Para principiantes de IA:
¿Cómo genera texto la IA?
¡Explicando la magia con ejemplos sencillos!
Resumen del artículo 📝
«¿Cómo puede una IA como ChatGPT escribir frases tan naturales y parecidas a las humanas?»
Este artículo responde a esa pregunta explorando la historia de la evolución de las IA generadoras de texto y explicando sus mecanismos básicos de una manera fácil de entender para los principiantes. ¡Embárcate en este viaje de la IA con nosotros! 🚀
1. Los primeros pasos de la generación de texto por IA 🐾
Por muy inteligente que sea la IA de hoy, su viaje comenzó con una idea muy simple: «predecir la siguiente palabra».
1-1. Predicción con estadísticas: «El tiempo de hoy es» … «¿soleado»? (Modelo N-grama)
Las primeras IA leían una gran cantidad de texto y simplemente calculaban probabilidades, como «después de esta palabra, es más probable que aparezca aquella palabra». Por ejemplo, dada la frase «El tiempo de hoy es», elegiría «soleado» si «soleado» fuera la palabra más frecuente que siguiera a esa frase en sus datos.
Aunque era muy simple, este método tenía dificultades para entender el contexto de frases más largas.
1-2. Recordar el pasado reciente para predecir la siguiente palabra (RNN)
Luego vino una técnica llamada RNN. Este fue un intento de predecir la siguiente palabra no solo mirando la palabra anterior, sino «recordando» el flujo de palabras que la precedieron.
Sin embargo, las RNN tenían una debilidad crítica: eran «olvidadizas». A medida que las frases se alargaban, olvidaban lo que se había escrito al principio, lo que llevaba a un texto incoherente o contradictorio.
2. Una revolución en la IA: Llega el «Transformer» ✨
La tecnología que resolvió el «olvido» de las RNN y revolucionó el mundo de la IA fue el Transformer, introducido en 2017. Se anunció en un artículo con el pegadizo título «Attention Is All You Need» (Todo lo que necesitas es atención).
¡La clave es la «Atención»!
El Transformer presta «atención» a qué palabras de una frase están relacionadas entre sí. Esto le permite entender el contexto sin perder de vista la información importante, incluso en pasajes largos.
Además, los Transformers tienen la gran ventaja de poder procesar información en paralelo, lo que les permite aprender mucho más rápido que nunca. Esta tecnología revolucionaria es la base de las IA más avanzadas de la actualidad.
3. Cómo construir un cerebro gigante 🧠
3-1. Simplemente sigue prediciendo la «siguiente palabra»: Pre-entrenamiento
Con el potente motor Transformer, las IA comenzaron un nuevo régimen de entrenamiento llamado «Pre-entrenamiento«. Este es un proceso en el que se alimenta a la IA con una cantidad masiva de texto de Internet (libros, noticias, blogs, etc.) para que aprenda por sí misma las «reglas del lenguaje» y el «conocimiento común».
El método de autoaprendizaje de la IA: ¡Un juego de «adivinar la siguiente palabra»!
Lo que hace la IA durante el pre-entrenamiento es en realidad bastante simple. Es esencialmente un concurso continuo en el que se le muestra parte de una frase y se le pregunta: «¿Cuál es la siguiente palabra?». Al repetir esto miles de millones o billones de veces, la IA domina la gramática, el significado de las palabras y la comprensión contextual.
[Pregunta para la IA] «Ser o no ser, esa es la ___»
[Predicción de la IA] «cuestión»
Este método se llama Modelado de Lenguaje Causal (CLM) y es el método de entrenamiento fundamental para muchas IA, incluida la serie GPT.
4. «Ajustando» la IA para que sea más inteligente y segura 🤖
Una IA que ha terminado el pre-entrenamiento tiene una gran cantidad de conocimiento, pero eso por sí solo no garantiza que pueda responder correctamente a nuestras preguntas o seguir instrucciones. Ahí es donde se hace necesario un «ajuste» adicional.
🎓 Ajuste fino
Este es un entrenamiento para convertir a la IA en una «experta» en un campo específico. Por ejemplo, al hacerle estudiar un gran corpus de literatura médica, puede convertirse en una «IA especializada en medicina», o al aprender precedentes legales, puede especializarse en derecho.
