la comprensión del lenguaje natural se ocupa de interpretar y entender el lenguaje humano, mientras que la IA generativa de contenido se enfoca en generar contenido de lenguaje humano original y coherente. Ambos enfoques juntos son lo que esta atrás de chatgpt la generación de contenido de lenguaje humano que es original y coherente. Utiliza modelos de lenguaje generativos, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y los transformers, para crear texto que imita el estilo y la estructura del lenguaje humano. Mas abajo veremos lo que es un transformer. Estos modelos aprenden de grandes conjuntos de datos para capturar patrones y generar nuevos textos que se asemejan a los escritos por humanos. La IA generativa se erige como un campo privilegiado dentro de los diferentes campos de IA que revoluciona la manera en que las máquinas pueden generar contenido original y creativo. Su funcionamiento se basa en una técnica altamente sofisticada denominada "aprendizaje profundo" o "deep learning". El aprendizaje profundo se erige como el fundamento clave de la IA generativa. En esencia, esta técnica se sustenta en el uso de redes neuronales artificiales con múltiples capas, diseñadas para aprender patrones complejos a partir de un extenso conjunto de datos de entrenamiento. Estas redes neuronales se estructuran de manera jerárquica, imitando el funcionamiento de las redes neuronales biológicas y brindando una gran capacidad para captar características y relaciones intrincadas en los datos. El proceso de entrenamiento de las redes neuronales en el aprendizaje profundo es un componente vital para el éxito de la IA generativa. Se requiere un conjunto de datos masivo, cuidadosamente recopilado y anotado, para exponer a la red neuronal a una amplia variedad de ejemplos y casos de estudio. A medida que la red se adentra en este océano de información, sus capas internas van aprendiendo gradualmente las características y las representaciones abstractas que subyacen en los datos. Una vez entrenada, la red neuronal generativa se convierte en una herramienta poderosa para crear nuevo contenido. La esencia de la generación de contenido radica en la capacidad de la red para sintetizar patrones aprendidos y producir resultados originales. Este proceso es altamente iterativo y se basa en la exploración sistemática de las conexiones y combinaciones posibles entre los patrones identificados durante el entrenamiento. La IA generativa tiene aplicaciones diversas y ya productivas en campos como la música, el arte, la escritura y el diseño. Por ejemplo, en el ámbito de la música, se pueden entrenar redes neuronales generativas con composiciones de grandes maestros y utilizarlas para crear piezas musicales originales que reflejen su estilo único. Del mismo modo, en el campo del arte, estas redes pueden ser entrenadas con una gran cantidad de obras de arte para generar nuevas creaciones que fusionen elementos estilísticos y temáticos. Sin embargo, es importante destacar que la IA generativa no es una real "máquina creativa". Aunque es capaz de producir contenido innovador, la creatividad y el juicio artístico siguen siendo atributos humanos esenciales. La IA generativa se presenta como una herramienta complementaria que puede inspirar y asistir a los creadores humanos, pero no reemplazarlos. Por lo menos ahora. Porque? Porque la IA generativa no inventa, ella emula. Las redes neuronales artificiales con múltiples capas aprenden patrones complejos a partir de grandes conjuntos de datos y luego se inspiran para sintetizar nuevo contenido. La IA generativa tiene aplicaciones en diversos campos artísticos y creativos, pero es importante reconocer que sigue siendo un complemento a la creatividad humana y no una sustitución. En el ámbito del texto, la IA generativa puede ser entrenada con grandes conjuntos de datos de escritura para aprender patrones gramaticales, estilos de escritura y temáticas específicas. Una vez entrenada, puede generar párrafos, artículos, cuentos e incluso diálogos que se asemejan a la escritura humana. Estas capacidades han encontrado aplicaciones en la generación de noticias, contenido para redes sociales y asistentes virtuales con capacidad de respuesta. En cuanto a las imágenes, la IA generativa utiliza redes neuronales convolucionales para aprender a reconocer y sintetizar patrones visuales. Puede generar imágenes realistas que van desde retratos hasta paisajes o incluso crear nuevas imágenes a partir de combinaciones de diferentes elementos visuales. Esta tecnología ha encontrado aplicaciones en la creación de arte digital, diseño gráfico y en la industria del entretenimiento. En el ámbito de las moléculas, la IA generativa se ha utilizado para descubrir nuevas estructuras químicas y diseñar moléculas con propiedades específicas. Al entrenar redes neuronales con datos químicos y reglas de la química, la IA generativa puede proponer moléculas que pueden ser utilizadas en la industria farmacéutica, en la fabricación de materiales o en la investigación científica. En el ámbito del video, la IA generativa ha demostrado su capacidad para generar contenido visual en movimiento. Puede crear animaciones, generar secuencias realistas a partir de imágenes estáticas o incluso editar y mejorar videos existentes. Estas aplicaciones tienen un gran potencial en la industria cinematográfica, la publicidad y la producción de contenido digital.
