La tokenización es el proceso de descomponer el texto de entrada en unidades más pequeñas, llamadas tokens. Esto permite que el modelo procese los datos de entrada de manera más eficiente y comprenda mejor la relevancia de diferentes secciones del texto.
Además, en estas respuestas es capaz de expresarte de manera purely natural y con información muy exacta, lo que hace muy complicado distinguir que el texto ha sido generado por IA.
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Por ejemplo, al elaborar publicidad, podrías indicarle al sistema que «es una época de ofertas porque se acerca fin de año, que te ayude a generar algunas ideas de anuncios para difundir las ofertas o promociones de tu tienda en línea que vende accesorios y ropa de moda».
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El sesgo de género se refiere a la tendencia de estos modelos a producir productos que tienen prejuicios injustos hacia un género sobre otro. Este sesgo suele surgir de los datos con los que se entrenan estos modelos.
Los chatbots son el mejor ejemplo de uso de esta herramienta porque su funcionamiento se basa en chats.
Kolaborasi lintas sektor ini diharapkan terus berlanjut dengan dukungan kebijakan pemerintah daerah, khususnya pelarangan perburuan liar dan pengelolaan kayu bertanggung jawab.
Esto también puede ser útil para escribir cartas formales a inversionistas o a socios comerciales, así como para crear plantillas de contratos o formularios de entrevistas. Solo asegúrate de revisar tus textos antes de enviarlos.