Tokenização de Texto: Como Redes Neurais Transformam Linguagem em Dados

Tokenização de texto é o processo fundamental que permite que uma rede neural transforme a linguagem humana em números compreensíveis para cálculos matemáticos. Diferente dos humanos, uma rede neural não lê frases como um todo, mas sim converte palavras, espaços e pontuações em uma forma adequada para processamento computacional. Esse processo ocorre nos estágios iniciais de qualquer modelo de linguagem.

O que é tokenização de texto e por que ela é necessária para redes neurais

Tokenização significa dividir uma sequência de texto em elementos menores - tokens - que a inteligência artificial consegue manipular. Esses tokens podem ser palavras inteiras, partes de palavras, símbolos individuais, números ou sinais de pontuação.

Por exemplo, enquanto uma pessoa entende a palavra "tokenização" como um único termo, o tokenizador pode mantê-la como um só token ou dividi-la em partes menores. O mesmo ocorre com nomes, termos técnicos, palavras raras ou expressões em diferentes idiomas.

Isso se deve ao fato de que redes neurais não podem executar operações matemáticas diretamente sobre letras ou palavras; processadores trabalham apenas com números. Assim, a tokenização funciona como uma camada intermediária entre a linguagem humana e o modelo matemático.

Tokenização não é apenas separar palavras por espaços

Se pegarmos a frase:

Rede neural entende texto.

Uma separação tradicional geraria três palavras. Mas um tokenizador real pode gerar mais elementos: partes de palavras longas, pontuação separada ou fragmentos de palavras. O resultado depende do algoritmo e do dicionário usados pelo modelo.

Nem sempre um token equivale a uma palavra. Palavras curtas e comuns podem ser um único token, mas palavras longas ou raras podem ocupar vários tokens. Pontuações, números ou fragmentos de palavras também podem ser tokens individuais.

Por isso, duas frases com o mesmo número de palavras podem ter quantidades diferentes de tokens. Além disso, textos com o mesmo significado em russo e inglês, por exemplo, podem consumir números distintos de tokens.

Leia mais sobre o que são tokens, por que eles são necessários para modelos de linguagem e por que o ChatGPT conta tokens em vez de palavras no artigo Tokens em redes neurais: o que são e por que o ChatGPT não conta palavras.

Como o texto é transformado em tokens

O tokenizador recebe a string original e a divide em uma sequência de elementos do seu dicionário. Os limites de cada token nem sempre coincidem com os das palavras. Em alguns casos, o token é uma palavra inteira; em outros, apenas uma parte ou até um símbolo isolado.

Da string original à sequência de fragmentos

Considere a frase simples:

Rede neural analisa texto.

Para humanos, há três palavras e um ponto. Para o tokenizador, pode haver algo como:

[Rede] [ neural] [ analisa] [ texto] [.]

Esse exemplo ilustra que diferentes tokenizadores podem dividir a mesma frase de maneiras distintas. Em alguns sistemas, o espaço antes da palavra faz parte do token, diferenciando elementos iguais em posições diferentes da frase.

Esse método permite que o modelo componha palavras raras ou complexas a partir de fragmentos mais universais, reduzindo o tamanho necessário do dicionário.

Por que uma palavra pode ocupar vários tokens

Quanto mais frequentemente uma sequência aparece nos dados de treinamento, maior a chance dela ser representada por um token próprio. Palavras comuns, terminações e combinações frequentes são codificadas de forma mais compacta. Palavras raras, nomes próprios ou termos técnicos podem ser divididos em fragmentos menores se não estiverem presentes inteiramente no dicionário.

Por exemplo, a palavra fictícia:

microarquitetura

Poderia ser dividida em:

[micro] [arquitet] [ura]

Se os fragmentos maiores também não existirem, a divisão ocorre em partes ainda menores.

O idioma do texto também influencia: tokenizadores com dicionários desenvolvidos a partir do inglês tendem a codificar textos neste idioma de forma mais compacta do que em russo, japonês ou outros idiomas. Isso faz com que frases de sentido idêntico, em idiomas diferentes, ocupem quantidades distintas de tokens.

