Aprendí que cuando necesito resumir textos muy extensos en ChatGPT, no siempre es conveniente enviar todo el contenido en una sola solicitud. Debido a las limitaciones de procesamiento del modelo, una buena práctica es dividir el texto en secciones más pequeñas y trabajar cada una por separado.
También comprendí la importancia del concepto de tokens, ya que estos representan la unidad que utiliza ChatGPT para procesar la información. Conocer esta limitación me permite planificar mejor mis solicitudes y evitar errores al trabajar con documentos largos.
Además, aprendí que puedo resumir cada fragmento individualmente y, posteriormente, unir los resultados para crear un resumen general más completo y organizado. Esta estrategia facilita la comprensión de textos complejos y ayuda a conservar las ideas principales del contenido original.
Finalmente, conocí herramientas como Tokenizer, que permiten estimar la cantidad de tokens de un texto antes de enviarlo al modelo. Gracias a esto, puedo optimizar mis prompts y obtener respuestas más eficientes al trabajar con grandes volúmenes de información.
