TLDR
La inteligencia artificial generativa no solo busca información sino que crea contenido nuevo como texto imágenes y música.
Se apoya en arquitecturas Transformer introducidas por Google en 2017.
El lenguaje se descompone en tokens piezas de texto que el modelo predice de forma secuencial.
Cada modelo tiene su propio vocabulario y reglas de tokenización por lo que la división en tokens puede variar entre modelos.
Imagina la IA generativa como un motor creativo los tokens como su alfabeto y los Transformers como el cerebro que lo coordina.
Introducción
Con solo unas palabras una IA generativa puede escribir una historia crear una imagen o componer música. A diferencia de un buscador que recupera información existente la IA generativa crea algo nuevo a partir de patrones aprendidos.
Piensa en un buscador como un bibliotecario que busca un libro en la estantería y en la IA generativa como un autor que escribe un libro en el momento.
GPT Generative Pre Trained Transformer
GPT es uno de los modelos generativos más conocidos. En términos simples es un Transformer preentrenado con enormes cantidades de datos capaz de generar texto coherente basado en ese entrenamiento.
Qué es un Transformer
Un Transformer es un sistema avanzado que analiza palabras imágenes o sonidos entiende sus relaciones y predice lo siguiente. Introducido en el artículo Attention is All You Need en 2017 el Transformer usa mecanismos de atención para ponderar la importancia de cada elemento del contexto y generar resultados fluidos y precisos.
En la práctica el Transformer predice tokens. Un token puede ser un carácter una sílaba o una palabra completa dependiendo del modelo. Para que una computadora procese texto primero se transforma en números mediante tokenización.
Tokenización y vocabulario en modelos de lenguaje
Los modelos no leen texto como los humanos sino que convierten palabras en números. Para ello usan un vocabulario o diccionario que asigna a cada carácter parte de palabra o palabra un identificador numérico.
Por ejemplo la palabra gato puede corresponder al id 1234 y la palabra perro al id 5678. La frase El gato corre podría convertirse en la secuencia de ids 101 1234 3300 91011 dependiendo del vocabulario del modelo.
Ese formato numérico es lo que procesa el Transformer para predecir el siguiente token.
Punto clave para principiantes Vocabulario es el mapeo de texto a números que la IA comprende.
Nota cada LLM tiene su propio vocabulario y tamaño de vocabulario por lo que la forma en que una frase se divide en tokens y en identificadores puede cambiar entre modelos.
Comparación entre modelos
Un mismo texto puede producir conteos de tokens y tokens distintos según el modelo. Por ejemplo la entrada Generative Pre Trained Transformer puede tokenizarse en menos tokens en un modelo que en otro y asignar diferentes identificadores numéricos.
Aplicaciones prácticas y para empresas
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Cierre
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