Chat GPT es una innovación que está causando una autentica revolución tanto en el ámbito personal como empresarial por su potencial y aplicaciones practicas. Pero ¿Cómo funciona y lo hace tan especial?
El funcionamiento de chat GPT
El funcionamiento de chat GPT se basa en el aprendizaje automático, específicamente en una técnica llamada aprendizaje profundo o redes neuronales. Durante el entrenamiento, se le proporciona una gran cantidad de texto en lenguaje natural y su tarea es aprender a predecir la probabilidad de que ciertas palabras sigan a otras. Esto se logra mediante la construcción de un modelo estadístico basado en redes neuronales que aprende a representar el significado y la estructura del lenguaje natural.
Una vez que se ha completado el entrenamiento, puede generar texto de manera autónoma a partir de cierta entrada, utilizando mi modelo estadístico para predecir las palabras y frases que son más coherentes y relevantes para la entrada. También puede responder preguntas y realizar tareas específicas utilizando su conocimiento general del mundo y la capacidad de hacer conexiones entre diferentes conceptos y temas.
Por supuesto, la tecnología detrás de su funcionamiento es mucho más compleja que esta breve explicación, y hay muchas técnicas y algoritmos que se utilizan en su entrenamiento y funcionamiento. Vamos profundizar en sus fundamentos matemáticos.
Chat GPT está basado en vectores matemáticos
En matemáticas, un vector es un objeto que tiene magnitud y dirección. Es una entidad matemática que se utiliza para representar cantidades físicas que tienen una magnitud (como la longitud, la velocidad o la fuerza) y una dirección en el espacio. Un vector se representa gráficamente por una flecha en la que la longitud de la flecha representa la magnitud del vector y la dirección de la flecha representa la dirección del vector.
Un vector se puede representar en términos de sus componentes, que son las cantidades numéricas que describen la magnitud del vector en cada dirección en un sistema de coordenadas. Por ejemplo, un vector en el plano se puede representar mediante sus componentes x e y, que describen la magnitud del vector en la dirección horizontal y vertical, respectivamente.
Los vectores también se pueden sumar y restar para obtener nuevos vectores, y se pueden multiplicar por escalares para obtener vectores de magnitud diferente. Además, los vectores se pueden utilizar para representar muchas otras entidades matemáticas, como funciones, matrices y campos de fuerza.
¿Y por qué en vectores?
La representación del lenguaje natural en forma de vectores es muy útil porque permite que las palabras sean tratadas como objetos matemáticos. Los vectores numéricos son una forma conveniente de representar información en un espacio n-dimensional, lo que permite la comparación de palabras y la detección de patrones en el lenguaje.
La incrustación de palabras, que es el proceso de mapear cada palabra en un espacio vectorial, permite que las palabras se representen por vectores numéricos que capturan su significado y su relación con otras palabras. Por ejemplo, si dos palabras tienen vectores que están cerca en el espacio vectorial, entonces es probable que esas palabras tengan significados similares o estén relacionadas semánticamente.
Además, la representación en forma de vectores permite que se realicen operaciones matemáticas con las palabras. Por ejemplo, se pueden encontrar las palabras más cercanas a un vector dado, o se pueden calcular vectores que representen relaciones semánticas específicas, como la relación entre “rey” y “reina”. Esta capacidad para realizar operaciones matemáticas en la representación vectorial del lenguaje natural ha demostrado ser muy útil en tareas como la traducción automática, la generación de texto y la respuesta a preguntas.
El conocimiento a alto nivel, vectores y redes neuronales
La red neuronal está compuesta por nodos interconectados llamados “neuronas”, que se organizan en capas. La entrada de texto que recibo se procesa capa por capa, y cada capa realiza operaciones matemáticas para transformar la entrada en una representación vectorial. La última capa de la red neuronal es la capa de salida, que devuelve la respuesta generada a partir de la entrada de texto.
