7. Fundamentos de Tokenización y Procesamiento de Texto

¡Hola! En esta lección vamos a abordar un proceso que es la base de cómo la Inteligencia Artificial entiende nuestro lenguaje: la tokenización y el pre-procesamiento de texto. Son conceptos clave y, aunque pueden parecer técnicos, los vamos a simplificar al máximo.

¿Qué es la Tokenización?

Dentro del campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), la tokenización es simplemente el acto de descomponer un texto en unidades más pequeñas y manejables llamadas «tokens».

Piensa en una frase como un muro de ladrillos. Para que la IA pueda analizarlo, primero necesita separarlo en sus ladrillos individuales. Esos ladrillos son los tokens. Un token puede ser una palabra, un fragmento de palabra, un carácter o incluso un signo de puntuación.

Una tokenización eficaz es fundamental para que nuestros agentes de IA sean precisos y eficientes.

Técnicas Principales de Tokenización

Existen varias maneras de «romper» el texto. Estas son las más comunes:

1. Tokenización por Palabra (Word Tokenization):
   • Qué es: Divide el texto en palabras individuales. Es el método más intuitivo.
   • Ejemplo: La frase "La IA está transformando industrias." se convierte en ["La", "IA", "está", "transformando", "industrias", "."]
2. Tokenización por Sub-palabra (Subword Tokenization):
   • Qué es: Divide las palabras en unidades más pequeñas, como prefijos, sufijos o fragmentos comunes. Es muy útil para manejar palabras raras o complejas.
   • Ejemplo: La palabra infelicidad podría dividirse en ["in", "felicidad"].
3. Codificación por Pares de Bytes (BPE – Byte-Pair Encoding):
   • Qué es: Es un algoritmo popular de tokenización por sub-palabra. Empieza a nivel de carácter y va fusionando los pares más frecuentes para crear nuevos tokens. Es el equilibrio perfecto entre el tamaño del vocabulario y la eficiencia. Es la técnica que usan muchos modelos modernos como los de la familia GPT.
   • Ejemplo: La palabra correr podría dividirse en ["corr", "er"].
4. Tokenización por Carácter (Character Tokenization):
   • Qué es: Divide el texto en sus caracteres individuales.
   • Ejemplo: La palabra IA se convierte en ["I", "A"]. Esto incluye espacios y puntuación.
5. Tokenización por Frase (Sentence Tokenization):
   • Qué es: Segmenta un párrafo en frases individuales. Es esencial para tareas como la traducción automática o los resumenes, donde el contexto de la frase completa es vital.
   • Ejemplo: El texto «La IA evoluciona. Impacta en muchos sectores". se convierte en ["La IA evoluciona.", "Impacta en muchos sectores."]

El Trabajo Previo: Preparando el Texto (Pre-procesamiento)

Antes de tokenizar, es crucial «limpiar» y estandarizar el texto. Este paso, llamado pre-procesamiento, asegura que nuestros datos sean consistentes y de alta calidad. Las estrategias más importantes son:

• Normalización del Texto:
  • Convertir a minúsculas: «HOLA» se convierte en «hola» para tratar ambas palabras como iguales.
  • Eliminar puntuación: A menos que sea importante para el significado (como en ? o !).
  • Expandir contracciones: En inglés, don't se convierte en do not.
• Eliminación de Palabras Vacías (Stop Words):
  • Consiste en eliminar palabras muy comunes que no suelen aportar mucho significado, como «el», «la», «un», «y», «en». Esto hace que el texto sea más denso en información relevante.
• Derivación (Stemming) y Lematización (Lemmatization):
  • Stemming: Reduce las palabras a su raíz, aunque el resultado no siempre sea una palabra real. Por ejemplo, corriendo y corredor se reducirían a corr. Es rápido pero menos preciso.
  • Lematización: Reduce las palabras a su forma base del diccionario (su lema), considerando el contexto. Corriendo se reduciría a correr. Es más lento pero mucho más preciso.
• Manejo de «Ruido»:
  • Consiste en eliminar información irrelevante como URLs, etiquetas HTML, o corregir errores ortográficos para mejorar la calidad de los datos.

La Conexión Crítica: Tokens y Coste de la API

Este es uno de los puntos más importantes a nivel práctico. Cuando usamos modelos de IA a través de una API (como las de OpenAI, Google, etc.), pagamos por el número de tokens que procesamos, tanto de entrada como de salida.

• Regla General: Para el inglés, 1000 tokens equivalen aproximadamente a 750 palabras. El español suele usar un poco más de tokens por palabra.
• Facturación por Token: Cada modelo (GPT-4, GPT-3.5-Turbo, etc.) tiene un precio diferente por cada 1000 tokens. Un modelo más potente y avanzado siempre será más caro.

Acción Clave: Antes de ejecutar un proceso a gran escala, utiliza siempre la herramienta de tokenización del proveedor de la API. Estas herramientas te permiten pegar un texto y ver exactamente en cuántos tokens se convierte según un modelo específico. Esto te ayudará a estimar tus costes y evitar sorpresas en la factura.

Por ejemplo, un error en la configuración de un agente que procese miles de documentos podría costarte céntimos o cientos de euros, dependiendo del modelo que elijas. ¡La diferencia es abismal!

Conclusión

La tokenización y el pre-procesamiento son los cimientos sobre los que se construye la comprensión del lenguaje de la IA. Son el primer paso, no negociable, de cualquier proyecto de NLP o RAG.

Entender cómo se descompone el texto, cómo limpiarlo y cómo esa descomposición afecta directamente al coste y rendimiento de tus aplicaciones, es una habilidad fundamental para cualquier desarrollador de IA.

¡Gracias y nos vemos en la próxima leción!