¿Qué es un modelo de lenguaje generativo?

¿Has oído hablar del modelo de lenguaje generativo? Es uno de los conceptos tendencia en la sociedad actual, gracias a la introducción de sistemas como el Chat GPT3.

Conocer en qué consiste te ayudará a entender su importancia a la hora de generar textos online.

Definición de modelo de lenguaje generativo

El lenguaje generativo se usa para hacer referencia a situaciones que no se pueden describir, porque en ese momento no se observan. Por lo tanto, crea una realidad materializando un pensamiento a través de palabras que se usan habitualmente.

Para crear este tipo de lenguaje dentro de la inteligencia artificial se usan modelos que recurren a frases habituales, pero es indispensable tenerlas en cuenta dentro de un contexto para asegurar la viabilidad del mensaje.

Redes neuronales Transformer: una aportación made in Google

Las Generative Pre-training Transformer y los Fine-tuning son redes neuronales que usan una serie de técnicas de atención para detectar relaciones en datos secuenciales. Es decir, para aprender cómo se influencian entre sí las palabras que forman una oración.

Los transformers tienen su origen en 2017, de la mano de Google. Estos modelos representan un gran avance en la inteligencia artificial porque son capaces traducir texto y expresarse prácticamente a tiempo real.

Por lo tanto, son también una gran ayuda para personas que tienen problemas de audición. Puedes encontrar modelos de transformers en cualquier aplicación en la que se empleen datos de texto o imagen.

¿Cómo funcionan?

En pocas palabras, se puede decir que estos modelos procesan datos en grandes bloques, a los que se añade información estratégica. Esto les da la capacidad de hacer predicciones muy exactas. Con ellas, se generan más datos que todavía contribuyen más a mejorar los modelos de transformers existentes.

Lo más habitual es que estos modelos se usen en dos fases:

• La pre-training es la que posibilita el conocimiento de la estructura del lenguaje y del significado de las palabras. Esto se hace a base de la resolución de ejercicios predictivos dentro de frases.
• La fase fine-tuning se desarrolla cuando ya se tienen adquiridos los conocimientos previos. Por lo tanto, se adaptan los modelos creados para su uso en situaciones concretas.

La arquitectura de los transformers

Este modelo aplica las capas de atención al PLN, en lugar de las recurrentes. Esto significa que codifica una palabra según todo el contexto. Para hacerlo, recurre a representaciones matemáticas del texto.

Otro de los elementos clave de la arquitectura de los transformers son los embeddings posicionales. Gracias a ellos, es posible deducir la posición de una palabra en el texto. También facilita las tareas de traducción, demostrando un alto grado de efectividad.

Renovación del deep learning

El desarrollo de estas redes neuronales ha permitido sustituir a las hasta ahora populares convolucionales y recurrentes. Por lo tanto, representan un cambio importante en el reconocimiento de patrones de aprendizaje. Esencialmente, dejan de lado la gran cantidad de datos etiquetados que se usaba hasta hace unos cinco años. En cambio, encuentran patrones matemáticos en imágenes y datos de texto, que permiten su rápida ejecución. Esto hace que tengan un excelente rendimiento.

Asimismo, hay que destacar que estas redes neuronales representan un paso más allá en el deep learning, ya que posibilitan el aprendizaje autosupervisado. Esto tiene como consecuencia una evolución todavía más rápida de la inteligencia artificial en el ámbito de la creación de textos automatizados.

En definitiva, la incorporación del modelo de lenguaje generativo permite crear texto con numerosas aplicaciones en campos tan importantes como el del marketing digital. Todo ello, a partir del aprendizaje de las convenciones sociales y gramaticales del lenguaje de los humanos.