Tokenização: Desafios e Impactos em Inteligências Artificiais

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Tokenização: O Desafio das Inteligências Artificiais Generativas

As Inteligências Artificiais (IAs) gerativas enfrentam desafios na forma como processam textos, diferentemente dos humanos. Compreender o ambiente interno baseado em “tokens” pode explicar alguns comportamentos estranhos e limitações persistentes. A maioria dos modelos, desde os pequenos como Gemma até o líder de mercado GPT-4o da OpenAI, são construídos sobre uma arquitetura conhecida como transformer.

Transformers e Tokenização

Os transformers associam textos a outros tipos de dados, mas não conseguem lidar com texto bruto sem uma quantidade massiva de computação. Por isso, os modelos atuais trabalham com textos divididos em tokens, como palavras ou sílabas, por meio de um processo chamado tokenização. Essa técnica permite que as IAs absorvam mais informações antes de atingir um limite conhecido como janela de contexto.

Desafios da Tokenização

A tokenização pode introduzir vieses, como espaçamentos estranhos que podem confundir as IAs. Dependendo do tokenizador, a mesma frase pode ser codificada de maneiras diferentes, levando a resultados distintos. Além disso, idiomas como chinês e japonês, que não utilizam espaços entre palavras, enfrentam dificuldades na tokenização.

Impacto em Outros Idiomas e em Tarefas Matemáticas

A tokenização varia em diferentes idiomas, o que pode afetar o desempenho dos modelos. Além disso, a tokenização inconsistente de números pode prejudicar a compreensão de equações matemáticas pelas IAs, levando a erros em padrões numéricos e contextos temporais.

Rumo a Novas Arquiteturas

Diante dos desafios da tokenização, novas arquiteturas de modelos podem ser a chave para superar essas limitações. Modelos como MambaByte, que dispensam a tokenização e trabalham diretamente com bytes, mostram potencial para lidar com essas questões de forma mais eficiente.

Referências

TechCrunch: Tokens Are a Big Reason Today’s Generative AI Falls Short

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