Cinco términos clave sobre inteligencia artificial que todo usuario debe conocer

Los modelos de inteligencia artificial no leen palabras ni letras, sino unidades llamadas tokens. Un token puede ser una palabra completa, una parte de ella o incluso un signo de puntuación. Por ejemplo, la frase "I love pizza" se divide en tres tokens. En textos en ruso, la cantidad de tokens necesarios suele ser de dos a cuatro veces mayor que en inglés, ya que los diccionarios de las IA se crearon principalmente con textos en inglés y tienen menos espacio para el cirílico. Esto obliga a los modelos a construir las palabras rusas "por partes".

Cualquier servicio basado en ChatGPT, Claude o Gemini cuenta tokens de forma imperceptible para el usuario. Cuantos más tokens tenga un mensaje, más trabajo realiza la modelo. En los resultados, cada token tiene un costo.

El contexto de la modelo, del que se hablará más adelante, se refiere precisamente al número de tokens que puede mantener en memoria al mismo tiempo. Las versiones antiguas tenían una ventana de 4.000 tokens, mientras que las nuevas pueden superar el millón. Cuando el diálogo llena esa ventana, los tokens más antiguos se eliminan. Es como un ordenador que se ralentiza cuando la memoria RAM se llena.

Una "alucinación" ocurre cuando la IA da respuestas incorrectas o inventadas con total certeza. No busca hechos en una base de datos, sino que predice el siguiente token más probable basándose en los patrones aprendidos. Si la IA no sabe la respuesta, no dice "no lo sabe", sino que genera algo que suena correcto.

La temperatura es una configuración que determina el azar del resultado. A baja temperatura, la IA elige la palabra más probable, produciendo texto coherente pero predecible. A alta temperatura, busca ideas creativas, aunque pueden ser menos precisas.