Última atualização: 02 de Junho de 2025
No contexto do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e, especialmente, dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), um "token" é uma unidade fundamental de texto que o modelo utiliza para processar e gerar linguagem. Um token pode ser uma palavra inteira, uma subpalavra (um pedaço de uma palavra), um caractere individual, ou até mesmo um sinal de pontuação.
O processo de dividir um texto de entrada em tokens é chamado de "tokenização". A forma como o texto é tokenizado depende do "tokenizador" específico usado pelo modelo de IA.
Tipos de Tokenização:
- Tokenização por Palavra: O texto é dividido em palavras com base em espaços e pontuação. Simples, mas pode ter problemas com palavras compostas ou vocabulários grandes.
- Tokenização por Caractere: O texto é dividido em caracteres individuais. O vocabulário é pequeno, mas as sequências podem se tornar muito longas.
- Tokenização por Subpalavra (Subword Tokenization): Uma abordagem comum em LLMs modernos. Algoritmos como Byte Pair Encoding (BPE), WordPiece (usado pelo BERT) ou SentencePiece dividem o texto em unidades que podem ser palavras frequentes, partes de palavras menos frequentes ou caracteres. Isso ajuda a lidar com palavras raras, erros de digitação e diferentes formas de palavras (plural, conjugações) de forma mais eficiente, mantendo um tamanho de vocabulário gerenciável.
Importância dos Tokens para LLMs:
- Unidade de Processamento: Os LLMs operam em sequências de tokens. Eles preveem o próximo token em uma sequência ou calculam a probabilidade de uma sequência de tokens.
- Limite de Contexto (Context Window): Os LLMs têm um "limite de contexto" ou "janela de contexto", que é o número máximo de tokens que eles podem processar de uma vez (tanto na entrada quanto na saída combinadas). Por exemplo, um modelo pode ter um limite de contexto de 4096 tokens ou 32.000 tokens. Prompts ou saídas que excedem esse limite precisam ser truncados ou processados em partes.
- Embeddings: Cada token é geralmente convertido em um "embedding" (um vetor numérico) antes de ser processado pela rede neural do LLM.
- Custo e Faturamento: Muitos provedores de API de LLM (como OpenAI) cobram com base no número de tokens processados na entrada e na saída. Portanto, entender como o texto é tokenizado é importante para estimar custos.
Geralmente, para textos em inglês, uma aproximação comum é que 1 token corresponde a cerca de 4 caracteres, ou que 100 tokens são aproximadamente 75 palavras. No entanto, isso pode variar significativamente dependendo do idioma, do conteúdo do texto e do tokenizador específico utilizado.
Compreender o conceito de tokens é essencial para trabalhar eficazmente com LLMs, seja para engenharia de prompt, desenvolvimento de aplicações ou gerenciamento de custos de API.