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Los modelos de IA generativos, como los populares modelos transformadores, procesan el texto de manera diferente a los humanos. Trabajan con unidades más pequeñas de texto llamadas tokens, que pueden ser palabras, sílabas o incluso caracteres individuales. La tokenización permite que los modelos absorban más información antes de llegar a un límite llamado ventana de contexto. Sin embargo, la tokenización también introduce sesgos y puede llevar a malentendidos. Los tokenizadores tratan los espacios y las mayúsculas de manera diferente, lo que puede afectar la comprensión del modelo. Los métodos de tokenización diseñados para el inglés pueden no funcionar bien para idiomas sin espacios para separar palabras, lo que conlleva tiempos de finalización más lentos y mayores costos para las tareas en otros idiomas. La tokenización también puede presentar desafíos en tareas relacionadas con las matemáticas y características lingüísticas como anagramas e inversiones de palabras. Algunos investigadores están explorando modelos alternativos, como los modelos de espacio de estado a nivel de bytes, que trabajan directamente con los bytes crudos del texto. Encontrar soluciones a los desafíos de la tokenización puede requerir nuevas arquitecturas de modelos.