Tu chatbot no lee palabras, cuenta tokens

La tokenización es la puerta de entrada a través de la cual el texto sin formato se transforma en un formato que pueden utilizar los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT. Actúa como puente entre el contenido legible por humanos y los datos numéricos que procesan los modelos. Antes de que un modelo pueda comprender o generar texto coherente, debe dividir la entrada en unidades más pequeñas llamadas tokens .

En las arquitecturas GPT, la tokenización es fundamental para el rendimiento y las capacidades del modelo, ya que influye en la eficiencia, el uso de la ventana de contexto y la calidad de los resultados. La tokenización es el proceso de dividir el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens, que pueden representar palabras, subpalabras, caracteres o incluso símbolos especiales. Estos tokens son los bloques de construcción básicos que procesa el modelo. La forma en que se tokeniza el texto afecta directamente la eficiencia con la que el modelo puede manejar los datos, la cantidad de información que cabe en su ventana de contexto y la calidad de las respuestas que genera.

La ventana de contexto es la cantidad máxima de tokens que el modelo puede procesar en una sola operación, incluida la entrada y la salida generada. Por ejemplo, un modelo con una ventana de contexto de 32 000 tokens debe ajustar todo (el texto de entrada, las instrucciones del sistema y la respuesta del modelo) dentro de este límite. Una tokenización eficiente reduce la cantidad de tokens necesarios para representar un texto determinado, lo que le permite incluir más contenido u obtener resultados más extensos y enriquecidos sin exceder el límite. Por otro lado, una tokenización deficiente puede inflar los recuentos de tokens innecesariamente, desperdiciando espacio valioso en la ventana de contexto y limitando la usabilidad del modelo para tareas más largas.

Una vez que el texto se convierte en tokens, cada token se convierte en una incrustación numérica , una representación matemática en un espacio de alta dimensión (a menudo, cientos o miles de dimensiones). Esta incrustación captura el significado y las relaciones del token en el contexto de todo el vocabulario. Por ejemplo, los tokens para palabras similares como "correr" y "corriendo" se ubicarán más cerca en este espacio que los tokens no relacionados como "correr" y "mesa". Estas incrustaciones permiten que el modelo comprenda la secuencia de tokens y prediga el siguiente token más probable durante la generación de texto. Este proceso es lo que permite que GPT produzca resultados coherentes y contextualmente relevantes, ya sea respondiendo a una consulta, completando una oración o generando contenido creativo.

En esencia, la tokenización no es solo un paso de preprocesamiento: es un elemento fundamental para que los modelos GPT funcionen de manera eficiente y brinden resultados de alta calidad.

Cómo funciona la tokenización

La tokenización no es un proceso único para todos; varía según reglas predefinidas o algoritmos diseñados para dividir el texto en unidades manejables llamadas tokens.

A continuación, explicamos con más detalle cómo funciona:

Terrible

Esto implica dividir el texto en unidades más pequeñas, como palabras, subpalabras o caracteres. Los LLM modernos suelen recurrir a la tokenización de subpalabras porque ofrece un equilibrio entre eficiencia y solidez. Este equilibrio surge porque la tokenización de subpalabras puede manejar palabras raras o desconocidas dividiéndolas en componentes más pequeños y comunes, mientras sigue codificando palabras frecuentes como tokens individuales.

Ejemplo :
Consideremos la palabra unhappiness . Si utilizamos la tokenización de subpalabras, se podría dividir en:

• un , happi y ness .

Este enfoque garantiza:

• Eficiencia : Los componentes comunes como un y ness se reutilizan en diferentes palabras, lo que reduce el tamaño del vocabulario.
• Robustez : palabras raras como unhappiness aún pueden procesarse dividiéndolas en subcomponentes conocidos, evitando así problemas de falta de vocabulario.

En términos prácticos, esto permite que los modelos se generalicen mejor en diversas entradas de texto sin inflar excesivamente el vocabulario.

Codificación

La codificación asigna un número entero único a cada token en función de un vocabulario predefinido (una colección de todos los tokens posibles que reconoce un modelo). En el contexto de GPT y modelos similares, el vocabulario se crea durante el entrenamiento y representa el conjunto de subpalabras (o caracteres) que el modelo utiliza para comprender y generar texto.

Por ejemplo, en GPT:

• La palabra hello podría ser un solo token con una representación entera como 1356 .
• Un término raro como micropaleontology podría dividirse en subpalabras como micro , paleo y ntology , cada una con su propio número entero.