La IA generativa es una rama del aprendizaje profundo (deep learning) que hemos explorado en la lección 10. Los modelos GPT (Generative Pre-trained Transformers) son un tipo específico de modelo basado en lenguaje que utiliza transformers. Los modelos basados en transformers son una arquitectura de red neuronal que se ha vuelto muy popular en el campo del procesamiento del lenguaje natural. A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) que se utilizaban anteriormente, los transformers están diseñados para procesar palabras o secuencias de forma simultánea, sin la necesidad de un orden secuencial explícito. Estos modelos aprovechan la atención y la representación de palabras contextualizadas para capturar las relaciones entre las palabras en un texto. Cada palabra en una oración se representa en función de su contexto y se utiliza esta información contextualizada para generar una respuesta o predicción. Los transformers han demostrado ser muy efectivos en tareas como la traducción automática, el resumen de texto y la generación de texto. Además de los modelos GPT, existen otras técnicas de aprendizaje profundo que se utilizan en la generación de contenido, como los variational auto-encoders (VAE) y los generative adversarial networks (GAN). Estas técnicas permiten generar contenido original y creativo de diferentes formas. Los VAEs son modelos que combinan técnicas de codificación y decodificación para aprender una representación latente de los datos. Permiten generar nuevas muestras a partir de esta representación latente, lo que los hace útiles para la generación de imágenes, música y otros tipos de contenido. Las GANs, por otro lado, son modelos que consisten en una red generativa y una red discriminativa que compiten entre sí. La red generativa trata de generar contenido que engañe a la red discriminativa, mientras que la red discriminativa intenta distinguir entre el contenido generado y el real. Esta competencia entre las dos redes permite mejorar la calidad y la autenticidad de las muestras generadas. Aunque los VAEs y las GANs son técnicas interesantes y poderosas en la generación de contenido, en esta lección nos enfocaremos específicamente en los modelos GPT y en cómo utilizan transformers para generar texto de manera creativa y coherente.
