¿Qué es un Token? Por Lucas Pujadas – Formación en Tecnología Educativa e IA Aplicada. Tokenizar es el proceso de dividir un texto en partes más pequeñas llamadas tokens, que pueden ser palabras, sílabas o incluso subpalabras. En otras palabras, un token es una unidad básica de información con la que el modelo trabaja para entender y procesar texto.  Ejemplo práctico: • Texto: "Hola Lucas" • Tokens: ["Hola", "Lucas"] Cada palabra o fragmento se convierte en un token que será procesado por el modelo. Esto significa que la IA no está trabajando directamente con el texto en su forma completa, sino con estas unidades más pequeñas que representan las partes del texto. ¿Cómo funciona el proceso de tokenización? La tokenización es el primer paso en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) dentro de un modelo de IA. Este proceso convierte el texto que ingresa al modelo en números que representan cada token. Los números son IDs que corresponden a palabras o fragmentos específicos. Ejemplo con el texto "el gato maúlla": • Texto: "el gato maúlla" • Tokens: ["el", "gato", "maúlla"] • IDs numéricos: [296, 97767, 831, 1042, 112211] Estos IDs numéricos permiten que la IA procese los tokens de manera eficiente. Aunque el texto se ha transformado en números, en esta etapa aún no hay "significado" directo en ellos. Es solo un proceso de conversión que facilita el manejo del texto por parte del modelo. ¿Por qué es importante entender el concepto de token? Entender tokens es esencial para comprender cómo una IA procesa texto. A continuación, se presentan las razones clave: 1 Conversión de texto a datos comprensibles para la IA: La IA no puede entender las palabras de la misma manera que los humanos. Necesita convertirlas en una representación numérica para poder procesarlas y aprender de ellas. 2 Eficiencia en el procesamiento: Los tokens permiten que la IA divida el texto en unidades manejables. Esto optimiza el rendimiento, ya que el modelo no tiene que procesar grandes bloques de texto de una sola vez. 3 Precisión en el análisis: Al trabajar con tokens, la IA puede identificar y manejar subpalabras, lo que es particularmente útil para manejar idiomas complejos o palabras desconocidas que no están en su vocabulario. ¿Por qué es importante para la IA tokenizar las palabras? Tokenizar las palabras permite que la IA realice varias tareas de procesamiento del lenguaje de manera más efectiva, como: • Análisis sintáctico y semántico: Al dividir el texto en tokens, el modelo puede identificar las relaciones entre las palabras, reconocer frases, identificar el sujeto, verbo, objeto y más. • Generalización: Los modelos de IA pueden usar tokens parciales (subpalabras) para generar palabras que nunca han visto antes, lo que les permite generalizar de manera más eficiente. • Manejo de lenguajes complejos: Tokenizar palabras y fragmentos más pequeños ayuda a los modelos a manejar lenguajes con morfología compleja, como el español, donde las palabras cambian según el contexto o la conjugación. Logro con este sistema de tokenización La tokenización representa uno de los avances más significativos en la evolución de los modelos de IA de lenguaje. Algunos logros clave son: 1 Mejor manejo de idiomas con variabilidad: Gracias a la tokenización, los modelos pueden procesar mejor idiomas con mucha variabilidad y flexibilidad en su estructura, como el español. 2 Mayor precisión en generación de texto: Los modelos ahora pueden generar texto más preciso y coherente al trabajar con estos tokens más pequeños, en lugar de tratar con palabras completas. 