Los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) como GPT-4, desarrollado por OpenAI, no poseen mecanismos de memoria a largo plazo en el sentido tradicional que se usa para describir las memorias humanas. Sin embargo, logran mantener y utilizar información a través de varias técnicas complejas. A continuación, se ofrece una explicación detallada y ejemplo de estas técnicas, así como las fuentes utilizadas para constructir esta respuesta.
1. Embeddings y Representaciones: Los LLM utilizan lo que se llama embeddings para representar palabras, frases, y contextos en un espacio vectorial multidimensional. Esto permite que el modelo capture las relaciones semánticas y contextuales entre las palabras. Estos embeddings se entrenan en cuerpos masivos de texto y pueden mantener una especie de “memoria” distribuida sobre significados y relaciones semánticas. Por ejemplo, el algoritmo Word2Vec, introducido por Mikolov et al. (2013), es una técnica fundamental para crear embeddings.
2. Atención y Redes de Transformadores: Los mecanismos de atención, y específicamente los transformadores, han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural. La atención permite que el modelo se “enfoque” en diferentes partes del input mientras procesa una secuencia. Esto ayuda a retener y recuperar información relevante a medida que el modelo genera texto. Por ejemplo, en el paper “Attention is All You Need” de Vaswani et al. (2017), se expone la arquitectura de transformador que ha servido como base para modelos como GPT-3 y GPT-4.
3. Capacidades de entrenamiento masivo: Los LLM se entrenan en grandes datasets que abarcan una amplia gama de temas, lo cual les permite captar patrones y asociaciones a largo plazo. Este entrenamiento masivo significa que el modelo puede “recordar” hechos y relaciones que se encuentran en los textos que se le ofrecieron durante la fase de entrenamiento. Por ejemplo, al LLM GPT-3 se le entrena con datos que incluyen enciclopedias, sitios web, libros y más, permitiéndole generar respuestas basadas en esta vasta “memoria” de datos.
4. Fine-tuning y Transfer Learning: Otra técnica relevante es el fine-tuning, donde un modelo preentrenado se ajusta con un conjunto de datos más pequeño, específico de una tarea. Esto no solo mejora la precisión para esa tarea en particular, sino también puede ser visto como una forma de “memoria” especializada. Por ejemplo, un modelo preentrenado en millones de artículos puede ser ajustado adicionalmente para tareas como la traducción de idiomas o generación de texto especializada.
Estos mecanismos permiten que los LLM actúen como si tuvieran una memoria a largo plazo, aunque en realidad es el resultado de complejas técnicas de procesamiento y representación de datos.
