HogarChina establece el nombre oficial de «token» como «unidad de palabra»
El sitio web del Gobierno chino ha vuelto a publicar recientemente un artículo del Diario del Pueblo en el que se cita a la Administración Nacional de Datos, que ha designado oficialmente la unidad fundamental de los modelos a gran escala, «token», como «elemento de palabra» en contextos formales. El informe indica que el uso diario de los «elementos de palabra» en el sector de la IA de China supera ya los 140 billones. Esta designación oficial no solo pone fin al prolongado debate académico y sectorial sobre la traducción al chino de «token», sino que también supone un paso más hacia la estandarización de la terminología técnica de los modelos a gran escala a nivel nacional.
Anteriormente, coexistían varios términos para «Token» dentro del sector. El académico Yang Bin, del Instituto de Investigación de Tencent, propuso «Elemento de modelo», lo que suscitó un amplio debate. Más tarde, la sugerencia de «elemento de inteligencia», presentada por el fundador de Baichuan Intelligence, Wang Xiaochuan; el fundador de Lunchen Technology, You Yang; y el antiguo profesor asociado de la Universidad de Tsinghua, Hu Yilin, ganó un gran impulso en las redes sociales. Este término destacaba el papel del token como unidad de «inteligencia general» en lugar de simplemente «cálculo general».
Sin embargo, el término elegido por el Gobierno, «elemento de palabra», se centra más en la lógica técnica subyacente. Explicado oficialmente como la unidad más pequeña con la que la IA comprende el lenguaje humano, la granularidad de segmentación de un elemento de palabra se sitúa entre los caracteres y las palabras. Esto permite una cobertura más precisa de los segmentos semánticos durante el procesamiento de texto en modelos de gran tamaño. A medida que el uso se acerca al hito histórico de los 140 billones, un estándar terminológico unificado ayudará a reducir los costes de comunicación en todo el sector y sentará una base sólida para la cuantificación estadística y la formulación de políticas en torno a la futura infraestructura de IA.
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