Para ChatGPT, esto significa que cuando un usuario ingresa texto, el tokenizador convierte la cadena de entrada en una secuencia de números enteros según el vocabulario del modelo. Luego, la red neuronal procesa esta secuencia. El tamaño del vocabulario afecta el uso de memoria y la eficiencia computacional del modelo, logrando un equilibrio entre el manejo de construcciones de lenguaje complejas y el mantenimiento del rendimiento del sistema.

Descodificación

La descodificación es el proceso inverso: convertir una secuencia de números enteros en texto legible para humanos. En el caso de la tokenización de subpalabras, esto implica volver a ensamblar las subpalabras en palabras completas cuando sea posible.

Cómo funciona :

1. El modelo genera una secuencia de números enteros (tokens) durante la salida.
2. El decodificador busca cada número entero en el vocabulario y recupera su subpalabra o carácter correspondiente.
3. Las subpalabras se concatenan para formar palabras, aplicando reglas para garantizar la coherencia (por ejemplo, eliminando espacios innecesarios alrededor de las subpalabras).

Ejemplo :
Supongamos que el modelo genera los tokens para un , happi y ness . La decodificación reconstruye esto en unhappiness mediante la concatenación de las subpalabras. El manejo adecuado de los espacios garantiza que un no se trate como una palabra separada.

Este sistema permite que los modelos basados en subpalabras generen texto de manera eficiente mientras mantienen la capacidad de representar correctamente términos raros o complejos.

¿Por qué debería importarme como desarrollador?

Si bien la API ChatGPT maneja la tokenización automáticamente, los desarrolladores usan tiktoken directamente para obtener un control más preciso sobre sus aplicaciones. Permite verificar y administrar previamente los límites de tokens , lo que garantiza que el texto de entrada y las respuestas se ajusten a las restricciones del modelo. Esto es especialmente importante para evitar errores cuando se trabaja con conversaciones o documentos largos. Además, los desarrolladores pueden optimizar el uso de tokens para reducir los costos de la API al recortar o resumir las entradas.

tiktoken también ayuda a depurar problemas de tokenización , brindando transparencia sobre cómo se tokeniza y decodifica el texto. Para manejar entradas largas , tiktoken puede dividir el texto en fragmentos más pequeños, lo que permite procesar documentos grandes en partes. Por último, para casos de uso avanzados, como la incrustación o las manipulaciones a nivel de token, tiktoken garantiza un control preciso sobre cómo se generan y procesan los tokens.

 import openai import tiktoken openai.api_key = "your-api-key" # Initialize tokenizer for GPT-4 encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Function to count tokens def count_tokens(text): return len(encoding.encode(text)) # Example input user_input = "Explain the theory of relativity in detail with examples." conversation_history = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "What is the theory of relativity?"} ] # Combine inputs for token counting conversation_text = "".join([msg["content"] for msg in conversation_history]) + user_input # Pre-check input token limit (Use Case 1) token_limit = 4096 if count_tokens(conversation_text) > token_limit: print("Trimming conversation to fit within token limit.") conversation_history = conversation_history[1:] # Trim oldest message # Optimize input by summarizing if too long (Use Case 2) def summarize_if_needed(text, max_tokens=500): if count_tokens(text) > max_tokens: print("Input too long, summarizing...") response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "Summarize the following text."}, {"role": "user", "content": text} ], max_tokens=200 ) return response.choices[0].message["content"] return text long_text = "A very long text input that exceeds the desired token limit ... (more text)" optimized_text = summarize_if_needed(long_text, max_tokens=500) # Debug tokenization (Use Case 3) tokens = encoding.encode("OpenAI's ChatGPT is amazing!") print("Tokenized:", tokens) for token in tokens: print(f"Token ID: {token}, Token: '{encoding.decode([token])}'") # Handle long documents by splitting into chunks (Use Case 4) def split_into_chunks(text, chunk_size): tokens = encoding.encode(text) for i in range(0, len(tokens), chunk_size): yield encoding.decode(tokens[i:i + chunk_size]) document = "A very long document... (more text)" chunks = list(split_into_chunks(document, chunk_size=1000)) # Process each chunk separately responses = [] for chunk in chunks: response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": chunk}], max_tokens=300 ) responses.append(response.choices[0].message["content"]) full_response = " ".join(responses) # Advanced token manipulation (Use Case 5) custom_text = "Analyze the sentiment of this text." tokens = encoding.encode(custom_text) response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": encoding.decode(tokens)}], max_tokens=100 ) print("Final Response:", response.choices[0].message["content"])

Aspectos destacados del código:

1. La verificación previa de los límites de tokens garantiza que la entrada se ajuste a las restricciones del modelo, evitando truncamientos o errores.
2. El resumen de entrada reduce el uso de tokens cuando se trabaja con texto largo.
3. La depuración de tokenizaciones proporciona transparencia sobre cómo se codifican y decodifican los tokens.
4. Dividir documentos largos en fragmentos manejables permite procesar entradas grandes de manera eficiente.
5. La manipulación avanzada de tokens demuestra un control preciso sobre las entradas tokenizadas.