3 Optimización de recursos: Al trabajar con tokens más pequeños, los modelos son más rápidos y requieren menos recursos para procesar grandes volúmenes de datos, lo que permite un uso más eficiente de la IA. 4 Creación de palabras nuevas: La tokenización también permite a los modelos generar palabras que nunca han visto, lo cual es crucial cuando se trata de jerga, nombres propios o términos técnicos nuevos. La tokenización es fundamental para entender cómo las IA procesan el lenguaje. Al dividir las palabras en unidades más pequeñas, los modelos pueden manejar texto de manera más eficiente, generar respuestas más precisas y adaptarse mejor a diferentes idiomas y contextos. Esta técnica sigue siendo un área activa de investigación, y con el avance de modelos como GPT-5, esperamos que la tokenización se vuelva aún más sofisticada, lo que permitirá una mejor interacción con los usuarios. Este entendimiento es crucial hoy, ya que la manera en que tokenizamos afecta directamente la calidad, velocidad y precisión de las interacciones con la IA. Por lo tanto, entender el proceso de tokenización es un primer paso clave para utilizar herramientas de IA con confianza y eficacia. ¿Por qué no se usa código binario para "tokenizar"? El código binario es la forma más básica en que las computadoras almacenan y procesan datos, representando información en 0s y 1s. Sin embargo, no se utiliza directamente para tokenizar texto por varias razones fundamentales relacionadas con la eficiencia, la comprensión del lenguaje y la capacidad de la IA para manejar datos complejos. El sistema binario es demasiado primitivo para el procesamiento del lenguaje natural • El código binario solo representa información básica a nivel de hardware, y aunque es esencial para la computación, no está diseñado para representar directamente estructuras lingüísticas complejas, como palabras, frases o significados. • Para que una IA entienda el lenguaje natural de manera eficiente, necesita trabajar con unidades de texto más estructuradas y significativas que simplemente secuencias de bits. Ejemplo:
El texto "Hola, ¿cómo estás?" no se puede interpretar fácilmente solo en binario. Cada carácter y símbolo tendría que ser convertido a su equivalente binario, pero la computadora necesitaría mucha información adicional para comprender cómo organizar esas secuencias y darles sentido. 2. El sistema binario no es eficiente para modelos de IA • El uso de tokens permite que los modelos de IA trabajen con unidades de texto mucho más manejables y estructuradas, lo que les permite procesar el lenguaje de manera más eficiente. • Los modelos de IA, como los de procesamiento de lenguaje natural (PLN), necesitan trabajar con relaciones entre palabras, no solo con bits individuales. Si usáramos binario, necesitaríamos procesar enormes cantidades de secuencias de bits para representar una sola palabra o frase, lo que sería ineficiente y demasiado costoso en términos de procesamiento. Ejemplo:
Para una palabra simple como "gato", el código binario podría necesitar una secuencia de miles de 0s y 1s, mientras que el token asociado a "gato" se representa como una unidad compacta que la IA puede procesar de inmediato. 3. Los tokens son más cercanos a la semántica del lenguaje • Los tokens permiten que la IA "entienda" mejor el lenguaje, ya que se pueden asociar directamente con palabras, subpalabras o fragmentos con significado. Esto facilita que el modelo realice tareas más complejas como la traducción, el análisis de sentimiento o la generación de texto. • En cambio, el código binario no tiene ninguna relación semántica directa con el significado de las palabras o frases. Los tokens permiten que la IA asocie unidades de información con su significado en contexto. Ejemplo:
El modelo de IA podría identificar el token "gato" y asociarlo directamente con el concepto de un felino. Si usáramos binario, el sistema necesitaría aprender esta relación a partir de números binarios sin ninguna relación directa con el lenguaje. 4. La tokenización permite mayor flexibilidad con el lenguaje • Los modelos de IA pueden manejar subpalabras, frases y entidades complejas como tokens. Esto les permite trabajar con lenguajes de manera más flexible, adaptándose a nuevos términos, jergas o palabras desconocidas. • Si utilizáramos binario, tendríamos que preprocesar manualmente cada palabra o expresión nueva en binariopara que la IA pueda comprenderla. Esto sería poco práctico y limitante en un entorno donde constantemente surgen nuevos términos. Ejemplo:
