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La tokenización es la columna vertebral de la forma en que los modelos lingüísticos grandes (LLM) procesan el texto, lo que influye directamente en el rendimiento, el costo y la eficiencia. Esta guía explora cómo optimizar las estrategias de tokenización para mejorar los resultados de los modelos, reducir los gastos y garantizar el cumplimiento. Las principales conclusiones incluyen:
Para las empresas, plataformas como prompts.ai simplifique la administración de la tokenización, ofreciendo un seguimiento de costos en tiempo real, herramientas de gobierno y funciones de colaboración para optimizar las operaciones. Ya sea que esté ajustando las instrucciones o escalando sistemas a otros, estas prácticas garantizan que su estrategia de tokenización brinde eficiencia y confiabilidad.
Al seleccionar un tokenizador, hay varios factores que deben guiar tu decisión, como la complejidad del idioma, las necesidades del dominio, el tamaño del vocabulario y los requisitos específicos de tu aplicación. Características del lenguaje son un punto de partida fundamental. Para idiomas como el alemán o el finés, que tienen estructuras de palabras complejas, la tokenización a nivel de subpalabras o caracteres es más adecuada para gestionar formaciones intrincadas de palabras. Por otro lado, los idiomas más simples pueden funcionar bien con la tokenización a nivel de palabras.
Especificidad de dominio es otra consideración clave. La adaptación de los tokenizadores a los datos de entrenamiento especializados mejora las tasas de compresión y garantiza un mejor rendimiento en contextos específicos. Esta alineación entre el tokenizador y el dominio puede afectar significativamente a la calidad de los resultados.
Cuando se trata de tamaño de vocabulario, es esencial encontrar el equilibrio adecuado entre precisión y eficiencia computacional. En el caso del inglés, suelen ser suficientes aproximadamente 33.000 fichas. Sin embargo, los modelos multilingües, especialmente los que admiten cinco idiomas o menos, pueden requerir un vocabulario tres veces mayor para mantener un rendimiento uniforme en todos los idiomas. Tenga en cuenta que los vocabularios más extensos aumentan las exigencias computacionales, por lo que debe sopesar estos costos con los posibles beneficios.
Complejidad de aplicaciones y requisitos del modelo también desempeñan un papel importante. La tokenización de subpalabras, por ejemplo, logra un equilibrio entre el tamaño del vocabulario y la complejidad del lenguaje, por lo que es una buena opción para aplicaciones que necesitan una sólida comprensión semántica. Los modelos de transformadores más populares, como BERTA y GPT a menudo se basan en métodos de subpalabras como la codificación por pares de bytes (BPE) o WordPiece. Mientras tanto, la tokenización a nivel de caracteres es más adecuada para las redes neuronales recurrentes (RNN) y las tareas de conversión de texto a voz.
Una vez que estos factores estén claros, el siguiente paso es ajustar los parámetros de tokenización para lograr un rendimiento óptimo.
Para maximizar el rendimiento, céntrese en optimizar los parámetros de entrenamiento y pretokenización. Comience por configurar esquemas de pretokenización con expresiones regulares. Estos patrones permiten personalizar la segmentación del texto en función de necesidades específicas, lo que ofrece una forma eficaz de personalizar el preprocesamiento.
Selección de datos de entrenamiento es igualmente importante. Entrenar a los tokenizadores con datos que se parezcan mucho a los que encontrarán durante la inferencia produce los mejores resultados. Por ejemplo, la formación en código mejora la compresión de los lenguajes de programación, mientras que los conjuntos de datos multilingües mejoran el rendimiento en varios idiomas. Una combinación equilibrada de tipos de datos garantiza resultados consistentes en todos los dominios.
También se debe prestar especial atención a tamaño del vocabulario y longitud de la secuencia. Los vocabularios más amplios pueden reducir el uso de memoria pero aumentar los costos de decodificación. Sin embargo, una compresión excesiva puede acortar demasiado las secuencias, lo que puede afectar la capacidad de razonamiento. En entornos con recursos limitados, es fundamental lograr un equilibrio entre la compresión y el mantenimiento de un contexto suficiente para un procesamiento eficaz.
