La tokenización es el proceso de dividir los textos de entrada/salida en unidades más pequeñas para que los modelos LLM AI procesen/generen lenguaje.

Los tokens pueden ser caracteres, palabras, subpalabras u otros segmentos de texto o código, dependiendo del método o esquema de tokenización elegido. A los tokens se les asignan valores numéricos o identificadores, y se organizan en secuencias o vectores, y se introducen o se generan desde el modelo.

La tokenización puede ayudar al modelo a manejar diferentes lenguajes, vocabularios y formatos, y a reducir los costos computacionales y de memoria. Sin embargo, la tokenización en diferentes idiomas puede tener diferentes costos. Por ejemplo, la tokenización en inglés puede ser más costosa que en hindi porque el inglés tiene un tamaño de vocabulario más grande, lo que significa que se necesitan más fichas para representar el idioma.

La tokenización puede ser realizada tanto a nivel de oraciones como a nivel de palabras. Por lo tanto, la tokenización puede ser realizada a diferentes niveles, dependiendo del objetivo del análisis de texto.

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