Cómo gestionar los tokens de ChatGPT

Editado 3 Hace unas semanas por ExtremeHow Equipo Editorial

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Cuando se trabaja con modelos de IA como ChatGPT, un aspecto importante a comprender es el concepto de "tokens". Los tokens son esencialmente los bloques de construcción del texto de entrada y salida que el modelo procesa. Gestionar los tokens de manera efectiva garantiza un mejor rendimiento, concisión y alineación con las tareas. En esta guía, profundizaremos en la gestión de tokens, con el objetivo de ayudar a desarrolladores y entusiastas a tener interacciones eficientes con ChatGPT.

Comprendiendo los tokens en ChatGPT

Los tokens son subcadenas de texto que el modelo de lenguaje procesa, que a menudo se asemejan a palabras o partes de palabras. Puedes pensar en los tokens como elementos individuales que el modelo lee, transforma y utiliza para predecir el siguiente token durante la generación de texto. Por ejemplo, la palabra "ChatGPT" puede dividirse en múltiples tokens dependiendo del método de tokenización. Los tokens también pueden representar puntuación, caracteres especiales, números, etc.

La familia de modelos GPT-3, que incluye ChatGPT, utiliza una forma de tokenización Byte Pair Encoding (BPE). Esto significa que las palabras se dividen en unidades sub-palabra en límites estadísticos. Por ejemplo, la frase “friendship” puede dividirse en “friend” y “ship” según las reglas de tokenización.

La importancia de la gestión de tokens

La gestión cuidadosa de los tokens es importante por varias razones:

• Restricciones de entrada: Al proporcionar entrada a ChatGPT, hay un límite en el número de tokens que pueden procesarse al mismo tiempo. Superar este límite hará que la entrada se trunque, potencialmente causando que se pierda un contexto importante.
• Eficiencia de costos: Muchos servicios de IA, incluyendo OpenAI, cobran basado en el número de tokens procesados. El uso eficiente de los tokens puede llevar a ahorros de costos.
• Consistencia de la respuesta: Gestionar los tokens puede prevenir interrupciones en las respuestas y garantizar que las salidas sean tan completas e informativas como se necesite.

Técnicas para gestionar los tokens

La gestión adecuada de tokens involucra varias prácticas. Aquí están las técnicas principales:

1. Conciencia del límite de tokens

Cada interacción con ChatGPT viene con una restricción de tokens. Diferentes modelos tienen diferentes límites. Por ejemplo, un modelo puede permitir un máximo de 4,096 tokens por interacción de entrada+salida. Conocer estos límites ayuda a estructurar los mensajes y respuestas efectivamente. Al planificar interacciones:

• Considera el presupuesto de tokens tanto para la entrada como para la salida esperada.
• Asegúrate de que la información importante esté priorizada e incluida en el presupuesto.

2. Personalización de la longitud del mensaje

Para mantenerse dentro del límite de tokens, refina la longitud de tu mensaje:

• Ser conciso: Usa un lenguaje conciso para transmitir el mensaje.
• Elimina detalles innecesarios: Elimina repeticiones innecesarias y detalles redundantes.
• Sobrecarga de contexto: Incluye solo interacciones históricas o contexto relevantes para mantener la coherencia.

3. Preprocesamiento de la entrada

El preprocesamiento de datos de entrada ayuda a gestionar los tokens de manera efectiva al mantener solo los datos necesarios y reformateados:

• Limpieza de datos: Elimina caracteres innecesarios, espacios o metadatos que no impactan la comprensión.
• Resumen: Convierte largas narrativas en resúmenes más cortos sin dejar de lado información importante.

4. Formato consistente

Utiliza un formato consistente que sea eficiente en cuanto a tokens y lógicamente organizado. Por ejemplo:

<details> Nombre: John Doe Estado: Pendiente Comentarios: Ninguno </details>

Este formato estructurado ayuda a comprimir el contenido dentro de límites de tokens previsibles, gestionando mejor la capacidad de los tokens.

5. Usar herramientas de tokenización

El uso de herramientas y bibliotecas de tokenización puede ayudar a gestionar los tokens con anticipación al simular cómo se tokenizará la entrada.

• Herramientas como el Tokenizador de OpenAI pueden mostrar cómo un texto dado se convierte en tokens y predecir el número de tokens.
• Implementa la solución en código:

import tiktoken
text = "This is a test to count tokens."
encoding = tiktoken.get_encoding("gpt3")
token_count = encoding.count_tokens(text)
print(f"Token count: {token_count}")

Ejemplos de escenarios de gestión de tokens

Veamos algunos escenarios prácticos donde se realiza la gestión de tokens:

Escenario 1: Límites de caracteres

ChatGPT, una plataforma de conversación, limita las respuestas a 280 caracteres. Aquí se muestra cómo gestionarlo:

• Analiza si el contexto es una parte integral de cada conversación.
• Limita la información histórica del chat solo a lo necesario para la continuidad.

mensaje:

system= "En nuestra plataforma de chat, debes delinear las características clave para el producto XYZ. "
user= "¿Puedes enumerar las características de XYZ en 280 caracteres? "

Escenario 2: Texto de entrada largo

Un servicio procesa reseñas de clientes para análisis de sentimiento. Algunas reseñas son largas.

• Resume la reseña en puntos clave antes de analizarla.
• Usa segmentación si es necesario, dividiendo las reseñas en segmentos.

Mejores prácticas

Aquí hay algunas mejores prácticas finales a considerar:

• Pruebas iterativas: Prueba regularmente variaciones de entrada para ver cómo afectan el uso de tokens.
• Equilibrar contexto: Mantén un equilibrio entre incluir suficiente contexto y superar los límites de tokens.
• Revisar costos de tokens: Analiza el uso a lo largo del tiempo para determinar la eficiencia de costos y los requisitos de opciones de modelo.

Conclusión

La gestión de tokens es una habilidad desarrollada que aumenta la eficacia del uso de modelos basados en IA como ChatGPT. Apuntar a la claridad, concisión y eficiencia mientras continúas interactuando con la IA te llevará a superar tus objetivos. A través de la comprensión de las complejidades de la tokenización, la planificación previa y los ajustes basados en pruebas de salida, los usuarios pueden disfrutar de sesiones optimizadas y productivas con ChatGPT.

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