{"id":8778,"date":"2025-07-07T20:25:17","date_gmt":"2025-07-07T17:25:17","guid":{"rendered":"https:\/\/semantico.com.br\/blog\/?post_type=entity&p=8778"},"modified":"2025-09-26T17:40:11","modified_gmt":"2025-09-26T14:40:11","slug":"token","status":"publish","type":"entity","link":"https:\/\/semantico.com.br\/blog\/en\/Vocabulario\/token\/","title":{"rendered":"Token"},"content":{"rendered":"\n

Um token<\/strong>, no campo<\/a> da Intelig\u00eancia Artificial<\/a> e do Processamento de Linguagem Natural<\/a> (PLN<\/a>), \u00e9 a unidade fundamental de texto que um modelo de linguagem utiliza para processar e compreender a informa\u00e7\u00e3o<\/a>. Antes que um sistema de IA<\/a> possa “ler” ou “escrever” um texto, ele primeiro passa por um processo chamado tokeniza\u00e7\u00e3o<\/strong>, no qual a sequ\u00eancia de texto bruto \u00e9 segmentada em peda\u00e7os menores e mais gerenci\u00e1veis. Esses peda\u00e7os s\u00e3o os tokens. Ao contr\u00e1rio da cren\u00e7a comum, um token n\u00e3o \u00e9 necessariamente uma palavra inteira; ele pode ser uma palavra, um caractere, um sinal<\/a> de pontua\u00e7\u00e3o ou, mais comumente, uma parte de uma palavra (um subpalavra).<\/p>\n\n\n\n

A caracter\u00edstica principal dos sistemas de IA modernos, como o Gemini<\/a>, Claude<\/a> e GPT, \u00e9 o uso da tokeniza\u00e7\u00e3o por subpalavras. Em vez de tratar cada palavra como um item \u00fanico, essa abordagem quebra as palavras em componentes de significado frequentes. Por exemplo, a palavra “recome\u00e7ar” poderia ser dividida nos tokens “re”, “come\u00e7” e “ar”. Essa t\u00e9cnica \u00e9 extremamente eficiente, pois permite que o modelo lide com um vocabul\u00e1rio<\/a> virtualmente infinito, incluindo palavras raras, neologismos ou erros de digita\u00e7\u00e3o, ao mesmo tempo em que mant\u00e9m um dicion\u00e1rio de tokens de tamanho fixo e gerenci\u00e1vel. Esse processo permite que a IA reconhe\u00e7a as rela\u00e7\u00f5es morfol\u00f3gicas entre as palavras (como a rela\u00e7\u00e3o entre “correr”, “correndo” e “corrida”).<\/p>\n\n\n\n

Para os modelos de linguagem de grande porte (LLMs<\/a>), os tokens s\u00e3o a moeda de troca para o processamento de informa\u00e7\u00f5es. Ap\u00f3s a tokeniza\u00e7\u00e3o, cada token \u00e9 convertido em uma representa\u00e7\u00e3o<\/a> num\u00e9rica (um vetor de embedding<\/a>) que a m\u00e1quina pode utilizar para realizar c\u00e1lculos matem\u00e1ticos. \u00c9 atrav\u00e9s da an\u00e1lise<\/a> das rela\u00e7\u00f5es entre esses vetores que o modelo aprende padr\u00f5es, contexto<\/a>, nuances e a pr\u00f3pria sem\u00e2ntica da linguagem, permitindo-lhe realizar tarefas como responder perguntas, traduzir idiomas, resumir textos longos e gerar conte\u00fado<\/a> coerente e relevante. A forma como um texto \u00e9 dividido em tokens \u00e9 definida pelo “tokenizador” espec\u00edfico de cada modelo.<\/p>\n\n\n\n

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Fontes:<\/h3>\n\n\n\n