Para realizar este proceso los modelos, primero utiliza la tokenización, que consiste en dividir el texto que escribimos en pequeñas unidades llamadas tokens. Estas unidades no necesariamente corresponden a palabras completas ni a una cantidad específica de letras. Posteriormente, esos tokens se convierten en representaciones numéricas mediante procesos como embedding, que permite al modelo relacionar conceptos y encontrar similitudes entre ellos.
Por ejemplo, cuando escribimos la palabra «negocios», la inteligencia artificial puede relacionarla con términos como ventas, ganancias, productos o marketing, porque identifica que tienen una relación dentro de un mismo contexto. A partir de esas relaciones, el modelo puede predecir qué información es más adecuada para construir su respuesta.
La inteligencia artificial no piensa ni interpreta las palabras exactamente como lo hacemos los seres humanos, sino que procesa información mediante patrones y relaciones matemáticas aprendidas durante su entrenamiento gracias a la cantidad de datos que se le dan.
