Gracias. Disculpa la franqueza, pero el método de predicción palabra tras palabra es asombrosamente "bruto"; es un método de fuerza bruta, donde gastan cantidades ingentes de energía para hacer muy poco, y solo se hace "mucho" mediante cantidades exorbitantes de trabajo y energía. Es como construir un edificio con las herramientas de un albañil tradicional: pala, cincel y martillo. Es posible, pero, francamente, es una locura. El problema no es tan difícil si lo vemos, sencillamente, de este modo: en lugar de concatenar palabras hay que unir frases. Esencialmente, es exactamente lo mismo, pero como las frases son más largas se trabaja menos. Las frases no son más que palabras largas (con algunos espacios intercalados, pero eso no tiene importancia), ambos implican conceptos, pero, desde luego, es mejor trabajar con conceptos largos que con cortos. De hecho, así lo hace el cerebro humano, trata de economizar al máximo usando unidades de significado lo más largas y más completas (dentro de lo que considera adecuado) posibles. Entonces, sencillamente, hay que crear un vocabulario que contenga no solo palabras, sino también frases (principalmente), y, al generar una respuesta, dar prioridad a las frases (si el vocabulario contiene suficientes frases —y esto es totalmente factible—, siempre se encontrará una) y usar las palabras solas solamente en los comparativamente pocos casos en que esto sea lo más apropiado. Con esta forma de trabajar, las frases, en la mayoría de las elecciones, reemplazarían a las palabras y estas, en la mayoría de los casos, pasarían a ser algo análogo a lo que actualmente son las letras que a estas componen. Estas frases pueden ser de dos tipos: frases hechas (clichés, lugares comunes) y frases "hechas" sistemáticamente ideadas por el desarrollador de la IA para rellenar mediante todas las frases posibles que un lenguaje (cada lenguaje) puede generar. La totalidad de las frases posibles es completamente predecible y creable. Por ejemplo, entre todas esas frases posibles, creadas y añadidas al vocabulario, habrá una que dirá "El gato duerme" y, así, para responder a la petición "Escribe una frase corta sobre un animal" en lugar de elegir letra por letra solo hay que elegir esa frase ya completa, aunque habrá muchas otras frases (millones) sobre un animal, para elegir, y aquí, aunque las probabilidades pueden tomarse en cuenta (en ausencia o poca relevancia de otros condicionantes; tal como lo hace un humano también), pueden tomarse en consideración detalles derivados del contexto de la conversación. Si, por ejemplo, el usuario ha hablado sobre su gusto por los conejos, podrá elegirse una frase sobre un conejo y favorable a este animal, como, por ejemplo: "¡Me muero por tener un conejo!" o "Ayer estuve acariciando un conejito". Sé que esto puede suscitar esta objeción: "¡Entonces, la base de datos sería monstruosa! ¡No de 100,000 tokens, sino de millones! ¡Y eso ralentizaría mucho las respuestas!" Pero en realidad no sería así. No hay ninguna necesidad de crear el vocabulario exactamente así, sino de una manera muchísimo más económica: Mediante reglas de construcción con modelos representativos por analogía. En otras palabras, las frases no estarían exactamente todas en el vocabulario explícitamente, sino que serían creadas sobre la marcha, durante el proceso, mediante esas reglas. Así, si alguien pide: "Escribe una frase corta sobre un animal" y la IA busca "animal" y encuentra una serie de reglas modelos de creación de miles de frases que incluyen esta palabra. Ejemplo muy simplificado: [Preposiciones] Preposición = P1 El = 1 La = 2 Los = 3 Las = 4 [Etc.] [Sustantivos -> Animales] Animal = A4 Abeja = 1 Conejo = 2 Gato = 3 Perro = 4 [Etc.] [Verbos -> Saltar] Verbo = V6 Saltar = S12 Salto = 1 Saltas = 2 Salta = 3 [Etc.] Modelo:* P1+A4+V6 * Modelo que hace referencia a la inclusión de la palabra "animal" (A4), que es reemplazable por la palabra referente a cualquier animal (A4-1, A4-2, A4-3, A4-4, etc.) que se elija, por probabilidad y/o por adecuación con el contexto. A partir ese modelo general, pueden generarse frases, como, por ejemplo: P1-1+A4-2+S12-3 (El conejo salta) [Etc.] Del mismo modo, hay maneras de determinar si una palabra iniciará con mayúscula o con minúscula y otras variantes de este tipo. Así como, por ejemplo, el plural y el singular (la forma singular podría ser la predeterminada, sin ninguna especificación; y la plural, opcional, con especificación). Diminutivo o aumentativo, etc. ¿Por qué de este modo pueden crearse miles de frases a partir de una regla aplicada a un modelo? Porque, por ejemplo, en el modelo "P1+A4+V6" el elemento A4 incluiría una lista de todos los animales conocidos. Y de esa lista podría elegirse cualquier animal. Así, mediante la regla de combinar todas las opciones incluidas en los tres elementos de que este modelo consta, se crean miles de frases relativas a un animal. Las reglas consistirían en no crear frases demasiado largas, sino en concatenar una serie de ellas no muy cortas, de variables longitudes.