Tokens
Los "tokens" son una unidad de medida utilizada en modelos de lenguaje como ChatGPT-4 para representar y procesar el texto. En el contexto de estos modelos, un token puede ser una palabra, una parte de una palabra, o incluso un signo de puntuación. La forma en que se dividen las palabras en tokens depende del sistema de tokenización específico que usa el modelo.
Cálculo de Tokens
Tokenización del Texto: Cuando se introduce un texto en ChatGPT-4, el sistema primero lo descompone en tokens. Esta tokenización implica dividir el texto en unidades más pequeñas. Por ejemplo, la frase "Hola, ¿cómo estás?" puede dividirse en varios tokens, incluyendo palabras individuales y signos de puntuación.
Conteo de Tokens: Cada token cuenta como una unidad hacia el límite total de tokens que el modelo puede procesar en una solicitud. Por ejemplo, si una frase se divide en 10 tokens, entonces se cuenta como 10 tokens consumidos.
Tokens de Entrada y Salida: Los tokens se cuentan tanto para la entrada (lo que el usuario escribe) como para la salida (la respuesta generada por el modelo). Por lo tanto, si un usuario escribe una pregunta que se convierte en 5 tokens y el modelo responde con 15 tokens, el total de tokens consumidos en esa interacción sería 20.
Límites de Tokens: Existen límites en la cantidad de tokens que se pueden procesar en una sola solicitud o en un período de tiempo determinado. Estos límites dependen de las capacidades del modelo y de las restricciones impuestas por la plataforma o servicio que lo ofrece.
Implicaciones de la Tokenización
Eficiencia y Costo: La cantidad de tokens utilizados puede impactar en la eficiencia y el costo del servicio. Por ejemplo, en un modelo de pago por uso, se podría cobrar en función del número de tokens procesados.
Longitud de Respuesta y Precisión: En modelos como ChatGPT-4, la gestión y el conteo de tokens son importantes para equilibrar la longitud y la precisión de las respuestas. Respuestas más largas consumen más tokens.
Entender el sistema de tokens es crucial para los usuarios de modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT-4, ya que les ayuda a gestionar sus solicitudes de manera más efectiva y a entender cómo se puede calcular el costo asociado con el uso de estos servicios.
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