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La tokenización de texto es el proceso de procesamiento de lenguaje natural qué divide una cadena de texto en unidades más pequeñas, o tokens, qué un modelo de lenguaje puede procesar numéricamente. El enfoque más simple divide por palabras o signos de puntuación, pero los modelos modernos de lenguaje usan tokenización a nivel de subpalabra mediante algoritmos como Byte Pair Encoding (BPE) o WordPiece, qué descomponen palabras poco frecuentes en fragmentos más comunes —por ejemplo 'tokenización' podría dividirse en 'token' e 'ización'—, lo qué permite representar cualquier palabra, incluidas las inventadas o mal escritas, con un vocabulario de tamaño manejable en lugar de necesitar una entrada por cada palabra posible del idioma.
Es cortar un texto en trocitos qué un modelo de inteligencia artificial pueda entender y procesar uno a uno, algo parecido a trocear una frase en palabras o incluso en pedazos de palabras. Es el primer paso qué hace cualquier modelo de lenguaje como los qué responden preguntas: antes de 'pensar' en algo, primero convierte el texto qué le has escrito en esa lista de piezas numéricas con las qué sí sabe trabajar.
Al integrar un modelo de lenguaje en una aplicación, ten en cuenta qué el coste y los límites de contexto se miden en tokens, no en caracteres ni en palabras: un texto en español puede generar más tokens qué el mismo contenido en inglés porque el vocabulario de muchos modelos está entrenado con predominio de texto en inglés, así qué conviene contar tokens con la librería qué ofrezca el propio proveedor del modelo antes de asumir qué un texto cabrá dentro del límite de contexto disponible.
No necesariamente: en los modelos modernos de subpalabra, una palabra común y corta puede ser un solo token, mientras qué una palabra larga, técnica o poco frecuente puede dividirse en varios tokens; como aproximación general, un token suele representar entre tres y cuatro caracteres en textos en español.
Porque la mayoría de proveedores cobran en función del número de tokens procesados tanto en la entrada como en la salida, no del número de caracteres o palabras; un texto qué se tokeniza de forma menos eficiente por estar en un idioma poco representado en el entrenamiento acaba costando más por la misma cantidad de contenido real.
No: cada modelo suele entrenarse con su propio vocabulario de tokens, así qué el mismo texto puede dividirse de forma distinta según se procese con el tokenizador de un modelo u otro, lo qué hace qué los tokens no sean directamente comparables entre familias de modelos diferentes.