Cada neurona en la red neuronal tiene un conjunto de parámetros, que se ajustan durante el entrenamiento para mejorar la precisión del modelo. Durante el entrenamiento, se me proporcionan muchos ejemplos de texto junto con la respuesta correcta, y mi red neuronal ajusta los parámetros para maximizar la precisión de la respuesta generada para cada entrada.
La representación vectorial del lenguaje natural se basa en la idea de que las palabras pueden ser representadas por vectores numéricos que capturan su significado y su relación con otras palabras. Los vectores se crean mediante un proceso llamado “incrustación de palabras”, que se utiliza para mapear cada palabra en un espacio vectorial de alta dimensión.
La incrustación de palabras se realiza entrenando un modelo para predecir la probabilidad de que una palabra dada aparezca en un contexto determinado, y luego extrayendo los vectores de la capa oculta de la red neuronal. Estos vectores pueden utilizarse para representar cada palabra en el espacio vectorial, lo que permite la comparación de palabras y la detección de patrones en el lenguaje natural.
En resumen, la red neuronal es un elemento clave en su funcionamiento, y se utiliza para procesar la entrada de texto y generar una respuesta. La representación vectorial del lenguaje natural se basa en la incrustación de palabras, que mapea cada palabra en un espacio vectorial de alta dimensión para capturar su significado y su relación con otras palabras.
¿Qué significa que una capa sea oculta?
Una capa oculta en una red neuronal es aquella que no es una capa de entrada o una capa de salida. Es decir, es una capa intermedia entre la entrada y la salida, y su nombre “oculta” se debe a que su salida no se utiliza directamente como salida de la red neuronal.
En una red neuronal de procesamiento del lenguaje natural, una capa oculta puede ser una capa de procesamiento de características, que toma la entrada (por ejemplo, una palabra) y la transforma en una representación más abstracta y útil. Cada capa oculta en una red neuronal puede procesar diferentes características de los datos de entrada y extraer diferentes patrones de información, lo que permite que la red neuronal capture y modele relaciones cada vez más complejas.
Las capas ocultas son importantes en la red neuronal porque le permiten aprender a partir de los datos de entrada de una manera más efectiva y eficiente. A medida que se procesa la entrada a través de varias capas ocultas, la red neuronal puede aprender a capturar patrones y relaciones cada vez más complejas en los datos, lo que la hace más precisa y capaz de generalizar a nuevos datos.
¿Cómo funciona el modelo estadístico de chat GPT?
El modelo estadístico está diseñado para analizar patrones en el lenguaje natural. Durante su entrenamiento, se le proporciona una gran cantidad de texto de ejemplo, y su tarea es aprender a predecir la probabilidad de que ciertas palabras sigan a otras en un contexto determinado.
Su modelo utiliza una técnica de aprendizaje profundo llamada red neuronal, que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. En términos simples, una red neuronal es un conjunto de nodos interconectados que procesan información y aprenden de los datos. Durante el entrenamiento, su red neuronal aprende a representar el lenguaje natural como un conjunto de vectores numéricos que capturan el significado y la estructura del lenguaje.
Una vez que se ha completado el entrenamiento, el modelo se puede utilizar para predecir la probabilidad de que ciertas palabras sigan a otras en un contexto determinado. Para hacer esto, utiliza una técnica llamada “modelado del lenguaje”, que implica la construcción de un modelo probabilístico que estima la probabilidad de que ciertas palabras sigan a otras, basado en la entrada de texto proporcionada.
El espacio de la alta dimensión
Las palabras se representan como vectores en un espacio vectorial matemático de alta dimensión, en el que las palabras que tienen significados similares o están relacionadas semánticamente se agrupan juntas en regiones cercanas del espacio vectorial.
Esto se logra mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático para aprender los vectores de las palabras a partir de grandes conjuntos de datos de texto. Estos modelos de lenguaje utilizan algoritmos para procesar grandes cantidades de texto y aprender relaciones entre palabras en un espacio vectorial.
