Luis Merino <\/p>\n\n\n\n
Si estas utilizando alg\u00fan modelo de lenguaje del tipo ChatGPT o Gemini, estoy seguro de que en alg\u00fan momento te habr\u00e1s preguntado c\u00f3mo demonios una m\u00e1quina puede ser tan lista. A estos modelos les puedes pedir que escriban un cuento, un anuncio publicitario para un producto en Instagram o una receta de cocina y lo hacen al instante. En la mayor parte de las ocasiones, el resultado no es brillante, pero tampoco es malo e incluso puede mejorar ya que cuanto m\u00e1s concreta y precisa es la pregunta que se les formula, m\u00e1s acertada es la respuesta que ofrecen. Pero, \u00bfson realmente inteligentes estos modelos?<\/p>\n\n\n\n
En apariencia lo son, y esto despierta un amplio abanico de temores.<\/p>\n\n\n\n
La manera m\u00e1s efectiva de dilucidar esta cuesti\u00f3n es comprendiendo el mecanismo interno de los modelos de lenguaje. Explicarlo con cierto detalle ser\u00eda largo y complejo, aunque la idea central en la que se apoyan es realmente simple, incluso parece algo infantil. Lo que en realidad hacen estos modelos es predecir la siguiente palabra en una oraci\u00f3n. Ahora te preguntar\u00e1s: \u00bfc\u00f3mo se predice la siguiente palabra de una frase? Veamos un ejemplo con la frase de Eur\u00edpides \u201cLa inteligencia no es sabidur\u00eda<\/em>\u201d. Si seleccionamos las dos primeras palabras, podemos deducir cu\u00e1l es la tercera (despu\u00e9s de \u201cLa inteligencia\u201d la siguiente palabra es \u201cno\u201d), si cogemos las tres primeras, averiguaremos cu\u00e1l es la cuarta (despu\u00e9s de \u201cLa inteligencia no\u201d viene \u201ces\u201d) y as\u00ed sucesivamente.<\/p>\n\n\n\n Ahora imag\u00ednate que tienes la capacidad de memorizar decenas de millones de frases. Con esta habilidad podr\u00edas determinar cu\u00e1l es la siguiente palabra (m\u00e1s probable) dado un contexto o frase inicial. De esta manera podr\u00edas generar texto de la misma forma que un modelo de lenguaje.<\/p>\n\n\n\n En este m\u00e9todo de generaci\u00f3n de texto hay un inconveniente, y es que a veces la palabra que se predice, no tiene sentido (sem\u00e1ntico) en la oraci\u00f3n que se est\u00e1 generando. Por ejemplo, si la siguiente palabra a \u201cEl gato est\u00e1\u201d fuera \u201cdurmiendo\u201d (el gato est\u00e1 durmiendo) y estamos generando frases sobre gatos hidr\u00e1ulicos, la oraci\u00f3n carecer\u00eda de sentido porque los gatos hidr\u00e1ulicos no duermen. Para solucionar este problema se inventaron los embeddings<\/em> y aqu\u00ed es donde reside buena parte de la magia de los modelos de lenguaje, ya que ayudan a que las palabras que se generan tengan un sentido en el contexto de la oraci\u00f3n. Los embeddings<\/em> no son m\u00e1s que una serie de n\u00fameros asociados a cada palabra, que representan una posici\u00f3n en el espacio vectorial. Se emplean para posicionar una palabra o una frase en el espacio, de manera que las que comparten un significado est\u00e1n en regiones cercanas y aquellas cuyo su significado no es similar, se sit\u00faan en regiones distantes. Al categorizarse las palabras de esta manera, las oraciones cobran sentido y hace que los modelos de lenguaje generen texto muy parecido al escrito por una persona.<\/p>\n\n\n\n Aunque se ha avanzado mucho en esta direcci\u00f3n, en algunas ocasiones, el texto generado por un modelo contiene lagunas o errores, e incluso genera texto carente de sentido. A esto se le ha puesto el nombre de \u201calucinaci\u00f3n\u201d (hallucination<\/em>), por lo que si estas utilizando un modelo en \u00e1mbitos que entra\u00f1en riesgo (medicina, legal, etc.) deber\u00edas examinar con minuciosidad cualquier texto que salga de ah\u00ed.<\/p>\n\n\n\n Ahora que conoces el mecanismo que hay detr\u00e1s de los modelos de lenguaje, \u00bfcrees que hay inteligencia en ellos?, \u00bfacaso el hecho de predecir la siguiente palabra es una forma de inteligencia? Antes de responder, te animo a que reproduzcas el experimento que hizo Microsoft hace unos meses. Los ingenieros pidieron a un modelo lo siguiente:<\/p>\n\n\n\n \u201cAqu\u00ed tenemos un libro, nueve huevos, una computadora port\u00e1til, una botella y un clavo. Por favor, dime c\u00f3mo apilarlos unos sobre otros de forma estable<\/em>.\u201d<\/p>\n\n\n\n La respuesta por parte del modelo fue tan ingeniosa que los investigadores quedaron at\u00f3nitos, incluso Peter Lee, director de investigaci\u00f3n de Microsoft afirm\u00f3: \u201c\u00bfde d\u00f3nde demonios sali\u00f3 eso?\u201d refiri\u00e9ndose al texto generado. En mi opini\u00f3n, los modelos de lenguaje en ocasiones parecen m\u00e1gicos y nos sorprenden sobremanera porque se valen de una de las herramientas m\u00e1s poderosas de la humanidad: el lenguaje.<\/p>\n\n\n\n Luis Merino<\/em><\/strong> en la actualidad trabaja como Principal Engineer en RiM (empresa irlandesa del sector aeron\u00e1utico). Posee una larga experiencia a nivel nacional e internacional en desarrollo de proyectos tecnol\u00f3gicos y gesti\u00f3n de equipos dirigidos a la innovaci\u00f3n del producto y negocio. Certificado por Google en IA para desarrolladores y gesti\u00f3n de proyectos. Ha sido emprendedor social utilizando la tecnolog\u00eda en el \u00e1mbito de la educaci\u00f3n<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Luis Merino Si estas utilizando alg\u00fan modelo de lenguaje del tipo ChatGPT o Gemini, estoy seguro de que en alg\u00fan momento te habr\u00e1s preguntado c\u00f3mo demonios una m\u00e1quina puede ser tan lista. 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