Una vez establecida su estrategia, es hora de evaluar los algoritmos de tokenización para encontrar el que mejor se adapte a sus necesidades de rendimiento y escalabilidad. Cada algoritmo tiene sus propias ventajas y desventajas.
Entre estas, Fragmento destaca por su capacidad para manejar diversos idiomas de manera eficiente, lo que lo convierte en la mejor opción para aplicaciones globales. Para tareas que requieren un procesamiento rápido, BPE es una opción fiable que ofrece un buen equilibrio entre velocidad y rendimiento. Word Piece es particularmente eficaz para tareas que exigen una sólida comprensión semántica, por lo que se usa ampliamente en modelos de transformadores. Mientras tanto, Unigrama proporciona un soporte excelente para tareas multilingües, pero exige más recursos computacionales, por lo que es ideal cuando se prioriza la precisión sobre la velocidad.
Implementaciones modernas de tokenizadores, como Tokenizador Hugging Face, demuestran una eficiencia impresionante al procesar alrededor de 1 GB de datos en una CPU en menos de 20 segundos. Esta capacidad garantiza que incluso las grandes cargas de trabajo se puedan gestionar de forma eficaz, independientemente del algoritmo elegido.
Para aquellos que están ajustando los modelos existentes, los tokenizadores a menudo se pueden ajustar con un impacto mínimo en el rendimiento posterior, siempre que el conjunto de datos de entrenamiento incluya al menos 50 mil millones de tokens. Esta flexibilidad permite la optimización continua de las estrategias de tokenización, incluso después de que se haya desarrollado un modelo.
Lograr el equilibrio adecuado entre el tamaño del vocabulario y la longitud de las secuencias desempeña un papel crucial a la hora de maximizar el rendimiento de los modelos lingüísticos de gran tamaño. Los vocabularios más pequeños tienden a dividir el texto en más fichas más pequeñas, mientras que los vocabularios más grandes producen menos fichas y más grandes. Por ejemplo, GPT-4 utiliza aproximadamente 100 000 fichas, Llama maneja alrededor de 128 k, y Mistral opera con unos 32 000 tokens, lo que refleja sus objetivos de optimización y aplicaciones de destino únicos.
Un vocabulario más amplio, como el del GPT-4, reduce la cantidad de símbolos necesarios para representar el texto en comparación con los modelos anteriores, como el GPT-2. De hecho, esto duplica la cantidad de información que el modelo puede procesar dentro de una ventana de contexto determinada. Los modelos multilingües que admiten un número limitado de idiomas pueden requerir vocabularios hasta tres veces más grandes para mantener un rendimiento uniforme en todos los idiomas. La selección del tamaño de vocabulario correcto minimiza la fragmentación de los tokens y, al mismo tiempo, mantiene la eficiencia del modelo. La tokenización de subpalabras ofrece un equilibrio entre la compresión y el manejo de palabras nuevas, lo que la convierte en una opción práctica para muchas aplicaciones.
Una vez que se optimizan el vocabulario y la longitud de las secuencias, la eficiencia se puede mejorar aún más mediante el almacenamiento en caché y el procesamiento paralelo.
El almacenamiento en caché es una forma eficaz de mejorar la eficiencia de la tokenización al almacenar los cálculos para su reutilización. El almacenamiento en caché de valores clave (KV), por ejemplo, ahorra los tensores de clave y valor de los pasos de inferencia anteriores, lo que reduce los cálculos redundantes. Por ejemplo, lecho rocoso amazónico ha demostrado tiempos de respuesta hasta un 85% más rápidos para el contenido en caché, y los tokens en caché solo suponen alrededor del 10% del coste de los tokens de entrada normales. Del mismo modo, se habilita el almacenamiento en caché de KV en Transformers Huggging Face puede acelerar la generación aproximadamente 5 veces para una salida de 300 fichas en una GPU T4, lo que reduce significativamente el tiempo de procesamiento.
Para maximizar los beneficios del almacenamiento en caché, estructura las indicaciones de forma estratégica. Coloque primero el contenido estático, seguido de un punto de control de caché y, a continuación, añada el contenido dinámico. Por ejemplo, en un sistema de preguntas y respuestas basado en documentos, colocar el texto del documento al principio, insertar un punto de control en la caché y, a continuación, agregar la pregunta del usuario puede agilizar el procesamiento.
El procesamiento paralelo también aumenta el rendimiento al distribuir las tareas de tokenización entre varios procesadores. Este enfoque es particularmente eficaz para la tokenización por lotes. Los tokenizadores modernos, como el Hugging Face Tokenizer, pueden procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y gestionar aproximadamente 1 GB de datos en una CPU en menos de 20 segundos.
Tras implementar estas técnicas, es crucial medir su impacto mediante métricas de rendimiento.
La supervisión de las métricas de rendimiento es esencial para garantizar que su estrategia de tokenización sea eficiente y rentable. Entre las métricas clave a las que hay que hacer un seguimiento se encuentran la longitud de secuencia normalizada (NSL) y la fertilidad de las subpalabras, ya que un menor número de fichas suele indicar una menor fragmentación y una mayor eficiencia.
Por ejemplo, el tokenizador SUTRA ha demostrado un rendimiento excepcional en 14 idiomas según las métricas de NSL. Además, avances como el GPT-4o han demostrado un mejor manejo de ciertos idiomas indios en comparación con el GPT-4. Más allá de la fertilidad del NSL y de las subpalabras, no pierdas de vista la latencia, el rendimiento y el uso de los recursos para afinar tu enfoque de tokenización y conseguir una velocidad y un ahorro de costes óptimos.
La evaluación regular de estas métricas permite realizar ajustes basados en los datos, lo que garantiza que su estrategia de tokenización se mantenga alineada con las demandas del mundo real y, al mismo tiempo, ofrezca mejoras mensurables en el rendimiento y la eficiencia.
Cuando se trata de volúmenes masivos de texto repartidos en servidores y centros de datos, los métodos tradicionales de tokenización suelen tropezar con cuellos de botella en el rendimiento. Para superar estos desafíos, las estrategias distribuidas desempeñan un papel crucial a la hora de mantener la eficiencia, controlar los costos y garantizar la coherencia. Estos enfoques reflejan un compromiso más amplio con la optimización de los procesos para aplicaciones a gran escala.
La escalación eficaz de la tokenización comienza con la distribución inteligente de las cargas de trabajo. Esto implica el uso de herramientas como los balanceadores de carga, los planificadores y los monitores, junto con estrategias como Round-Robin, Least Connections, Weighted Load Balancing y Dynamic Load Balancing. Sin embargo, los escenarios del mundo real presentan complejidades, como la fluctuación de las cargas de trabajo, la variabilidad de las capacidades de los recursos, los retrasos en la red y la necesidad de tolerancia a los fallos. Abordar estos factores es fundamental para garantizar un funcionamiento fluido en los entornos distribuidos.
La supervisión de los costos de tokenización en las configuraciones distribuidas es cada vez más importante a medida que aumentan las inversiones en IA. Dado que se prevé que el gasto en IA aumente un 36% de aquí a 2025 y que solo el 51% de las organizaciones confía en evaluar el ROI de su IA, la transparencia de los costos es más importante que nunca. Herramientas como Lang Smith y Langfuse simplifican el seguimiento de los costos de los tokens, mientras que las funciones de etiquetado en la nube, como las que ofrece Amazon Bedrock, ayudan a asignar los gastos con precisión. Al implementar marcos de gobierno de datos y automatizar la recopilación de datos, las organizaciones pueden mejorar la calidad de los datos y reducir las ineficiencias.
Plataformas como prompts.ai llevan esto un paso más allá al integrar las capacidades de FinOps que monitorean el uso de los tokens en tiempo real. Con su sistema de crédito TOKN de pago por uso, prompts.ai proporciona información clara sobre los costos de tokenización en múltiples modelos y nodos. Esto permite a las organizaciones ajustar sus estrategias de tokenización en función del uso real, lo que garantiza una escalabilidad rentable.
A medida que se distribuyen las cargas de trabajo, mantener la coherencia de los tokens entre los nodos se convierte en una prioridad máxima. Las bibliotecas o los servicios de administración de tokens centralizados pueden estandarizar la generación de tokens y garantizar una asignación uniforme a través de un almacén de tokens compartido. Técnicas como los algoritmos de consenso, las transacciones ACID, los administradores de bloqueos, la partición de datos y la replicación mejoran aún más la coherencia. En el caso de los sistemas dispersos geográficamente, las soluciones de reconocimiento geográfico ayudan a mantener el cumplimiento de las normativas de datos locales, al tiempo que la automatización de las políticas de tokenización reduce la probabilidad de errores humanos a medida que los sistemas aumentan en complejidad.
A medida que la tokenización se convierte en la piedra angular de las operaciones de IA empresarial, trae consigo desafíos que van más allá de la eficiencia técnica. Las organizaciones deben abordar las posibles fallas de seguridad, cumplir con estrictos estándares regulatorios y tener en cuenta las consideraciones éticas. Estos factores son vitales para garantizar una implementación responsable de la IA en los diversos mercados mundiales.
La tokenización introduce vulnerabilidades que pueden exponer los sistemas de IA a amenazas como la inyección inmediata, la reconstrucción de datos y el robo de modelos. Los atacantes aprovechan las debilidades del procesamiento de los tokens para manipular los sistemas o extraer información confidencial. Por ejemplo, los ataques de reconstrucción de datos pueden aplicar ingeniería inversa a detalles confidenciales a partir de patrones de tokens, mientras que el robo de modelos aprovecha las brechas de tokenización para extraer algoritmos patentados.
La raíz de estos problemas suele estar en la forma en que los algoritmos de tokenización gestionan la entrada. Los errores en la tokenización pueden provocar interpretaciones erróneas por parte de los grandes modelos lingüísticos (LLM), lo que genera resultados inexactos que los atacantes pueden aprovechar. Muchos de estos defectos se deben a las limitaciones de los vocabularios a nivel de subpalabras, que tienen dificultades con estructuras lingüísticas complejas.
Los idiomas añaden otro nivel de complejidad, ya que cada uno presenta riesgos únicos. Las organizaciones que operan en entornos multilingües deben tener en cuenta estas variaciones al diseñar las medidas de seguridad.
Para mitigar estos riesgos, las empresas pueden fortalecer la tokenización diversificando los métodos de segmentación e implementando controles de acceso estrictos. Los controles de acceso basados en roles pueden limitar el acceso no autorizado a los sistemas de tokenización, mientras que la supervisión continua puede ayudar a detectar patrones inusuales que indiquen posibles infracciones. Estas sólidas defensas sientan las bases para cumplir con los estándares de cumplimiento y gobierno.
Más allá de la seguridad, las organizaciones deben garantizar que sus prácticas de tokenización se alineen con los marcos regulatorios. Todos estándares como PCI DSS, HIPAA, GDPR y FedRAMP recomiendan la tokenización como una medida de seguridad clave. Estas normativas suelen exigir que los datos confidenciales permanezcan dentro de límites geográficos específicos, incluso cuando se utilizan tokens para el procesamiento en la nube.
Por ejemplo, Netflix utilizó con éxito la tokenización para proteger los datos de las tarjetas de pago, lo que permitió cumplir con las estrictas normativas y, al mismo tiempo, mantener una experiencia fluida con los clientes.
El cumplimiento también exige auditorías periódicas para validar la integridad de la tokenización. Las organizaciones deben evaluar de forma rutinaria tanto sus sistemas internos como sus proveedores externos para garantizar el cumplimiento de las normas. Al subcontratar la tokenización, las empresas deben confirmar que los proveedores de servicios cumplen con los requisitos de la PCI DSS e incluir certificaciones de cumplimiento en sus auditorías.
A medida que evolucionan las regulaciones, las organizaciones deben actualizar las políticas de tokenización para mantenerse alineadas con los nuevos requisitos. Es fundamental contar con políticas de retención claras, que definan durante cuánto tiempo se almacenan los datos tokenizados y describan las prácticas de eliminación segura cuando ya no son necesarios.
Las plataformas como prompts.ai simplifican estos desafíos al ofrecer funciones de gobierno que rastrean el uso de la tokenización en los sistemas distribuidos. Con un seguimiento transparente de los costos y los registros de auditoría, las organizaciones pueden mantener el cumplimiento y, al mismo tiempo, optimizar las operaciones en varios modelos y regiones de IA.
La toma de decisiones éticas es tan importante como la seguridad y el cumplimiento cuando se trata de la tokenización. Las decisiones tomadas en la tokenización pueden tener consecuencias de gran alcance, particularmente en términos de equidad y representación. Una preocupación clave es la equidad multilingüe. Los sistemas de tokenización que representan de manera inadecuada a los idiomas distintos del inglés corren el riesgo de perpetuar los sesgos sistémicos al crear tokens mal entrenados. Esto puede provocar un rendimiento de IA deficiente para los hablantes de esos idiomas.
La tokenización también puede amplificar los sesgos de datos existentes. Los idiomas y los atributos demográficos subrepresentados a menudo dan como resultado un rendimiento sesgado del modelo, lo que plantea problemas éticos en áreas como la atención médica. Por ejemplo, los estudios muestran que los LLM pueden usar tan solo 15 atributos demográficos para volver a identificar casi todos los datos personales en conjuntos de datos anónimos, lo que plantea graves riesgos para la privacidad. En las aplicaciones sanitarias, se han observado sesgos en herramientas como ChatGPT-4, que a veces recurre a estereotipos en las sugerencias diagnósticas, lo que afecta de manera desproporcionada a determinadas razas, etnias y géneros.
Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben implementar marcos claros de rendición de cuentas. Las medidas de transparencia pueden ayudar a determinar la responsabilidad de las decisiones de IA, mientras que los diversos equipos de IA pueden identificar los sesgos que podrían pasar desapercibidos en grupos homogéneos. Los sistemas de evaluación continua también son esenciales para monitorear los resultados del LLM y abordar las consecuencias imprevistas.
«Necesitamos directrices sobre la autoría, los requisitos de divulgación, el uso educativo y la propiedad intelectual, basándonos en los instrumentos normativos existentes y en debates relevantes similares, como sobre la mejora humana». — Julian Savulescu, autor principal
La tokenización también plantea cuestiones éticas en la generación de contenido. Si bien permite la creación de contenido a gran escala, también abre la puerta a resultados perjudiciales, como la desinformación y la desinformación. Las organizaciones deben implementar políticas sólidas de moderación de contenido y priorizar la educación de los usuarios para minimizar estos riesgos. Equilibrar la innovación con la responsabilidad es clave para garantizar que las estrategias de tokenización beneficien a la sociedad.
En el cuidado de la salud, los riesgos éticos son particularmente altos. La tokenización debe tener en cuenta la privacidad, la equidad, la seguridad, la transparencia y la integración clínica del paciente. Se necesitan enfoques especializados para proteger los datos de salud confidenciales y, al mismo tiempo, garantizar que las herramientas de diagnóstico sigan siendo eficaces en diversas poblaciones.
El ajuste fino de la tokenización para modelos lingüísticos de gran tamaño implica un enfoque cuidadoso que priorice el rendimiento, la gestión de costos y la responsabilidad ética. Al seguir las estrategias que se describen aquí, los equipos empresariales pueden reducir los gastos y, al mismo tiempo, garantizar unos resultados de IA coherentes y de alta calidad en varios sistemas. A continuación encontrará una guía simplificada para poner en práctica estas prácticas.
Los siguientes métodos se alinean con las discusiones anteriores sobre la mejora del rendimiento, la garantía de la seguridad y el tratamiento de las preocupaciones éticas:
Para implementar una estrategia de tokenización eficaz, divide el proceso en tres fases clave:
Las plataformas diseñadas para la administración de IA a gran escala, como prompts.ai, pueden simplificar y acelerar el proceso de optimización de la tokenización en los sistemas distribuidos. Con su interfaz unificada, prompts.ai admite varios modelos lingüísticos de gran tamaño, lo que agiliza la administración de modelos en un entorno seguro.
La capa FinOps integrada en la plataforma proporciona un seguimiento de los tokens en tiempo real y la optimización de los costos, lo que ayuda a las organizaciones a evitar los recargos en los modelos de precios de pago por token. Sus funciones de gobernanza garantizan el cumplimiento de registros de auditoría transparentes y la rendición de cuentas en materia de costes. Además, las herramientas colaborativas facilitan a los equipos perfeccionar la ingeniería rápida, lo que reduce el uso de fichas y, al mismo tiempo, mantiene (o incluso mejora) la calidad de los resultados. Para las empresas que están ampliando sus estrategias de tokenización, prompts.ai elimina la complejidad de gestionar entornos de varios proveedores, lo que permite a los equipos centrarse en impulsar la innovación y alcanzar sus objetivos.
La elección del tamaño de vocabulario correcto para su modelo lingüístico depende de la naturaleza de su conjunto de datos y de los objetivos de su proyecto. Empieza por examinar la distribución de frecuencias de los tokens en tu conjunto de datos para lograr un equilibrio entre capturar una amplia gama de palabras y mantener la eficiencia del proceso evitando una complejidad innecesaria.
Para conjuntos de datos más pequeños, optar por un tamaño de vocabulario más pequeño suele ser más práctico. Este enfoque minimiza las demandas computacionales y, al mismo tiempo, ofrece un rendimiento sólido. Por otro lado, los conjuntos de datos más grandes suelen beneficiarse de un vocabulario más extenso, ya que permite una mejor representación de los tokens y una mayor precisión. Los mejores resultados suelen obtenerse mediante un proceso de prueba, error y ajuste.
Uso de herramientas como prompts.ai puede simplificar esta tarea. Con las funciones integradas para el seguimiento y la optimización de la tokenización, puede ahorrar tiempo y ampliar sus esfuerzos de manera más eficaz.
Para proteger los datos tokenizados y mantener el cumplimiento en entornos con varios idiomas, es crucial implementar herramientas que se adapten a diversos idiomas y conjuntos de caracteres. Esto minimiza los riesgos, como la mala interpretación de los datos o la exposición no intencionada. Empleando controles de acceso estrictos, dirigiendo auditorías periódicas, y seguir estándares como PCI DSS son pasos clave para proteger la información confidencial.
Además, los tokens deben diseñarse para que tengan relevancia solo en contextos de aplicación específicos. El uso coherente de las políticas de cifrado y anonimización garantiza además que los datos tokenizados se mantengan seguros y cumplan con las normas, sin importar el idioma o la región en que se utilicen.
Almacenamiento en caché, en particular almacenamiento en caché de valores clave, desempeña un papel crucial en la mejora de la eficiencia de la tokenización. Al almacenar las representaciones de los tokens que ya se han calculado, se elimina la necesidad de realizar cálculos repetitivos. Esto no solo acelera el proceso de tokenización, sino que también acelera la inferencia en grandes modelos lingüísticos (LLM).
Además, procesamiento paralelo mejora el rendimiento al permitir que se realicen varias operaciones simultáneamente. Este enfoque ayuda a rellenar las cachés con mayor rapidez y minimiza las demoras, incluido el tiempo crítico para obtener el primer token (TTFT). Cuando se combinan, estas estrategias mejoran la escalabilidad, aumentan el rendimiento y reducen significativamente los costos operativos asociados con la implementación de los LLM.
