Se está a tentar compreender como funcionam os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) ou a explorar o mundo da Inteligência Artificial, certamente já se deparou com o termo token. Mas, o que é exatamente um “token” e por que razão é uma das palavras mais faladas neste universo?

Pode parecer mais um jargão técnico, mas entender o que são tokens é essencial para perceber como estas poderosas máquinas processam e geram texto. Se já se perguntou porque é que um modelo de IA tropeça em certas palavras ou frases, a resposta pode estar na tokenização.

Tokens são a chave para o funcionamento dos LLMs, sendo fundamentais para os seus processos de análise e geração de texto. Sem uma compreensão profunda do que são e como funcionam, ficará a perder uma peça crucial no funcionamento dessas máquinas incríveis.

O que são Tokens?

Um token é simplesmente uma fração de texto que o modelo lê e entende. Pode ser uma letra, uma palavra ou até parte de uma palavra. Em vez de processar frases inteiras de uma vez, o modelo divide o texto em pequenos pedaços, os tokens, para analisar e gerar texto com mais eficiência.

Como os Modelos de Linguagem Usam Tokens?

Após a tokenização, o modelo analisa cada token para compreender o seu significado e contexto. Com isso, pode:

• Compreender o significado: O modelo detecta padrões e relações entre tokens, ajudando a entender o contexto geral do texto.
• Gerar texto: Analisando os tokens e as suas interações, o modelo é capaz de gerar novos textos, desde completar frases até criar parágrafos inteiros ou artigos.

Métodos de Tokenização

A tokenização em LLMs pode ser feita de diferentes formas. Vamos explorar as abordagens mais utilizadas:

1. Tokenização por Palavra
   A forma mais simples, em que o texto é separado por espaços e pontuação. Cada palavra torna-se um token.
2. Tokenização por Subpalavra
   Esta abordagem divide as palavras em unidades menores, tornando-a mais eficiente para lidar com palavras incomuns ou erros de digitação.
3. Tokenização por Carácter
   A divisão do texto em caracteres individuais oferece flexibilidade, embora seja menos eficiente para textos mais longos.
4. Tokenização por Byte
   Ideal para textos multilíngues, especialmente para idiomas que não utilizam o alfabeto latino, como chinês ou árabe.

Limite de Tokens

Os LLMs têm um limite máximo de tokens que conseguem processar numa única interação, incluindo tanto o texto original quanto a resposta gerada. Este limite pode afetar a qualidade da resposta e a coerência do modelo.

Porque é que os Limites de Tokens São Importantes?

• Compreensão Contextual: Quando o limite de tokens é atingido, o modelo perde contexto, resultando em respostas menos coerentes.
• Truncamento de Entrada: Se a entrada ultrapassar o limite de tokens, parte do texto será cortada, prejudicando a qualidade da resposta.
• Limitação de Resposta: Quando o limite de tokens é quase atingido com a entrada, o modelo tem menos tokens disponíveis para gerar uma resposta.

Conclusão

Tokens são o alicerce do funcionamento dos LLMs. Apesar de parecerem um detalhe, eles têm um impacto significativo na eficiência e na qualidade da interação com os modelos de IA. O desenvolvimento de melhores métodos de tokenização pode revolucionar a forma como os modelos lidam com textos complexos ou multilíngues.

Atenção! Não subestime a importância dos tokens: eles são a chave para que os modelos de IA funcionem corretamente.