EL ARTE DE ENTRENAR A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Estamos en el año 2024, podemos decir que es la era moderna de la inteligencia artificial y el arte de entrenar a una máquina para que responda como un humano ha alcanzado nuevas límites de relevancia y complejidad que, hasta hace unos años, no parecía posible, hoy día es algo común si eres por ejemplo profesor en una sala de clases, los alumnos usan Chatgpt para sus tareas y podemos decir que es bastante difícil poder saber quién fue el creador de las respuestas.
Acá les voy a dejar un texto que van a reconocer en forma rápida, sabrán que no fue de mi autoría, puedo escribir sobre la LLM esta noche, máquina de sueños y pensamientos, que en sus circuitos guarda la esencia del mundo y en su lenguaje, los secretos más profundos. Puedo escribir sobre sus datos inmensos, que como océanos de bits se extienden, donde cada palabra es una estrella brillante, en el firmamento de su mente gigante.
Que les parece el texto escrito por un LLM basado en Neruda y su poema donde escribe los versos mas tristes esta noche. Puedo decir que me gusto, me parece que esta bastante bien para ser la primera vez que le pedí que lo haga. Si lo hubiéramos pedido en una sala de clases, no hubiéramos tenido resultados de una forma rápida. Si se preguntaban que son los LLM, ya lo saben, ahora vamos a explicar en profundidad como trabajan y como los entrenan para ser tan poetas.
A medida que las aplicaciones de la inteligencia artificial se vuelven más integradas en nuestra vida diaria, desde los asistentes virtuales hasta los chatbots en línea, la capacidad de una máquina para interactuar de manera natural y comprensiva se ha convertido en un objetivo clave para los desarrolladores, las empresas y todos los que ven un potencial para resolver situaciones que antes se veían solo en las películas. Estamos acá para describir el proceso de cómo se entrena a una inteligencia artificial.
En el titulo de la nota, pusimos que era un arte, puede parecer un poco exagerado, pero el proceso de entrenamiento de una inteligencia artificial para que responda como un humano implica una combinación de ciencia, comprensión profunda del lenguaje humano y un toque de arte, esto, con el objetivo de poder lograr la diferencia que nos permita ser exitosos en los desarrollos que estamos buscando y que las respuestas sean lo mas humanas posibles.
En la vanguardia de esta revolución se encuentran los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), que no son más que unas máquinas fascinantes capaces de entender y generar lenguaje humano como nunca y lo digo, porque se me hace muy difícil determinar si los reportes que me envían los colaboradores fueron escritos por ellos o por un asistente virtual.
COMO PUEDEN APRENDER DE LOS HUMANOS
Entonces, la pregunta es, que son los LLM, Imagina una biblioteca gigante de texto, imágenes, códigos que antes era material que para poder saber lo que había adentro, teníamos que ir libro por libro revisando su contenido, pero ahora, podemos poner a una maquina a devorar el contenido, su capacidad depende de la cantidad de recursos disponibles, para nosotros seria el tiempo. Luego de que ya reviso todo lo que hay dentro, ordena el trabajo, genera relaciones, compara libros, hace todo lo que nos gustaría, además de incluir en las respuestas creatividad. Eso es esencialmente un LLM, construidos sobre complejas redes neuronales, estos modelos procesan enormes cantidades de datos, aprendiendo los patrones intrincados del lenguaje humano. Este entrenamiento les capacita para realizar una serie de tareas, desde escribir poesía y traducir idiomas hasta responder preguntas e incluso componer código.
ALGORITMOS COMPLEJOS DE ENTRENAMIENTO
Pensemos que estas sentados en las piernas de tu abuelo y tiene la capacidad de responder a todo lo que le preguntas, no olvida nada y además todo lo explica con suma facilidad. Esto seria la forma en que podemos comparar esta gran innovación que tenemos disponible ahora en nuestras manos, solo debemos aprender a usarla y sacar todo el provecho para aplicarla a cosas buenas en el futuro de nuestros vidas. Se me olvidaba, cada día va aprendiendo mas con tus preguntas, porque hay momentos que se equivocan en las respuestas y ahí debemos estar nosotros para corregir sus alucinaciones.
