Large Language Models (LLMs) como GPT-3 y GPT-4 desarrollados por OpenAI pueden utilizarse eficazmente para predecir las siguientes palabras o frases en una secuencia de texto, gracias a su capacidad para capturar complejas relaciones y patrones lingüísticos a partir de grandes cantidades de datos de entrenamiento. A continuación, explico cómo funciona este proceso de predicción y ofrezco algunos ejemplos correspondientes.
Los LLMs funcionan entrenándose en un corpus masivo de texto, lo que les permite aprender distribuciones estadísticas de palabras y combinaciones de palabras dentro del lenguaje. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus millones o incluso miles de millones de parámetros para minimizar el error en la predicción del próximo token (una unidad lingüística que puede ser una palabra, parte de una palabra o una puntuación) en la secuencia.
1. Codificación del Contexto: Cuando se introduce un texto al modelo, este convierte la secuencia de palabras en una representación numérica llamada “embedding”. Este proceso ayuda a capturar el contexto semántico de las palabras introducidas.
1. Generación de Tokens: Basado en el contexto de los embeddings y mediante el uso de capas de Atención, el modelo genera una probabilidad distribuida sobre el posible siguiente token en la secuencia.
1. Selección del Próximo Token: Utilizando un criterio de probabilidad máxima o alguna otra técnica de muestreo como la “Top-K sampling” o la “Top-p (nucleus) sampling”, el modelo selecciona el token con mayor probabilidad de ser el siguiente en la secuencia.
1. Reiteración del Proceso: Este proceso se repite para predecir cada token subsiguiente hasta que se haya generado una frase completa o hasta alcanzar una longitud predefinida.
Ejemplo 1: Generación de Texto
Si introduces la frase “El clima hoy está”, el modelo podría continuar con “soleado y perfecto para un día en el parque”. Aquí el LLM ha utilizado la información contextual proporcionada por las palabras anteriores para predecir una secuencia coherente y gramaticalmente correcta.
Ejemplo 2: Respuesta a Preguntas
Si preguntas “¿Quién fue el primer presidente de Estados Unidos?”, el modelo puede predecir y responder “George Washington”. En este caso, el LLM utiliza tanto el contexto semántico de la pregunta como el conocimiento almacenado durante su fase de entrenamiento.
Para entender este proceso, se han utilizado fuentes reconocidas y documentadas en literatura científica y técnica. Algunas referencias claves incluyen:
- Vaswani, A., et al. (2017). “Attention is All You Need”: Esta publicación introduce Transformer, una arquitectura básica utilizada en la construcción de LLMs como GPT-3 y GPT-4. [arXiv](https://arxiv.org/abs/1706.03762)
- Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”: Este artículo describe las capacidades y el proceso de desarrollo de GPT-3, uno de los LLMs más avanzados. [arXiv](https://arxiv.org/abs/2005.14165)
- Radford, A., et al. (2019). “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”: Documento técnico que detalla el desarrollo de GPT-2, el predecesor de GPT-3. [OpenAI](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)
Los LLMs como GPT-3 y GPT-4 son herramientas avanzadas que transforman la manera en que se predecen las palabras y las frases subsiguientes en cadenas textuales. Su capacidad para entender y generar lenguaje natural proviene de extensos entrenamientos en enormes corpus de datos textuales y la utilización de funcionalidades avanzadas como las capas de Atención. Esta habilidad tiene aplicaciones que van desde la generación de texto hasta la respuesta a preguntas, logrando resultados impresionantemente precisos y coherentes.