Una cosa que está asociada a la inteligencia humana es la capacidad de dominar el lenguaje. Lo que es impresionante con cosas tipo ChatGPT es que estamos viendo máquinas formulando un lenguaje coherente y fluido como lo haríamos nosotros. Entonces, ¿cómo funciona? Es en base a 5 cosas fundamentales: universo de datos, probabilidades, prompt, transformer, retroalimentación Lo mas fundamental es que lo hace de manera probabilística, observando cómo las palabras ocurren en secuencias más probables. Examina una gran cantidad de datos y calcula la probabilidad de que una palabra en particular siga a una secuencia conocida de palabras. Pero lo hace tan bien, con una cantidad tan grande de datos, que crea una impresión de fluidez increíble. Y el "prompt" que le proporcionas condiciona las probabilidades. Básicamente, el modelo elige palabras que sean consistentes con los datos de entrenamiento, pero también coherentes con el "prompt" proporcionado. El Generative AI, como el modelo GPT, se basa en la recopilación y digitalización de cantidades enormes de datos, como la web, libros en el dominio publico millones de millones de correos electrónicos y tesis de doctorado. El modelo neuronal utilizado en GPT se entrena mediante técnicas de aprendizaje profundo, que emplean redes neuronales artificiales con múltiples capas. Estas redes se entrenan en grandes conjuntos de datos para capturar las correlaciones y estructuras subyacentes en el lenguaje humano. Estos datos se utilizan para crear un modelo de lenguaje que establece conexiones entre las palabras y aprende patrones lingüísticos complejos. Una de las características clave de GPT es la capacidad de calcular probabilidades condicionales. Esto significa que el modelo puede estimar la probabilidad de que una palabra esté relacionada con otra palabra en función del contexto. Por ejemplo, si una frase comienza con "yo soy" y el contexto sugiere que se trata de una introducción, el modelo puede calcular la probabilidad de que la siguiente palabra sea "JB" y asignarle un alto valor. Esto se debe a que durante el entrenamiento, el modelo ha aprendido patrones específicos que indican que "JB" es una elección común después de la frase de introducción "yo soy". Entonces vimos los lagos de datos y su probabilidad. Ahora, el PROMPT. El concepto de prompt o contexto proporcionado por el usuario es esencial para refinar estas probabilidades y generar un texto coherente y relevante. El prompt ayuda al modelo a ajustar las probabilidades de las palabras siguientes en función de la información específica que se le proporciona. Al especificar el contexto, como escribir un correo de introducción, el modelo puede adaptarse y generar resultados más precisos y adecuados a la situación. so es clave: la IA generativa aprovecha la digitalización de grandes cantidades de datos y utiliza técnicas de aprendizaje profundo para crear SECUENCIAS OPTIMIZADAS DADO (o conociendo) el contexto de un prompt. Pero el prompt necesita retroalimentación para ser mas prompt. Porque crees que OpenAI deja chatgpt abierto al publico? OpenAI ha decidido dejar ChatGPT "abierto" en el sentido de que permite a los usuarios proporcionar más y más contextos de prompt para refinar las respuestas generadas por el modelo. Anteriormente, cuando se utilizaba GPT-3, los usuarios tenían una limitación en la longitud de los textos de entrada, lo que dificultaba proporcionar un contexto completo y detallado. Sin embargo, con la introducción de GPT-3. 5 y su capacidad de trabajar con múltiples llamadas de API, ahora es posible dividir el diálogo en turnos y proporcionar una conversación más completa como input. Esta apertura de ChatGPT se debe a que OpenAI busca aprovechar el conocimiento y el contexto adicionales que los usuarios puedan proporcionar para mejorar las respuestas generadas. Al permitir diálogos más largos y detallados, se espera que el modelo pueda comprender mejor el contexto y brindar respuestas más precisas y relevantes. El uso de más contexto y prompt adicional permite refinar las probabilidades de las respuestas generadas. Al proporcionar información adicional y detalles específicos en el prompt, los usuarios pueden guiar al modelo en la dirección deseada y ajustar la salida de acuerdo con sus necesidades. Esto puede ser especialmente útil para tareas especializadas o situaciones en las que se requiere un nivel más alto de precisión y comprensión contextual. Ahora falta algo. Todo es es verdad, pero falta una innovación que es el transformer. Un Transformer es un tipo de arquitectura de red neuronal utilizada en inteligencia artificial, especialmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Fue presentado por primera vez en un artículo llamado "Attention is All You Need" en 2017 y ha demostrado ser muy efectivo en diversas tareas de procesamiento del lenguaje, como la traducción automática, la generación de texto y el análisis de sentimientos. La característica principal de un Transformer es su mecanismo de atención, que permite que el modelo comprenda y capture relaciones a largo plazo en una secuencia de palabras. A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) que procesan las palabras secuencialmente, los Transformers pueden procesar todas las palabras de una oración simultáneamente. Esto se logra mediante capas de atención, donde cada palabra en la secuencia se conecta con todas las demás palabras para capturar la importancia relativa de cada una. El mecanismo de atención permite al Transformer asignar un peso o importancia a cada palabra en función de su relevancia para el contexto en general. De esta manera, el modelo puede centrarse en las palabras más relevantes y hacer conexiones más significativas entre ellas. Además, el Transformer también utiliza técnicas de codificación y decodificación para transformar la información a medida que se procesa. Una de las ventajas clave de los Transformers es su capacidad para capturar relaciones de dependencia a largo plazo en el texto, lo que los hace especialmente efectivos en tareas que implican secuencias largas. Además, su arquitectura paralela les permite procesar datos de manera más eficiente y acelerar el entrenamiento y la inferencia.