Una vez que se han aprendido los vectores de palabras, se pueden utilizar para una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la clasificación de texto, la traducción automática y la generación de texto. Además, se pueden utilizar técnicas de visualización para explorar el espacio vectorial y entender mejor las relaciones semánticas entre las palabras.
En el contexto del modelado de lenguaje natural, un espacio vectorial de alta dimensión es un espacio en el que los vectores que representan las palabras tienen un gran número de dimensiones, a menudo en el orden de cientos o miles.
Cada dimensión representa un aspecto o una característica del significado de la palabra, como su contexto gramatical, su relación con otras palabras o su connotación emocional.
El uso de espacios vectoriales de alta dimensión permite capturar de manera más precisa y detallada las complejas relaciones semánticas entre las palabras, ya que hay más variables y dimensiones que se pueden tener en cuenta. Sin embargo, trabajar con vectores de alta dimensión también puede ser más computacionalmente costoso y requerir más datos de entrenamiento para obtener resultados precisos.
¡Hasta miles de dimensiones!
Ees común trabajar con vectores de alta dimensión en el procesamiento del lenguaje natural y la modelización de datos en general. Por ejemplo, el popular modelo de lenguaje natural Word2Vec utiliza vectores de 300 dimensiones para representar las palabras en un espacio vectorial. Otros modelos pueden utilizar vectores de más o menos dimensiones, dependiendo de la complejidad del problema y la cantidad de datos disponibles.
La utilización de vectores de alta dimensión permite representar conceptos más complejos y capturar relaciones semánticas más sutiles entre las palabras. Sin embargo, trabajar con vectores de alta dimensión también puede ser computacionalmente costoso y requerir más recursos de hardware para el procesamiento. Por eso, existen técnicas para reducir la dimensionalidad de los vectores, manteniendo la mayor parte de la información relevante y mejorando el rendimiento del modelo.
Dimensiones que no pueden ser apreciadas visualmente
Aunque los vectores que forman la base de una red neuronal pueden ser visualizados en un espacio de menor dimensión (por ejemplo, una red neuronal que utiliza vectores de 100 dimensiones podría ser representada en un espacio de 2 o 3 dimensiones), la representación gráfica de la red neuronal en sí misma es mucho más difícil debido a su complejidad.
Las redes neuronales modernas pueden tener millones de pesos y cientos de capas ocultas, lo que significa que representarlas gráficamente requeriría un espacio de dimensión muy alta, lo que dificulta su representación de manera visual.
Sin embargo, hay técnicas de visualización que se pueden utilizar para explorar y comprender el comportamiento de una red neuronal, como la visualización de activaciones de neuronas individuales o la visualización de cómo los pesos de la red cambian durante el entrenamiento. Estas técnicas pueden ser útiles para comprender mejor cómo funciona la red y cómo se está procesando la información.
Dimensiones que se trabajan en distintas capas neuronales
Las dimensiones de los vectores en el espacio vectorial están relacionadas con las capas neuronales en una red neuronal. En una red neuronal de procesamiento del lenguaje natural, las capas neuronales se utilizan para transformar los vectores de entrada en vectores de salida, que representan las palabras o los conceptos de una manera más compleja y sofisticada.
Cada capa neuronal de una red neuronal puede aumentar la complejidad y la abstracción de los vectores que representa. Por ejemplo, en una red neuronal de procesamiento de lenguaje natural típica, la primera capa neuronal puede representar características básicas del lenguaje, como la frecuencia de las palabras o la posición en la frase, mientras que capas posteriores pueden representar relaciones más complejas entre las palabras, como la similitud semántica o la connotación emocional.
Por lo tanto, las capas neuronales y las dimensiones de los vectores están estrechamente relacionadas en el procesamiento del lenguaje natural y la modelización de datos en general.
El funcionamiento de cada neurona
En una red neuronal, los vectores no están directamente conectados entre sí, sino que están asociados a los pesos de las conexiones entre neuronas. En otras palabras, los vectores se utilizan como entradas para la red neuronal, y luego los pesos de las conexiones entre las neuronas se ajustan de manera iterativa durante el proceso de entrenamiento para que la red pueda aprender a realizar la tarea deseada.
