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O que é um Token em um LLM?

· Leitura de 4 minutos

Tokens são elementos fundamentais para entender como os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) funcionam. Se você já usou uma ferramenta baseada em um LLM, como um chatbot ou um assistente de voz, é provável que essas ferramentas processem suas solicitações dividindo-as em "tokens". Mas o que exatamente é um token e por que é essencial? Vamos explorar este conceito de maneira simples e detalhada.

1. Compreendendo Tokens: Uma Definição Simples​

Um token é uma unidade de texto que modelos de linguagem usam para entender e gerar conteúdo. Ele pode ser:

  • Uma palavra inteira.
  • Uma parte de uma palavra.
  • Um caractere individual.

Aqui está um exemplo simples:

Frase: "Olá, como você está?"
Tokens Possíveis: ["Olá", ",", "como", "você", "está", "?"]

O modelo divide a frase nessas unidades para analisar e gerar respostas.

2. Por Que os Tokens São Importantes?​

LLMs, como GPT ou outros modelos, não leem frases como nós. Eles processam cada frase em fragmentos ou tokens. Esses tokens permitem que o modelo:

  • Analisar o Contexto: Compreender as relações entre as palavras.
  • Prever o Próximo Passo: Antecipar qual palavra ou fragmento deve vir a seguir.
  • Reduzir a Complexidade: Trabalhar com unidades uniformes para aumentar a eficiência.

Aqui está um diagrama simples para visualizar o processo:

3. Como os Tokens São Criados?​

A criação de tokens depende de um algoritmo chamado "tokenização." Esse processo divide o texto com base em regras específicas. Por exemplo:

  • Espaços são frequentemente separadores básicos.
  • Sinais de pontuação, como "." ou ",", podem ser tokens individuais.
  • Certas palavras ou partes de palavras também são isoladas.

4. Exemplo Prático:​

Vamos ver como uma frase mais complexa é tokenizada:

Frase: "Modelos de IA são fascinantes!"

Tokens: ["Modelos", "de", "IA", "são", "fascinantes", "!"]

Aqui, algumas palavras como "modelos" permanecem inteiras, enquanto a pontuação é tratada como um token separado. Isso permite que o modelo lide com palavras raras ou complexas de forma eficiente.

5. Limites de Tokens em LLMs​

Cada LLM tem uma capacidade máxima de tokens que pode processar de uma vez. Por exemplo, se um modelo tem um limite de 4.000 tokens, isso inclui:

  • Tokens da solicitação do usuário.
  • Tokens na resposta gerada.

Aqui está outro diagrama para explicar:

Isso significa que, se sua solicitação for muito longa, a resposta pode ser truncada.

6. Tokens e Custo: Por Que Isso Importa​

Em um contexto comercial, o custo de usar um LLM está frequentemente ligado ao número de tokens processados. Mais tokens significam tempos de processamento mais longos e custos mais altos. Isso tem implicações diretas para empresas que utilizam modelos de IA:

  • Otimização: Escreva solicitações concisas para reduzir custos.
  • Eficiência: Priorize informações essenciais.

7. Simplificação: Uma Metáfora Simples​

Imagine um token como um tijolo. Para construir uma parede (uma resposta ou análise), o modelo monta esses tijolos. Quanto mais tijolos (tokens) você tiver, mais complexa a parede pode ser, mas isso também requer mais tempo e recursos.

Conclusão​

Tokens estão no cerne de como os modelos de linguagem operam. Ao entender esse conceito, você pode otimizar melhor suas interações com essas ferramentas, seja criando chatbots eficientes ou elaborando consultas eficazes. Em resumo, um token é muito mais do que um simples fragmento de texto: é a chave que permite que as máquinas entendam e gerem a linguagem humana.