Los modelos de lenguaje de gran tamaño (Large Language Models o LLM), como GPT-3 de OpenAI, pueden predecir las siguientes palabras u oraciones utilizando varias técnicas avanzadas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. Aquí te explico cómo lo hacen, dando ejemplos concretos y citando fuentes reconocidas para respaldar la explicación.
1. Entrenamiento masivo con grandes volúmenes de texto: Los LLM son entrenados utilizando grandes corpus de texto que abarcan una amplia variedad de temas y estilos. Este proceso de entrenamiento implica la exposición del modelo a billones de palabras provenientes de libros, sitios web, artículos de noticias, entre otros recursos. Durante el entrenamiento, el modelo aprende patrones, gramática, vocabulario y contexto semántico.
Ejemplo: Si se le da la oración incompleta “El sol se pone por el”, el LLM puede predecir con alta probabilidad la palabra “oeste” debido a que durante su entrenamiento ha visto muchas frases similares.2. Modelado de lenguaje basado en transformers: Los LLM modernos usan una arquitectura llamada “transformer”, que permite al modelo prestar atención a diferentes partes del texto de manera más eficiente. Esta atención (self-attention) posibilita el entendimiento de la relaciones entre todas las palabras de una oración, no solo las adyacentes.
Ejemplo: En la frase “El gato que estaba sentado en la alfombra se levantó para comer”, la estructura del transformer permite al LLM entender que “se levantó” se refiere a “El gato”, a pesar de las palabras intermedias.3. Predicción mediante la probabilidad de palabras: Los LLM utilizan la probabilidad estadística para predecir la siguiente palabra en una secuencia. El modelo calcula las probabilidades para una lista de palabras potenciales y selecciona la palabra con la mayor probabilidad.
Ejemplo: Dada una secuencia como “Me gusta el helado de”, el LLM puede calcular que la palabra “chocolate” tiene una probabilidad alta de seguir, en comparación con palabras menos probables como “perro” o “coche”.4. Capacidad de adaptación al contexto: Los LLM pueden ajustar sus predicciones basándose en el contexto proporcionado por las palabras anteriores en la oración. Esto significa que pueden captar matices y diferencias sutiles dependiendo de lo que ya conocen en la oración.
Ejemplo: En el contexto de una conversación médica, la continuación de “El paciente muestra síntomas de” probablemente será diferente de un contexto más cotidiano. El modelo podría predecir “fiebre” o “tos” en lugar de “alegría” o “tristeza”.5. Generación de oraciones enteras: Además de predecir palabras individuales, los LLM son capaces de generar oraciones y párrafos completos que son coherentes con el contexto inicial proporcionado.
Ejemplo: Si se le da una oración inicial como “Durante la conferencia, el orador principal destacó la importancia de”, el LLM puede generar una continuación coherente como “la inteligencia artificial en el futuro de la medicina”.Fuentes:
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). “Attention is all you need”. Advances in Neural Information Processing Systems, 5998-6008.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). “Language models are few-shot learners”. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., Sutskever, I. (2019). “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”, OpenAI.
Espero que esta explicación y estos ejemplos te ayuden a entender cómo los LLM pueden predecir las siguientes palabras u oraciones con gran efectividad.