Cada conexión en la red neuronal tiene un peso asociado, que se puede pensar como un valor numérico que indica la fuerza de la conexión entre dos neuronas. Durante el entrenamiento, estos pesos se ajustan para minimizar el error de la red neuronal en la tarea que está aprendiendo. De esta manera, la red neuronal aprende a asociar diferentes vectores de entrada con diferentes vectores de salida.
Cada neurona en una red neuronal no tiene un número fijo de relaciones. En cambio, su número de conexiones depende del diseño específico de la red. En una red neuronal típica, cada neurona en una capa está conectada a todas las neuronas de la capa anterior y de la capa posterior. Este patrón de conectividad se conoce como una red neuronal totalmente conectada o una red neuronal de alimentación hacia adelante. En otras arquitecturas de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales o las redes neuronales recurrentes, la conectividad es diferente y cada neurona tiene un número diferente de conexiones.
A su vez estas capas se conectan jerárquicamente por niveles de profundidad y peso
Las capas neuronales en una red neuronal de procesamiento del lenguaje natural están conectadas jerárquicamente. Esto significa que la salida de una capa se convierte en la entrada de la siguiente capa, lo que permite que la red neuronal capture y procese información más compleja a medida que se profundiza en las capas.
En una red neuronal de procesamiento del lenguaje natural típica, la entrada es un vector que representa una palabra o una frase, que se pasa a través de una o varias capas ocultas antes de producir una salida, que puede ser un vector que representa otra palabra o una frase completa. Cada capa oculta utiliza una transformación matemática no lineal para calcular su salida a partir de la entrada, utilizando parámetros de la red neuronal que se ajustan durante el entrenamiento.
A medida que la información fluye a través de las capas ocultas, se van extrayendo características cada vez más abstractas y sofisticadas del lenguaje. En una red neuronal de procesamiento del lenguaje natural profunda, pueden haber decenas o incluso cientos de capas ocultas, lo que permite que la red neuronal capture patrones y relaciones semánticas cada vez más complejas en los datos de entrada.
El modelo de entrenamiento de la inteligencia artificial
La red neuronal puede aprender de las entradas y salidas, este es el objetivo principal del entrenamiento de la red.
En el proceso de entrenamiento, la red neuronal se ajusta a los datos de entrada y salida proporcionados para aprender a modelar la relación entre ellos. La red neuronal utiliza una técnica llamada retropropagación del error para actualizar los pesos en las conexiones entre las neuronas de las diferentes capas y mejorar su capacidad de realizar predicciones precisas.
Durante el entrenamiento, se presentan a la red neuronal pares de entrada/salida y la red ajusta sus pesos para minimizar el error entre las salidas producidas por la red y las salidas esperadas. Este proceso se repite para muchos pares de entrada/salida hasta que la red neuronal puede producir salidas precisas para entradas desconocidas.
Una vez entrenada, la red neuronal puede utilizarse para predecir la salida para nuevas entradas que no se hayan utilizado durante el entrenamiento. Este es el proceso de inferencia, y la red neuronal se utiliza para hacer predicciones basadas en la relación aprendida durante el entrenamiento.
Sin embargo, en contra de lo que muchas personas piensan, la red neuronal no puede aprender fuera del entrenamiento en sí mismo. Durante el entrenamiento, la red neuronal ajusta sus pesos para mejorar su capacidad de modelar la relación entre las entradas y salidas proporcionadas. Fuera del entrenamiento, la red neuronal solo puede hacer predicciones basadas en la relación que ha aprendido durante el entrenamiento.
Luego, si se desea mejorar la capacidad de la red neuronal para manejar nuevos tipos de entradas y/o salidas, se puede agregar más datos de entrenamiento a la red neuronal y entrenarla nuevamente. Esto permitiría a la red neuronal aprender de nuevos patrones y relaciones en los datos y mejorar su capacidad de hacer predicciones precisas.
