Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en inglés) abordan las ambigüedades léxicas mediante una combinación de técnicas basadas en aprendizaje profundo, contextos y grandes cantidades de datos. Las ambigüedades léxicas ocurren cuando una palabra o una frase tiene múltiples significados posibles. Esto presenta un desafío significativo para los modelos de lenguaje, ya que deben determinar el significado correcto basado en el contexto proporcionado.
Una de las formas en que los LLMs manejan las ambigüedades léxicas es a través del análisis contextual. Los modelos de lenguaje como GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) utilizan arquitecturas transformadoras que les permiten considerar las palabras en ambos lados de una palabra ambigua para inferir su significado correcto (Brown et al., 2020). Por ejemplo, la palabra “banco” puede referirse a una institución financiera o a un asiento. El modelo utiliza el contexto de las oraciones circundantes para determinar que en la oración “Voy a depositar dinero en el banco”, se refiere a una institución financiera, mientras que en “Me senté en el banco del parque”, se refiere a un asiento.
Otra técnica fundamental es el uso de embeddings de palabras, como los generados por modelos como Word2Vec y GloVe. Estos embeddings representan palabras en un espacio vectorial donde palabras con significados similares están juntas. Aunque estos no son perfectos y también tienen limitaciones en la resolución de ambigüedades, son una parte esencial del entrenamiento inicial de muchos modelos de lenguaje. Modelos más avanzados como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) mejoran aún más esta técnica al proporcionar representaciones contextuales que cambian según el contexto. Esto significa que la representación vectorial de “banco” cambiará dependiendo de si está asociado con “dinero” o “parque” en el contexto (Devlin et al., 2018).
LLMs se entrenan con enormes cantidades de textos que contienen diversos contextos de uso para palabras ambivalentes. Gracias a esto, los modelos pueden aprender patrones complejos y asociaciones que los ayudan a desambiguar palabras en contextos variados. Por ejemplo, GPT-3 fue entrenado con un corpus de varios cientos de gigabytes de texto, lo cual le da una base robusta para manejar diferentes significados (Brown et al., 2020).
Un ejemplo sería la palabra “bat” en inglés, que puede significar un murciélago o un bate de béisbol. Si el modelo se encuentra con la frase “The bat flew across the night sky,” utilizará el contexto proporcionado por “flew” y “night sky” para inferir que “bat” se refiere a un murciélago. Por otro lado, en la frase “He swung the bat at the ball,” el contexto de “swung” y “ball” facilita que el modelo determine que “bat” se refiere a un bate de béisbol.
1. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
2. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
En resumen, los LLMs abordan las ambigüedades léxicas principalmente a través del uso del contexto para interpretar el significado correcto de las palabras ambiguas, y esta capacidad se ve mejorada por el uso de grandes volúmenes de datos y técnicas avanzadas de representación semántica.
