Uso del inglés en el prompt

¿Por qué los prompts en inglés suelen generar mejores imágenes?

Entrenamiento Predominantemente en Inglés

• La mayoría de modelos de IA generativa fueron entrenados con datasets que contenían principalmente descripciones en inglés
• Las etiquetas (captions) de millones de imágenes en internet están en inglés
• El vocabulario técnico, artístico y fotográfico está más desarrollado en inglés en estos datasets

Traducción interna imperfecta

• Cuando escribes en español, el modelo debe "traducir" internamente tu prompt
• Esta traducción puede perder matices, sinónimos específicos o términos técnicos
• Por ejemplo: "iluminación dramática" podría no activar las mismas asociaciones que "dramatic lighting"

Vocabulario técnico más rico

• El inglés tiene mayor precisión en términos como:
• Técnicos: "bokeh", "depth of field", "golden ratio"
• Artísticos: "chiaroscuro", "tenebrism", "photorealistic"
• Fotográficos: "macro lens", "wide shot", "studio lighting"

Tokenización más eficiente 

• Los modelos "entienden" el texto dividiéndolo en tokens
• El inglés suele tokenizarse de manera más eficiente
• Palabras en español pueden requerir más tokens, diluyendo el "peso" del prompt

Ejemplo con el concepto "Dramatic lighting“

• Inglés:
   ["Dramatic"] + ["lighting"] = 2 tokens
  El modelo ve claramente: DRAMA + LUZ
• Español:
  ["Ilu"] + ["min"] + ["ación"] + ["dra"] + ["má"] + ["tica"] = 6 tokens
  El modelo debe "reconstruir" el concepto desde fragmentos

¿Qué son los TOKENS?

Los modelos de IA no leen palabras completas, sino que dividen el texto en "tokens" (fragmentos). Cada token tiene un "peso" o importancia en el prompt.

EJEMPLO PRÁCTICO DE TOKENIZACIÓN

Palabra en Inglés:

• "Professional" = 1 token
• "Photography" = 1 token  
• "Studio" = 1 token
• "Lighting" = 1 token
• TOTAL: 4 tokens

Equivalente en Español:

• "Profesional" = 2 tokens: ["Profe", "sional"]
• "Fotografía" = 2 tokens: ["Foto", "grafía"]  
• "Estudio" = 2 tokens: ["Est", "udio"]
• "Iluminación" = 3 tokens: ["Ilu", "min", "ación"]
• TOTAL: 9 tokens

CÓMO SE GENERAN LOS TOKENS?

A través del algoritmo BPE (Byte Pair Encoding). Los modelos de IA usan algoritmos estadísticos, no reglas lingüísticas:

• Analizan millones de textos del dataset de entrenamiento
• Identifican qué combinaciones de letras aparecen juntas más frecuentemente
• Crean tokens basados en frecuencia estadística, NO en sílabas

EJEMPLO CONCRETO:

Palabra: "PROFESIONAL"

• Si fuera por sílabas:
  "PRO-FE-SIO-NAL" = 4 tokens silábicos
• Tokenización real por BPE:
  "PROFE-SIONAL" = 2 tokens

¿Por qué así? Porque en el dataset de entrenamiento:

"PROFE" aparece frecuentemente (profesor, profesión, profesional)

"SIONAL" aparece frecuentemente (profesional, dimensional, internacional)

COMPARACIÓN INGLÉS vs ESPAÑOL:

"PROFESSIONAL" vs "PROFESIONAL"

• Inglés: "PROFESSIONAL"
  Token: ["PROFESSIONAL"] = 1 token
  Razón: "Professional" es una palabra súper común en textos en inglés, especialmente en datasets técnicos y de negocios.
• Español: "PROFESIONAL"
  Tokens: ["PROFE", "SIONAL"] = 2 tokens
  Razón: Menos textos en español en el dataset = menos frecuencia = tokenización menos eficiente.

"PHOTOGRAPHY" vs "FOTOGRAFÍA"

• Inglés:
  "PHOTOGRAPHY" = 1 token (súper frecuente en datasets)
• Español:
  "FOTO-GRAFÍA" = 2 tokens
  - "FOTO" es común (fotocopia, fotoperiodismo)
  - "GRAFÍA" es común (geografía, biografía)

¿POR QUÉ EL INGLÉS ES MÁS EFICIENTE?

1. Volumen de Datos:

• 95% de internet históricamente en inglés
• Datasets de entrenamiento predominantemente en inglés
• Textos técnicos y artísticos mayormente en inglés

2. Frecuencia Estadística:

• Apariciones en dataset (ejemplo hipotético):
  - "professional" = 50 millones de veces
  - "profesional" = 5 millones de veces
• 3. Vocabulario Técnico:
  "bokeh" aparece 2 millones de veces en inglés
  "desenfoque artístico" aparece 50,000 veces en español

ANALOGÍA SIMPLE:

Imagina que los tokens son "palabras favoritas" del modelo:

• Inglés: El modelo "conoce" palabras técnicas completas
• Español: El modelo debe "armar" las palabras técnicas desde pedazos

¿POR QUÉ ESTO NO ES "CULPA" DEL ESPAÑOL?

Es puramente sesgo histórico de datos:

• Internet nació en inglés
• Documentación técnica tradicionalmente en inglés
• Los Datasets reflejan esta realidad histórica