Símbolos incomuns, emojis, sequências de números e códigos podem ser particionados de forma inesperada, ocupando mais tokens do que frases comuns.

O que é um tokenizador

O tokenizador é o algoritmo e o conjunto de dados responsáveis por transformar o texto em tokens. O núcleo do tokenizador é o dicionário, que associa cada token permitido a um identificador numérico único.

Por exemplo:

• "texto" → 4812
• "neuro" → 7351
• "rede" → 294
• "." → 13

Esses números são ilustrativos; dicionários e identificadores variam entre modelos.

Quando o usuário envia uma solicitação, o tokenizador procura os elementos correspondentes no dicionário e gera a sequência de tokens. Se a palavra inteira não existir, o algoritmo usa fragmentos menores, permitindo que qualquer texto seja representado por um conjunto limitado de tokens conhecidos pelo modelo.

O tamanho e a construção do dicionário influenciam a compactação do texto, o tratamento de diferentes idiomas e a quantidade de tokens necessários para palavras raras. Assim, a tokenização não é só uma formalidade técnica, mas parte essencial da arquitetura do modelo de linguagem.

BPE e Byte Pair Encoding: como a rede neural seleciona partes das palavras

Um dos métodos mais comuns de tokenização é o Byte Pair Encoding (BPE). Inicialmente criado para compressão de dados, o BPE passou a ser usado na construção de dicionários para modelos de linguagem.

A principal ideia é encontrar sequências frequentes e uni-las em tokens maiores. Assim, termos comuns podem ser representados de maneira compacta, enquanto palavras raras são compostas por vários tokens menores.

Se o dicionário contivesse apenas palavras inteiras, ele seria gigantesco, principalmente em línguas flexivas como o russo. Novos nomes, termos e produtos surgem constantemente, tornando inviável armazenar todas as variações. Por outro lado, dividir tudo em caracteres individuais gera sequências muito longas. O BPE encontra um equilíbrio entre esses extremos.

Como funciona o BPE na prática

Imagine que as seguintes palavras aparecem frequentemente nos dados de treinamento:

neurônio, rede neural, neuronal

O algoritmo começa tratando cada palavra como uma sequência de caracteres, depois identifica pares de caracteres mais frequentes e os une em tokens maiores:

• n + e → ne
• ne + u → neu
• neu + r → neur
• neur + o → neuro

Dessa forma, "neuro" se torna um token recorrente, usado para compor diferentes palavras sem duplicar todo o termo no dicionário.

Assim, termos comuns são codificados de forma compacta, e palavras raras são montadas a partir de fragmentos conhecidos. O BPE pode ser implementado de várias maneiras e coexistir com outros métodos de tokenização.

Diferentes modelos podem dividir a mesma frase em quantidades distintas de tokens, mesmo utilizando o mesmo princípio, devido a dicionários construídos de forma independente.

O objetivo, porém, é comum: representar a variedade ilimitada da linguagem humana com um conjunto finito de elementos. Cada token, uma vez definido, recebe um número e é processado pela rede neural.

Como tokens viram números compreensíveis pela rede neural

Após a tokenização, o modelo recebe uma sequência de tokens, mas ainda precisa transformá-los em números para processá-los.

ID numérico de cada token

No dicionário, cada token recebe um número exclusivo. Por exemplo, a frase:

rede neural entende texto

Pode se transformar em:

[neuro] [rede] [ entende] [ texto]

E, em seguida, em uma sequência de identificadores, como:

[3817, 9421, 15603, 4812]

Esses números são ilustrativos; os valores reais dependem do dicionário do tokenizador.

O ID funciona como o número de uma linha em um banco de dados: identifica o token, mas não traz significado próprio.

Por que um único número não basta

O ID numérico não indica o significado do token. Por exemplo, se "gato" for 500 e "cachorro" for 9000, isso não quer dizer que "cachorro" seja 18 vezes mais importante que "gato".

Por isso, cada ID é usado para obter uma outra representação: um vetor, chamado embedding.

Como surgem os vetores

Cada token tem uma representação numérica composta por vários valores. Por exemplo, no lugar do ID 3817, a rede recebe algo como:

[0.12, -0.47, 0.83, 0.05, ...]

