Aprende cómo los tokens, los componentes básicos de los modelos de IA, potencian la PNL, la visión por ordenador y tareas como el análisis de sentimientos y la detección de objetos.
En el ámbito de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, sobre todo en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y cada vez más en la visión por ordenador, un "token" representa la unidad más pequeña de datos que procesa un modelo. Piensa en los tokens como los bloques de construcción fundamentales que los modelos de IA utilizan para comprender y analizar la información, ya sea texto, imágenes u otras formas de datos.
La tokenización es el proceso de descomponer los datos brutos en estas piezas más pequeñas y digeribles. En PNL, por ejemplo, el texto se tokeniza en palabras, unidades de subpalabras o incluso caracteres. Este proceso transforma el texto continuo en unidades discretas que los modelos de aprendizaje automático pueden procesar eficazmente. La forma en que se tokenizan los datos puede influir significativamente en el rendimiento y la eficacia del modelo.
Los tokens son cruciales porque los modelos de aprendizaje automático, especialmente los modelos de aprendizaje profundo como los utilizados en Ultralytics YOLO , no pueden procesar directamente datos brutos y no estructurados. Requieren que los datos estén en un formato numérico o discreto. La tokenización sirve de puente, convirtiendo entradas complejas en un formato que los algoritmos puedan entender y del que puedan aprender. Esta transformación es esencial para tareas como la generación de texto, el análisis de sentimientos y la detección de objetos.
Los tokens encuentran aplicaciones en diversas tareas de IA y ML. He aquí un par de ejemplos concretos:
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): En PLN, los tokens son los caballos de batalla de los modelos lingüísticos. Por ejemplo, al realizar un análisis de sentimientos, una frase como "¡Esta película ha sido fantástica!" podría tokenizarse en ["Esta", "película", "ha sido", "fantástica", "!"]. A continuación, cada uno de estos tokens se convierte en una representación numérica, como las incrustaciones de palabras, que el modelo utiliza para comprender el sentimiento. Los grandes modelos lingüísticos como GPT-4 y GPT-3 dependen en gran medida de los tokens para procesar y generar texto. Técnicas como el encadenamiento de secuencias y el ajuste de secuencias están diseñadas en torno a la manipulación y optimización de secuencias de secuencias para obtener los resultados deseados de estos modelos.
Visión por ordenador: Aunque tradicionalmente se asocian a la PNL, los tokens son cada vez más importantes en los modelos modernos de visión por ordenador, especialmente con el auge de los Transformadores de Visión (ViT). En modelos como el Segment Anything Model (SAM), las imágenes suelen descomponerse en parches, que pueden considerarse fichas visuales. Estas fichas visuales son procesadas después por redes de transformadores, aprovechando los mecanismos de atención para comprender las relaciones entre las distintas partes de la imagen en tareas como la segmentación de imágenes y la detección de objetos. Incluso en modelos de detección de objetos como Ultralytics YOLOv8aunque no utilicen explícitamente "fichas visuales" del mismo modo que los ViT, el concepto de descomponer una imagen en una cuadrícula y procesar cada celda de la cuadrícula puede considerarse una forma de tokenización implícita, en la que cada celda de la cuadrícula se convierte en una unidad de análisis.
Entender los tokens es fundamental para comprender cómo procesan la información los modelos de IA. A medida que la IA siga evolucionando, el concepto de tokens y tokenización será probablemente aún más fundamental para manejar diversos tipos de datos y construir modelos más sofisticados y eficientes.