🤝 Alineación
Esto implica ajustar las respuestas de la IA para que se alineen mejor con los valores y preferencias humanos. Una técnica clave es RLHF, donde los humanos califican las respuestas de la IA, proporcionando retroalimentación como «esta respuesta es mejor» para guiarla hacia la generación de respuestas más seguras y útiles.
5. Técnicas para hacer que la IA «piense» 💡
Las IA modernas se están volviendo expertas no solo en generar texto, sino también en «razonar» para resolver problemas complejos. Existen técnicas fascinantes para extraer esta habilidad.
Hacer que la IA verbalice su proceso de pensamiento: «Cadena de Pensamiento«
Cuando los humanos resolvemos problemas difíciles, no saltamos directamente a la respuesta; escribimos nuestros pasos intermedios. La técnica de «Cadena de Pensamiento» hace que la IA haga lo mismo.
Simplemente añadiendo «Piensa paso a paso» al final de una pregunta, se le pide a la IA que exponga su proceso de razonamiento. Misteriosamente, se ha demostrado que hacer esto aumenta drásticamente la precisión de la respuesta final.
[Pregunta del usuario]
Si tienes 3 cangrejos rey rojos y 2 cangrejos de las nieves, ¿cuántas patas hay en total?
Por favor, piensa paso a paso.
[Respuesta de la IA]
Por supuesto. Pensaré paso a paso.
1. Primero, necesito determinar el número de patas para cada tipo de cangrejo.
– Los cangrejos rey rojos técnicamente no son «verdaderos cangrejos» y pertenecen a la familia de los cangrejos ermitaños. Tienen 8 patas para caminar.
– Los cangrejos de las nieves son verdaderos cangrejos y tienen 10 patas.
2. A continuación, calcularé el número total de patas para cada grupo.
– Cangrejos rey rojos: 8 patas/cangrejo × 3 cangrejos = 24 patas
– Cangrejos de las nieves: 10 patas/cangrejo × 2 cangrejos = 20 patas
3. Finalmente, sumaré los totales.
– 24 patas + 20 patas = 44 patas
Por lo tanto, hay un total de 44 patas.
6. Conoce a las estrellas: los principales modelos de IA de hoy 🌟
Hoy en día, empresas de todo el mundo están desarrollando sus propias IA únicas, cada una con sus propias fortalezas y características.
Serie GPT (OpenAI)
El modelo que encendió el boom de la IA. Un todoterreno que presume de un alto rendimiento en una amplia gama de tareas, desde la generación de lenguaje natural hasta el seguimiento de instrucciones complejas.
Gemini (Google)
Diseñado desde cero como una «IA multimodal» que puede manejar imágenes y vídeo. Destaca en la comprensión e integración de diversos tipos de información más allá del texto.
Claude (Anthropic)
Construido con un fuerte énfasis en la seguridad y la ética de la IA. Su característica más destacada es la capacidad de leer y comprender documentos extremadamente largos (decenas a cientos de miles de palabras) a la vez.
Serie Llama (Meta)
Caracterizado por su modelo de código abierto, que permite a cualquiera participar en la investigación y la mejora. Su objetivo es democratizar la tecnología de la IA.
Conclusión: Entonces, ¿cómo genera texto la IA?
En este artículo, hemos viajado a través de la evolución de la IA generadora de texto. ¡Recapitulemos los puntos clave!
- La generación de texto por IA comenzó con el simple mecanismo de «predecir la siguiente palabra».
- La invención del «Transformer» permitió a la IA entender el contexto de un pasaje completo, lo que condujo a un salto drástico en el rendimiento.
- La IA moderna se somete a un «pre-entrenamiento» (autoaprendizaje) en grandes cantidades de texto para aprender las reglas del lenguaje y el conocimiento de sentido común.
- Luego se «ajusta» a través del «ajuste fino» y la «alineación» para volverse más especializada y útil para los humanos.
En resumen, la IA moderna utiliza su enorme base de conocimientos para leer el contexto, seleccionar probabilísticamente las palabras más adecuadas y unirlas en frases naturales para responder a nuestras preguntas.
¡Esperamos que esto haya hecho que el funcionamiento interno de la IA parezca un poco más accesible! 🎉