Nas redes neurais reais, esses vetores podem ter centenas ou milhares de componentes. Os parâmetros são ajustados durante o treinamento para capturar relações entre tokens e seu contexto.

Não se deve associar cada número do vetor a um conceito fixo, como "animal" ou "emoção positiva". O significado é distribuído entre todos os parâmetros e depende do contexto global do modelo.

Além disso, informações sobre a posição dos tokens na sequência são adicionadas, já que a ordem das palavras altera completamente o sentido.

Resumindo, o caminho é:

texto → tokenização → tokens → IDs → vetores → processamento pela rede neural

Por exemplo, ao digitar uma frase, o tokenizador a divide em partes e as substitui por números. O modelo converte esses números em vetores e analisa as relações entre os tokens e o contexto.

É nesse estágio que a linguagem é definitivamente convertida em dados matemáticos para cálculos pela rede neural.

Como a tokenização influencia a compreensão do texto pela rede neural

A tokenização não define o significado do texto, mas determina como ele será apresentado ao modelo. Quanto mais familiar for a sequência de tokens, mais compacta será sua representação e mais eficiente o processamento.

Palavras relacionadas para humanos, como "gato", "gatinho" e "gatinho novo", podem ser divididas de maneiras diferentes pelo tokenizador - uma pode virar um único token, outra dois ou mais fragmentos. A rede neural deve então reconstruir as relações entre esses elementos a partir do contexto.

Isso é crucial para termos raros. Palavras comuns do dicionário geralmente são tokens maiores, enquanto nomes incomuns, fórmulas químicas ou termos recém-criados podem ser fragmentados em vários tokens.

Por exemplo, uma palavra conhecida pode ser:

[computador]

Um termo raro:

[quan] [to] [grav] [ímetro] [ia]

O modelo ainda consegue processar palavras fragmentadas, mas elas ocupam mais espaço e geram sequências maiores.

O idioma usado também afeta a tokenização. Se o dicionário foi baseado em dados em inglês, os fragmentos desse idioma serão mais eficientes, enquanto outros idiomas podem exigir mais tokens para expressar a mesma informação.

Isso é especialmente relevante em textos longos, pois o contexto do modelo é medido em tokens, não em páginas ou palavras. Assim, textos do mesmo tamanho visual podem ocupar diferentes quantidades de contexto disponível.

No entanto, tokenização não é sinônimo de compreensão do idioma. Quando uma palavra é dividida em vários tokens, a rede neural analisa a sequência e suas relações para extrair o significado, especialmente considerando o contexto.

Por exemplo, a palavra "chave" pode ser uma ferramenta, uma nascente de água, um método de decodificação ou um elemento de acesso a um sistema. O tokenizador apenas transforma o texto em tokens, e cabe ao modelo atribuir significado conforme o contexto.

Portanto, a resposta para "como a rede neural entende o texto" começa com a tokenização, mas vai além: o tokenizador converte a linguagem em uma forma processável, enquanto a análise do contexto e das relações ocorre dentro do modelo de linguagem.

Conclusão

A tokenização de texto é o primeiro passo para transformar a linguagem humana em dados processáveis por redes neurais. O texto é convertido em tokens, cada um recebe um ID numérico, e o modelo obtém uma representação vetorial para cálculos subsequentes.

Um token não precisa ser uma palavra: pode ser uma palavra inteira, parte dela, símbolo ou pontuação. Assim, a quantidade de tokens depende não só do tamanho do texto, mas também do idioma, vocabulário e tokenizador utilizado.

Algoritmos como o Byte Pair Encoding ajudam a encontrar equilíbrio entre um dicionário grande demais e a fragmentação excessiva. Sequências frequentes tornam-se tokens maiores; palavras raras são compostas por fragmentos menores.

O caminho do texto em uma rede neural pode ser resumido por:

linguagem humana → tokenizador → tokens → IDs numéricos → vetores → rede neural

Compreender esse processo ajuda a explicar por que ChatGPT e outros modelos medem contexto em tokens, por que textos de mesmo tamanho podem ocupar diferentes espaços no contexto, e como frases comuns se tornam conjuntos de números para cálculos matemáticos.