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En este boletín, exploraremos algunos conceptos fundamentales de la inteligencia artificial (IA) de manera amigable y sencilla para un público no experto. Estos conceptos son esenciales para comprender cómo la IA puede ser aplicada en diversos campos, incluyendo el sector turístico.
La inteligencia artificial (IA) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen:
Los modelos de lenguaje a gran escala son sistemas de IA entrenados para comprender y generar texto. Estos modelos utilizan grandes cantidades de datos textuales para aprender patrones y estructuras del lenguaje, lo que les permite realizar tareas como traducción de idiomas, redacción de textos, respuesta a preguntas y más. Un ejemplo conocido es el modelo GPT-4 de OpenAI.
Estos modelos procesan texto en fragmentos llamados "tokens". Un token puede ser una palabra, una parte de una palabra o incluso un carácter. Por ejemplo, la palabra "viaje" puede ser un solo token, mientras que una palabra más larga como "reservación" puede dividirse en varios tokens. Los modelos de lenguaje utilizan estos tokens para predecir la siguiente palabra en una oración basándose en el contexto proporcionado por las palabras anteriores.
Para más detalles sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje a gran escala, puedes consultar Cloudflare.
En su artículo, Cobus Greyling [1] analiza el impacto significativo de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) en seis zonas distintas, destacando los requisitos y oportunidades para productos y servicios en cada una. [1] Para más detalles, consulta el artículo completo de Cobus Greyling en Medium.
Un token es una unidad de texto que los modelos de lenguaje utilizan para procesar y generar texto, siendo esenciales para dividir el texto en partes manejables y predecir el siguiente fragmento en base al contexto. Por ejemplo, en la frase "El hotel está cerca de la playa", cada palabra puede ser un token. Los tokens pueden variar desde un carácter hasta una palabra completa.
Por ejemplo, ¡la frase “ChatGPT es increíble!" se compone de 5 tokens: ["ChatGPT", " es", " increíble", "!"]. Un ejemplo más complejo es “La IA es divertida (y desafiante)", que consta de 7 tokens: ["La", " IA", " es", " divertida", " (", "y", " desafiante", ")]. El conteo y manejo de tokens es crucial para el rendimiento de los modelos de lenguaje, ya que influye en su capacidad para comprender y generar texto de manera coherente y precisa.
Russell Kohn en Mastering Token Limits and Memory in ChatGPT and other Large Language Models.
Para entender más sobre los tokens y cómo se cuentan, puedes visitar OpenAI Tokenizer y OpenAI Help.
Los modelos base son una clase de modelos de IA entrenados con grandes volúmenes de datos no etiquetados. Estos modelos sirven como una base sólida que puede ajustarse para realizar una variedad de tareas específicas. La predicción es una de sus capacidades más importantes. Estos modelos analizan patrones en los datos para hacer predicciones precisas sobre información nueva.
La predicción en los modelos de lenguaje funciona mediante la generación de la palabra más probable que sigue a una secuencia de palabras dadas. El modelo evalúa el contexto proporcionado por las palabras anteriores y utiliza su entrenamiento para predecir la siguiente palabra o frase, ajustando sus parámetros para minimizar los errores en sus predicciones.
El entrenamiento de modelos de IA implica alimentar grandes cantidades de datos al modelo y ajustar sus parámetros para que pueda realizar tareas específicas de manera efectiva. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a identificar patrones y relaciones en los datos, lo que le permite hacer predicciones precisas y generar texto coherente. Este proceso puede requerir una cantidad significativa de recursos computacionales y tiempo.
De acuerdo con el Foro Económico Mundial, la inteligencia artificial generativa se entrena principalmente en unos pocos de los 7,000 idiomas del mundo, lo que genera sesgos y errores, a veces con consecuencias serias. La imagen adjunta muestra los idiomas más utilizados en Internet según el conjunto de datos Common Crawl, destacando la preponderancia del inglés y las implicaciones de esta tendencia.
El inglés domina el internet, y por ende, los modelos de Inteligencia Artificial.
Los modelos de IA generativa, como ChatGPT, son principalmente entrenados en inglés debido a la abundancia de datos disponibles en este idioma. El inglés representa el 46% del contenido en la web, lo que facilita la recopilación de datos y el entrenamiento de modelos con alta precisión en este idioma. Sin embargo, esta concentración de datos en inglés introduce sesgos y puede llevar a errores cuando se aplican estos modelos en otros idiomas.
El español representa solo el 4% del contenido en la web según la imagen, lo que implica una menor cantidad de datos disponibles para entrenar modelos de IA en este idioma. Esto puede resultar en:
Para un uso a menor escala y cuando se tengan limitaciones para generar contenido de determinada complejidad o datos limitados en español, se puede aplicar el siguiente proceso, el cual es dispendioso y en parte ineficiente, pero permite el acceso a mayor cantidad de datos:
