Os modelos de IA generativa enfrentam desafios significativos devido à tokenização, um método que divide o texto em unidades menores chamadas 'tokens'. Esses tokens podem variar desde palavras inteiras até caracteres individuais, dependendo do tokenizer. Esse processo, embora necessário para o funcionamento dos modelos transformadores, como o GPT-4 e o Gemma, introduz limitações e comportamentos estranhos nos resultados gerados. Sheridan Feucht, estudante de doutorado na Northeastern University, destaca a complexidade em definir o que exatamente seria uma 'palavra' para um modelo de linguagem, sugerindo que mesmo um vocabulário de tokens perfeito poderia não ser totalmente eficaz devido a 'fuzziness' inerente. As diferenças na tokenização de idiomas que não usam espaços para separar palavras, como o chinês e o japonês, resultam em uma necessidade maior de tokens para expressar o mesmo significado, o que acarreta em desempenho reduzido e custos maiores para os usuários dessas línguas. Além disso, problemas como a inconsistência na tokenização de números podem prejudicar a capacidade dos modelos de entender e processar dados numéricos e temporais corretamente. Feucht também menciona os modelos de espaço de estado 'byte-level', como o MambaByte, que podem processar uma quantidade maior de dados sem a penalidade de desempenho imposta pela tokenização. No entanto, esses modelos ainda estão em estágios iniciais de pesquisa. A busca por arquiteturas de modelo que superem os desafios da tokenização continua sendo um campo chave para futuros avanços na tecnologia de IA.