Un modelo de IA tokenizado puede manejar la palabra "selfie" sin haberla visto antes, porque reconoce que se trata de una combinación de subpalabras y las asigna a un nuevo token. El binario no sería capaz de hacerlo sin una conversión y procesamiento muy complicados. El uso del código binario para la tokenización no es práctico ni eficiente debido a que el binario es demasiado básico para representar la complejidad lingüística y semántica del lenguaje natural. Los tokens permiten que los modelos de IA trabajen de manera más eficiente, flexible y significativa, facilitando la comprensión y procesamiento de los datos. Por lo tanto, la tokenización en unidades de texto es el método óptimo para que la IA pueda interactuar con el lenguaje humano de manera efectiva. La tokenización como proceso de descomposición de texto en unidades más pequeñas, como palabras o subpalabras, tiene sus raíces en el campo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y lingüística computacional. Aunque no hay un único "inventor" de la tokenización, su desarrollo está vinculado a la evolución de los primeros sistemas de computación de lenguaje y modelos lingüísticos. Orígenes y Desarrollo del Proceso de Tokenización 1 Primeros avances en procesamiento de lenguaje natural (1950s-1960s)
La tokenización como parte del procesamiento de lenguaje natural (PLN) comenzó a tomar forma en las décadas de 1950 y 1960, cuando los primeros sistemas de computación de lenguaje intentaron analizar y comprender el texto escrito. Los primeros trabajos no fueron específicamente sobre "tokenización", pero sentaron las bases de la descomposición de textos complejos en unidades más simples para que las máquinas pudieran procesarlas. 2 El trabajo de Alan Turing (1950s)
Uno de los primeros pioneros en el estudio de cómo las máquinas podrían comprender el lenguaje humano fue Alan Turing, quien introdujo la idea de la inteligencia artificial en su famoso artículo de 1950 "Computing Machinery and Intelligence". Si bien Turing no inventó la tokenización, su trabajo en el desarrollo de modelos de lenguaje inspiró muchos avances posteriores en la IA y el procesamiento de texto. 3 Avances en lingüística computacional (1970s-1980s)
Durante las décadas de 1970 y 1980, el campo de la lingüística computacional comenzó a avanzar de forma más estructurada. Los investigadores en esta época, como Noam Chomsky (con su teoría de la gramática generativa), influyeron en la forma en que se entendía el lenguaje y en cómo las máquinas podrían procesarlo. Sin embargo, la tokenización como técnica concreta comenzó a popularizarse en las décadas posteriores. 4 **El sistema de tokenización en los 1990s y la era de los modelos estadísticos
Fue en la década de 1990 cuando los modelos estadísticos de lenguaje comenzaron a dominar. La tokenización se convirtió en un paso esencial para dividir un texto en unidades manejables que pudieran ser procesadas por modelos de Markov ocultos y otros modelos estadísticos que se utilizaban para tareas de traducción automática, etiquetado de partes del discurso (POS tagging) y otras aplicaciones de PLN. 5 Avances más recientes (2000s y más allá)
Con la llegada de los modelos de lenguaje basados en redes neuronales como Word2Vec (2013) y los modelos transformadores como GPT (Generative Pretrained Transformer), la tokenización ha evolucionado significativamente. Word2Vec (desarrollado por Tomas Mikolov y su equipo en Google) y otros métodos de embeddings de palabras se basan en la tokenización para convertir palabras en vectores que las redes neuronales puedan procesar. ¿Quién desarrolló la tokenización como la entendemos hoy? La tokenización, se puede decir que es un esfuerzo conjunto que comenzó con los avances en lingüística computacional y que ha evolucionado con la mejora de modelos de IA a lo largo del tiempo. Sin embargo, algunos hitos clave incluyen: • Tomas Mikolov y el equipo de Google con la creación de Word2Vec en 2013, que popularizó el uso de tokens para representar palabras en el aprendizaje profundo. • Los desarrollos de OpenAI y DeepMind con los modelos GPT y transformers (como GPT-2, GPT-3) que utilizan técnicas avanzadas de tokenización para el procesamiento y generación de lenguaje. En resumen, la tokenización es una técnica que ha evolucionado a lo largo de décadas, y su implementación moderna es el resultado de numerosos avances tecnológicos y de investigación en el campo del procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial.