La introducción de los tokens en los ChatBots tiene su fundamento en que los primeros intentos de procesamiento del lenguaje natural se centraban en la comprensión de palabras completas, algo que tenía bastantes limitaciones, especialmente cuando el sistema tenía que analizar neologismos, o palabras en contextos desconocidos.
Por eso, con el avance de la IA y el desarrollo los ChatBots inteligentes, los nuevos modelos que se basan en arquitecturas de transformadores, dependen en gran medida de la tokenización para poder generar texto.
Pero la verdad es que la tokenización no es un concepto exclusivo del procesamiento del lenguaje natural, puesto que también se utiliza en la seguridad de datos, donde tiene como función sustituir la información por identificadores únicos, conocidos como ‘tokens’, que no tienen valor intrínseco por sí mismos.
De hecho, el concepto de ‘token’ se utiliza en varios campos tecnológicos en la actualidad, pero hoy vamos a hablar de la tokenización en la interacción hombre-máquina, que es la propia de los sistemas de mejora de atención al cliente con ChatBots.
¿Qué son los tokens en los ChatBots de inteligencia artificial?
Los tokens son unidades básicas de lenguaje que se utilizan para representar palabras, símbolos, o incluso caracteres individuales dentro de un texto, y en el caso de los ChatBots, se utilizan para dividir un texto en unidades menores, con el objetivo de que el sistema pueda analizarlas con mayor facilidad.
De esta forma, como estamos viendo, la tokenización es un paso crítico en el proceso de comprensión del lenguaje natural, ya que hace posible que los ChatBots sean capaces de identificar los patrones y las estructuras lingüísticas que después se utilizan para generar las respuestas.
Por ejemplo, cuando un usuario interactúa con un ChatBot mediante una pregunta, o a través de una petición, el sistema utiliza la tokenización para dividir la entrada en tokens individuales que pueden analizarse y compararse con los patrones lingüísticos que este tiene almacenados en su base de datos.
De entre las técnicas que se utilizan para ello, estaría la etiquetación ‘part-of-speech’, para identificar la categoría gramatical de cada token y para determinar su función dentro del texto.
Además, la capacidad de los ChatBots para procesar tokens también hace que puedan aprender patrones lingüísticos complejos a través del uso de muchos datos de texto, para entrenar un ChatBot y lograr conversaciones más humanas.
¿Para que se utilizan los tokens en un ChatBot de inteligencia artificial?
Como estamos comentando, en la utilización de tokens en los ChatBots cada uno de estos elementos representa una unidad léxica que puede procesarse y analizarse por el sistema de inteligencia artificial generativa.
De esta forma, en el proceso de análisis del lenguaje natural, los tokens se identifican y se clasifican según su función gramatical y semántica, lo que significa que cada token se etiqueta por separado con cierta información sobre su categoría léxica, como si es un verbo, un sustantivo, un adjetivo, o un adverbio.
Así, el sistema de inteligencia artificial puede comprender con mucha más facilidad su papel en la oración o en el texto. Además, los tokens se analizan para identificar patrones y relaciones entre ellos, de tal forma que el sistema pueda generar textos cuya lectura resulta más coherente y natural para las personas.
Se puede decir entonces que los tokens en los ChatBots es lo que hace posible realmente que estos sistemas sean capaces de identificar el contexto en el que está comunicándose con el usuario, ya que hay que tener en cuenta que las dobles intenciones, o la capacidad de entender metáforas, o palabras con varios significados, es el ‘talón de Aquiles’ de los modelos de lenguaje artificiales.
¿Cómo funcionan los tokens en los ChatBots de inteligencia artificial?
Existen diferentes métodos de tokenización, cada uno con sus características y que además son ideales para determinados idiomas, donde por ejemplo la tokenización basada en palabras divide el texto en palabras individuales, lo que es útil para lenguajes con delimitadores claros como el español, o el inglés.
Por otra parte, la tokenización basada en subpalabras descompone las palabras en unidades más pequeñas, como prefijos o sufijos, para manejar palabras compuestas, o términos poco comunes.
Hay que tener en cuenta que los modelos de IA tienen límites en la cantidad de tokens que pueden procesar en una sola interacción, siendo estos unos límites que de hecho se establecen con el objetivo de mantener la eficiencia y la coherencia en las respuestas que genera el sistema.
Por ejemplo, si un modelo tiene un límite de 4.096 tokens, como GPT-4, tanto la entrada del usuario, como la respuesta generada se ajustan dentro de este margen, ya que superar este límite provocaría la incapacidad del modelo para responder a la consulta.
Además, la longitud de los tokens influye en el coste computacional del procesamiento, y es por eso que el precio de los servicios normalmente se basa en la cantidad de tokens procesados.
Con la integración API en los ChatBots, se amplían estos límites, ya que se hace uso de un servicio ‘premium’ para aprovechar todas las ventajas de estos sistemas a nivel empresarial.
De hecho, la reducción de costes de soporte con el uso de ChatBots es más que evidente en cualquier negocio que se dedica a implementar esta tecnología, incluso en aquellos que no cuenten con un gran presupuesto.
Por eso, te invitamos a contactar con nosotros para que podamos atenderte de forma personalizada y ayudarte a desarrollar y/o configurar el ChatBot ideal para tu negocio.