Como decíamos antes, los LLM se entrenan en enormes conjuntos de datos de texto y código, que abarcan libros, artículos, repositorios de código e incluso conversaciones en redes sociales. Todos estos datos son organizados y se mueven por intrincadas redes neuronales, imitando la estructura y función del cerebro humano. Capas de nodos interconectados analizan los datos, reconociendo patrones y relaciones entre palabras y conceptos con la finalidad de por medio de algoritmos complejos, predecir la siguiente palabra o frase en una secuencia, "adivinando" efectivamente qué palabra debería venir a continuación.
UN DETALLE DEL PROCESO COMPLETO
Esta capacidad de predecir forma la base de sus habilidades notables, pero para llegar a ello, los desarrolladores, programadores, psicólogos, todos deben trabajar en conjunto para lograr que el proceso sea desarrollado de la manera más eficiente posible.
El siguiente es un detalle del proceso para lograr que la inteligencia artificial y los LLM nos reciten un poesía de Pablo Neruda.
DATOS DE ENTRENAMIENTO
El primer paso crítico en el entrenamiento de una IA para responder como un humano es proporcionarle una gran cantidad de datos de entrenamiento. Estos datos pueden incluir conversaciones humanas, interacciones en línea, libros, artículos y más. Cuantos más datos tenga la IA para aprender, mejor podrá comprender y emular el lenguaje humano.
MODELADO DE LENGUAJE
Una vez que se han recopilado los datos, se utiliza un modelo de lenguaje para procesar y comprender la información. Los modelos de lenguaje son algoritmos de inteligencia artificial diseñados para entender la estructura y el significado del lenguaje humano. Utilizan técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones en los datos de entrenamiento y generar respuestas coherentes.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
El corazón del entrenamiento de una IA para responder como un humano es el aprendizaje automático. Durante esta fase, el modelo de lenguaje se ajusta continuamente en función de los datos de entrenamiento. A medida que la IA procesa más datos y recibe retroalimentación sobre sus respuestas, mejora su capacidad para generar respuestas precisas y coherentes.
EVALUACIÓN Y MEJORA
El proceso de entrenamiento no termina una vez que la IA ha sido entrenada inicialmente. Es crucial continuar evaluando su rendimiento y mejorando su capacidad para responder como un humano. Esto puede implicar la revisión de respuestas incorrectas, la adición de nuevos datos de entrenamiento y la optimización de algoritmos.
CONTEXTO Y COMPRENSIÓN
Un aspecto fundamental del entrenamiento de una IA para responder como un humano es su capacidad para comprender el contexto y las sutilezas del lenguaje humano. Esto implica no solo entender el significado literal de las palabras, sino también captar matices emocionales, sarcasmo, ironía y otros elementos que hacen que el lenguaje humano sea tan complejo y rico.
Los LLM comprenden el contexto de las palabras a través de un proceso técnico llamado incrustación. Este proceso implica convertir palabras o frases en vectores numéricos en un espacio multidimensional, de modo que palabras similares o relacionadas estén cercanas entre sí en ese espacio. De esta manera, el modelo puede entender y trabajar con el significado y la relación entre las palabras.
El proceso de embedding se basa en redes neuronales, específicamente en modelos como los Transformers. Estos modelos utilizan capas de atención para capturar las relaciones entre las palabras en una secuencia de texto. La capa de atención calcula la importancia relativa de cada palabra en función de su relación con las demás en la secuencia. Esto permite al modelo capturar el contexto y la estructura del lenguaje en el que está entrenado.
EL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ES AHORA
Siguiendo con el desarrollo, los LLM en el futuro serán capaces de comprender y generar lenguaje natural con una precisión indistinguible de la humana. Serán utilizados para crear experiencias de usuario más personalizadas. Por ejemplo, generar recomendaciones de productos o servicios que sean relevantes para los intereses de los usuarios. Por último, se utilizarán para desarrollar nuevas formas de aprendizaje, creando sistemas de tutorías personalizadas que se adapten a las necesidades individuales de los estudiantes, identificando problemas en forma temprana en base a las respuesta que entreguen los estudiantes.
Esto es solo un punto de partida. Sumérgete en el mundo de los LLM, explora sus capacidades y presencia el poder transformador del lenguaje en manos de las máquinas. Recuerda, el potencial de los LLM está en nuestras manos para darle forma, así que abordemos esta nueva frontera con curiosidad, responsabilidad y un sentido que nos permita asombrarnos con lo que podamos lograr.