La inteligencia artificial (IA) se sustenta en algoritmos que analizan grandes volúmenes de datos utilizando un sistema lingüístico propio, basado en tokens. Estos elementos, que representan unidades mínimas de información, son esenciales para que los modelos de IA comprendan las relaciones dentro de los datos y desarrollen funciones como la predicción, la generación de contenido y el razonamiento. Cuanto más rápido se procesen estos tokens, más ágil será el aprendizaje y la respuesta de los modelos.

Las fábricas de IA han surgido como una nueva categoría de centros de datos, diseñados específicamente para acelerar las cargas de trabajo de IA. Estas instalaciones pueden manejar la transformación de tokens de una manera eficiente, convirtiéndolos en el activo más valioso en esta nueva era industrial: la inteligencia. Al implementar soluciones informáticas avanzadas, las empresas logran procesar un mayor volumen de tokens a un costo computacional reducido, generando así un valor adicional para sus clientes. Por ejemplo, una optimización que integró software y la adopción de las últimas GPU de NVIDIA redujo el costo por token en 20 veces en comparación con procesos anteriores, resultando en un 25 veces más de ingresos en solo cuatro semanas.

El proceso de tokenización en modelos de IA

La tokenización es el primer paso en el entrenamiento de cualquier modelo de IA, ya sea que trabaje con texto, imágenes, audio o video. Este procedimiento consiste en descomponer los datos en tokens, lo que facilita el procesamiento y aprendizaje. Existen diversos métodos de tokenización, y algunos están diseñados específicamente para tipos de datos particulares, lo que reduce el número de tokens necesarios al optimizar el vocabulario.

En el caso de los modelos de lenguaje, por ejemplo, palabras cortas pueden ser representadas como un único token, mientras que palabras más largas se dividen en múltiples tokens. Tomando como ejemplo la palabra "oscuridad", esta se descompondría en "oscura" y "idad", cada una asociada a un valor numérico. De esta manera, el modelo comienza a construir conexiones entre palabras con significados relacionados, lo que enriquece su capacidad para hacer inferencias.

Tokens en el entrenamiento e inferencia de IA

Durante el proceso de entrenamiento, la calidad del modelo de IA mejora en función del número de tokens. Cuantos más tokens se utilicen, mejor será la calidad del modelo. Durante la fase de preentrenamiento, se desafía al modelo presentándole un conjunto de tokens y solicitándole predecir el siguiente. Este ciclo de prueba y error se repite hasta que el modelo alcanza un nivel óptimo de precisión.

Después de esta fase, se lleva a cabo el post-entrenamiento, donde el modelo sigue aprendiendo a partir de un subconjunto de tokens relevantes para su aplicación específica. Esto permite que el modelo genere respuestas más precisas basadas en requerimientos concretos, como traducción o razonamiento.

Durante la inferencia, el modelo recibe una instrucción en forma de token, que debe traducir a su respuesta final. Los modelos también tienen límites designados de "ventana de contexto", lo que significa que pueden procesar un número específico de tokens a la vez. Algunos modelos pueden manejar miles de tokens en una sola ejecución, mientras que otros pueden procesar hasta un millón, facilitando la capacidad de analizar grandes conjuntos de datos.

Los modelos más avanzados de IA, en particular aquellos dedicados al razonamiento, manejan no solo los tokens de entrada y salida, sino también una serie de tokens de razonamiento durante el proceso de solución de problemas. Esto permite obtener respuestas más completas a preguntas complejas, similar a cómo un ser humano puede desarrollar una mejor respuesta con tiempo para reflexionar.

El uso de tokens refleja una nueva economía de IA. Estos determinan los costes y los ingresos de los servicios de inteligencia artificial, lo que ha llevado a un crecimiento en la medición del valor basado en la cantidad de tokens procesados. Este enfoque impacta tanto en la experiencia del usuario como en el diseño de servicios de IA, obligando a los desarrolladores a equilibrar diferentes métricas para garantizar un rendimiento óptimo.

La comprensión y optimización del uso de tokens es, por tanto, esencial para que las empresas y desarrolladores maximicen el valor de sus aplicaciones de IA, transformando el futuro de la inteligencia artificial en diversas industrias.