IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Unigram LM: Una forma moderna de tokenización Introducción En la era digital, donde los datos textuales son cada vez más valiosos, transformar el lenguaje en una representación numérica se vuelve esencial para la inteligencia artificial. La…
WordPiece: Una técnica de tokenización moderna Introducción La transformación del texto en datos numéricos es un paso crucial en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), y la tokenización juega un papel fundamental en este proceso. En e…
BPE (Byte Pair Encoding): Una técnica avanzada de tokenización moderna Introducción En el camino hacia la transformación del lenguaje en geometría, una parte crucial es la tokenización. Este proceso implica dividir el texto en unidades sign…
Compromisos de diseño Introducción La tokenización es un paso fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Divide el texto en unidades más pequeñas, como palabras o subpalabras, para que los modelos de NLP puedan procesarlo. …
Palabras desconocidas: Un desafío en la tokenización Introducción Las palabras desconocidas son un desafío constante en el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Aunque las técnicas modernas de tokenización han avanzado significativamente…
Idiomas flexivos (español): Desafíos en la tokenización Introducción Los idiomas flexibles, como el español, presentan desafíos únicos para la tokenización y la representación de texto. En comparación con los idiomas con gramática rígida, d…
Caracteres Introducción En el mundo del procesamiento de lenguaje natural (NLP), cada detalle cuenta. Los caracteres, aunque a menudo se olvidan o se ignoran, son fundamentales para la tokenización y representación del texto en modelos de N…
Subpalabras Introducción En la transformación de lenguaje en números, una fase crucial es la tokenización. Esta etapa divide el texto en unidades más pequeñas conocidas como tokens. Este proceso es fundamental para que los modelos de inteli…