de contexto, más información puede tener en cuenta la IA para comprender preguntas complejas, analizar documentos extensos o mantener coherencia en conversaciones largas. Por ejemplo, Gemini 1.5 Pro de Google ha destacado recientemente por admitir ventanas de contexto de hasta dos millones de tokens, permitiendo procesar de una vez enorme cantidad de datos, desde muchos PDF hasta varias horas de vídeo.

En IA multimodal, donde se analizan simultáneamente textos, audios e imágenes, contar con una amplia ventana de contexto resulta esencial para comprender la diversidad y riqueza de los datos aportados. Así, la capacidad de una IA para trabajar con grandes cantidades de tokens amplía su potencial y la variedad de aplicaciones que se pueden desarrollar.

Ventajas y limitaciones según el tamaño de los tokens

El tamaño de cada token y el método de tokenización empleado traen consigo ventajas y desventajas relevantes:

Herramientas, ejemplos y cálculo de tokens

Existen utilidades como el OpenAI Tokenizer que permiten visualizar y calcular la cantidad de tokens de un texto y cómo se segmenta exactamente según el modelo específico. Por ejemplo, «La IA revoluciona los estudios de mercado» puede ser segmentada en diferente número de tokens en GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 y GPT-4o, reflejando la evolución en eficiencia y precisión de los sistemas de tokenización.

Asimismo, algunos frameworks como PyTorch y TensorFlow utilizan la tokenización como paso previo indispensable en el análisis textual y visual, y cada vez hay más bibliotecas capaces de tokenizar no solo texto, sino también audio y datos estructurados.

La importancia de la tokenización en el entrenamiento de IA

Durante el entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje, la tokenización es el primer paso crítico. Millones de ejemplos son descompuestos en secuencias de tokens, de manera que el modelo pueda analizar las relaciones estadísticas entre ellos: frecuencia, coocurrencia en contextos similares, relevantes para tareas de predicción, generación y comprensión.

La eficacia con la que un modelo aprende depende en gran medida de la forma en que se han definido y elegido los tokens, y de que la segmentación de textos o imágenes represente adecuadamente la riqueza y ambigüedad del lenguaje humano o las características visuales.

¿Por qué los tokens influyen en los costes y la velocidad?

El diseño de modelos y servicios de inteligencia artificial suele establecer límites en la cantidad de tokens que pueden procesarse simultáneamente para controlar el consumo de recursos y evitar sobrecargas. Además, el coste de utilizar servicios comerciales de IA, como los de OpenAI o Azure OpenAI, depende directamente del número de tokens manejados por petición, diferenciando e incluso aplicando tarifas distintas entre tokens de entrada y salida. También existen límites de tokens por minuto para asegurar el rendimiento y la disponibilidad global de los servicios.

Casos de uso y futuro de los tokens en la IA

Los tokens han evolucionado de ser simples unidades en herramientas de procesamiento de texto a servir como puente entre el mundo humano y los sistemas inteligentes avanzados. Actualmente se emplean para generar, transformar o analizar lenguaje escrito, voz, imágenes y hasta vídeo, en aplicaciones tan diversas como asistentes personales, traducción automática, análisis de sentimientos, motores de búsqueda semántica, sistemas de visión artificial para detección de objetos o asistentes generativos capaces de razonar y conversar.

Con la llegada de la inteligencia artificial multimodal y los modelos “de contexto ampliado”, la flexibilidad, eficiencia y capacidad adaptativa de la tokenización sigue siendo un factor crucial y en constante evolución, permitiendo que las IA sean cada vez más contextuales, potentes y útiles en tareas cotidianas y áreas de investigación avanzada.

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