🎓CURSO PROMPT ENGINEERING en Español - GRATIS - 🤖CLASE 02- Cómo funcionan las I.A. de texto

¿Qué son los tokens y cómo funcionan los modelos de IA de texto?

Introducción a los Tokens

• Joaquín Barberaz presenta el tema del video, que se centra en la definición de tokens y el funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial (IA) de texto.

• Se enfatiza la importancia de entender estos conceptos para crear buenos prompts en modelos de IA.

Definición y Función de los Tokens

• Los modelos actuales procesan el texto dividiéndolo en "tokens" mediante un proceso llamado tokenización. Un token es una secuencia de caracteres tratada como una unidad.

• Ejemplo: La frase "el perro es estupendo" se divide en siete tokens, lo cual es crucial para el procesamiento por parte del modelo.

Importancia del Uso de Tokens

• El costo del uso de aplicaciones y modelos no se mide en palabras, sino en tokens. Esto afecta tanto al precio como a la capacidad máxima que puede gestionar un modelo.

• En GPT-4, por ejemplo, la cantidad máxima gestionable está expresada en tokens (8100 tokens), no en palabras.

Relación entre Palabras y Tokens

• Las palabras no se utilizan aleatoriamente; hay relaciones predecibles entre ellas. Los modelos pueden predecir qué palabra sigue basándose en su entrenamiento previo.

• Se menciona un ejemplo práctico donde un prompt inicial lleva a generar una secuencia coherente gracias a las probabilidades calculadas por el modelo.

Funcionamiento Matemático detrás de la IA

• Los modelos actuales son descritos como máquinas matemáticas que operan con probabilidades. Pueden continuar frases mejor que un humano debido a su capacidad predictiva.

• Herramientas para detectar textos generados por IA analizan las probabilidades contextuales para determinar si un texto fue escrito por humanos o máquinas.

Análisis Visual del Texto Generado

• Se explica cómo cada palabra puede ser coloreada según su probabilidad: verde (más probable), amarillo (menos probable), rojo (poco probable), morado (muy improbable).

• Comparaciones visuales entre textos generados por humanos e IA muestran diferencias significativas en densidad de palabras improbables, lo que ayuda a identificar autores.

Conclusiones Finales

• A pesar del avance tecnológico, los humanos aún tienen dificultades para distinguir entre textos generados por IA y aquellos escritos manualmente.