Este enfoque garantiza tanto un rendimiento óptimo como una buena relación calidad-precio al desarrollar la API ChatGPT.

3. Explorando tiktoken : Tokenizador de GPT

La biblioteca tiktoken de OpenAI está diseñada para tokenizar de manera eficiente y comprender las limitaciones de los modelos GPT. Exploremos cómo funciona:

Ejemplo de uso

Aquí hay un ejemplo de Python sobre cómo convertir texto en tokens usando tiktoken . Me gusta usar https://colab.research.google.com/ para ejecutar mis cuadernos de Python.

 import tiktoken # Choose a model-specific tokenizer encoding = tiktoken.get_encoding("o200k_base") # Input text text = "Tokenization is crucial for GPT models." # Tokenize text tokens = encoding.encode(text) print("Tokens:", tokens) # Decode back to text decoded_text = encoding.decode(tokens) print("Decoded Text:", decoded_text)

Producción

 Tokens: [4421, 2860, 382, 19008, 395, 174803, 7015, 13] Decoded Text: Tokenization is crucial for GPT models.

4. Ventajas de los desarrolladores para la tokenización en las API de ChatGPT

Al utilizar las API de ChatGPT, comprender la tokenización ayuda a optimizar:

1. Eficiencia de entrada :
   • Mantenga las entradas concisas. Cada token cuesta potencia de procesamiento e impacta el límite de tokens (por ejemplo, 8k para GPT-3.5, 32k para GPT-4).
   • Reutilice el contexto de manera efectiva conservando sólo la información esencial.
2. Selección de modelo :
   • Los distintos modelos GPT tienen distintos comportamientos de tokenización. Los modelos con ventanas de contexto más grandes permiten una entrada más amplia, pero implican costos más elevados.
3. Estructuración rápida :
   • Experimente con el formato y la redacción para minimizar los tokens innecesarios. Reducir la verbosidad puede maximizar el presupuesto de tokens sin perder significado.
4. Ajuste fino y manipulación de tokens :
   • Utilice operaciones a nivel de token, como relleno y truncamiento, para garantizar entradas uniformes en todas las aplicaciones.

5. Ejemplo de implementación en Python

A continuación se muestra un ejemplo práctico para calcular el uso de tokens al consultar la API ChatGPT:

 import tiktoken import openai def calculate_tokens(api_input, model="gpt-3.5-turbo"): encoding = tiktoken.encoding_for_model(model) tokens = encoding.encode(api_input) return len(tokens) # Example API call with token usage calculation api_input = "Explain the significance of tokenization in LLMs." model = "gpt-4" token_count = calculate_tokens(api_input, model) print(f"Token count for input: {token_count}") response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=[{"role": "user", "content": api_input}] ) print("API Response:", response['choices'][0]['message']['content'])

Este código ayuda a monitorear el uso del token, lo cual es crucial para la optimización de costos y rendimiento.

6. Conclusiones

Comprender la tokenización es esencial para los ingenieros que crean aplicaciones de IA porque afecta directamente la forma en que los modelos de lenguaje procesan los datos textuales. La tokenización implica dividir el texto sin formato en unidades más pequeñas y significativas (como palabras, subpalabras o caracteres), que son las entradas básicas para estos modelos. Este proceso permite a los desarrolladores administrar con precisión los tamaños de entrada, optimizar los costos al reducir el uso innecesario de tokens y mejorar el rendimiento del modelo al garantizar que el texto esté segmentado de una manera que conserve el significado contextual. Además, la incorporación de la tokenización directamente en el código del lado del cliente puede agilizar las operaciones al reducir la sobrecarga y la latencia de la transmisión de datos, lo que permite un almacenamiento en caché más eficiente y un preprocesamiento más rápido. Al dominar la tokenización, los ingenieros pueden crear sistemas de IA que sean robustos y rentables, lo que en última instancia mejora la capacidad de respuesta y la escalabilidad de sus aplicaciones.