COPILOT: ¡Puedo hacer muchas cosas! Aquí tienes algunas de las cosas en las que te puedo ayudar:
Responder preguntas: Desde datos curiosos hasta resolver dudas complejas.
Buscar información en internet: Puedo ayudarte a encontrar lo que necesites.
Generar imágenes: Puedo crear imágenes según tus descripciones.
Sugerir ideas: Ya sea para proyectos, recetas, actividades o cualquier otra cosa.
Escribir y revisar textos: Puedo ayudarte a redactar y corregir documentos.
Entretener: Puedo compartir chistes, datos curiosos, juegos de palabras y más.
Un modelo de lenguaje basado en IA (LLM, por sus siglas en inglés) se construye mediante una serie de pasos y componentes interconectados.
Esquema general de cómo se configura un LLM:
Recopilación de datos: El proceso comienza con la recopilación de un gran corpus de texto, que puede incluir libros, artículos, sitios web y otros recursos textuales. El texto se preprocesa, eliminando caracteres especiales, números y signos de puntuación, y luego se divide en palabras o tokens más pequeños.
Creación de vocabulario: Se crea un vocabulario único a partir de los tokens recopilados, asignando un índice único a cada palabra u objeto en el conjunto de datos.
Modelado de secuencias: Se construye un modelo de secuencia, como un modelo de atención transformador o una red recurrente, para aprender las relaciones y dependencias entre los tokens en el texto. El modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una secuencia dada, dada la secuencia de palabras anteriores.
Entrenamiento: El modelo se entrena en lotes de secuencias de texto, ajustando los parámetros del modelo para minimizar la pérdida y maximizar la probabilidad de predecir la siguiente palabra correcta. Se utilizan técnicas de aprendizaje profundo y optimización, como el descenso de gradiente, para actualizar los parámetros del modelo.
Evaluación: Después del entrenamiento, el modelo se evalúa en conjuntos de datos de prueba y validación para medir su rendimiento y precisión en la predicción de palabras y la generación de texto coherente.
Optimización y ajustes: Si es necesario, se realizan ajustes en el modelo, como la selección de diferentes capas, unidades o tamaños de lote, para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
Generación de texto: Una vez entrenado y optimizado, el modelo puede generar texto al predecir la siguiente palabra en una secuencia dada, tomando en cuenta el contexto y las relaciones entre las palabras.
Implementación: El modelo se implementa en aplicaciones y sistemas, como asistentes virtuales, chatbots y herramientas de traducción, para proporcionar funcionalidades de procesamiento de lenguaje natural.
Pablo G. Sabbatella:
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la AI que enseña a las máquinas a comprender el lenguaje humano 🧐. Esto permite que las máquinas realicen tareas como la traducción automática 🌐 y la clasificación de texto 📄.
Los LLM (grandes modelos de lenguaje) son sistemas de AI que pueden generar texto que suena como si fuera escrito por un ser humano 🤯. Estos modelos son entrenados en enormes cantidades de datos de texto 📚 y pueden generar desde noticias 🗞️ hasta literatura 📖.