Un poco de historia de los ultimos cinco años Megatron: fue Creado por OpenAI, se lanzó en 2018. Megatron es un modelo de lenguaje basado en Transformers. Es conocido por ser uno de los modelos de IA más grandes y poderosos disponibles públicamente. Está diseñado para manejar tareas de procesamiento del lenguaje natural de gran escala, como la generación de texto y la traducción automática. Turing: fue Desarrollado por OpenAI, fue presentado en 2019. Turing es un modelo de lenguaje avanzado basado en Transformers. Su objetivo principal es generar contenido más coherente y convincente, asemejándose en mayor medida a la forma en que los humanos escriben y se expresan. Jurassic. Jurassic fue creado por OpenAI y se introdujo en 2020. Es un modelo de lenguaje basado en Transformers que se centra en el análisis y generación de código de programación. Jurassic tiene como objetivo asistir a los desarrolladores en tareas de programación, como la corrección de errores, la redacción de código y la generación de documentación técnica. Gopher. Gopher fue desarrollado por OpenAI y lanzado en 2021. Se trata de un modelo de lenguaje enfocado en el código Go (también conocido como Golang). Gopher es capaz de ayudar a los programadores en la escritura y el análisis de código Go, proporcionando sugerencias y soluciones a problemas comunes. Chinchilla: Creado por OpenAI, se presentó en 2022. Chinchilla es un modelo de lenguaje específicamente diseñado para el análisis y la generación de texto relacionado con finanzas. Su objetivo es ayudar a los profesionales en el campo financiero a obtener información relevante, analizar datos y redactar informes financieros. Elmo:fue Desarrollado por el Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) en 2018. Elmo es un modelo de lenguaje basado en el aprendizaje de representaciones contextuales. Utiliza una arquitectura de red neuronal llamada LSTM (Long Short-Term Memory) para capturar el contexto y la semántica de las palabras en una oración. BERT: fue Creado por Google en 2018. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de lenguaje basado en Transformers. Se destacó por su capacidad para comprender el contexto de las palabras en una oración utilizando el contexto tanto a la izquierda como a la derecha de la palabra en cuestión. Transformer: fue Introducido por Vaswani en 2017. El modelo Transformer marcó un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural. Utiliza una arquitectura basada en atención para procesar y generar texto de manera eficiente, capturando relaciones complejas entre las palabras en un texto. OPT-175B fue Desarrollado por OpenAI y presentado en 2021. OPT-175B es uno de los modelos de IA más grandes y potentes lanzados por OpenAI. Es capaz de realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural a gran escala, como la generación de texto Gödel: Gödel fue un destacado matemático austriaco conocido por sus contribuciones fundamentales en lógica matemática. Su famoso teorema de la incompletitud demostró la existencia de proposiciones matemáticas verdaderas pero indemostrables dentro de un sistema formal. Su trabajo revolucionario en lógica y fundamentos ha tenido un impacto duradero en la filosofía de las matemáticas y ha influenciado profundamente el razonamiento deductivo en el campo. BigScience: BigScience es una iniciativa científica colaborativa que busca promover la investigación y el avance en inteligencia artificial y ciencia de datos a gran escala. Este proyecto reúne a investigadores y científicos de datos de diversas disciplinas para trabajar en proyectos de investigación que requieren enormes conjuntos de datos y recursos computacionales. A través de la colaboración y la compartición de conocimientos, BigScience impulsa avances significativos en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el aprendizaje automático. Bloom: Bloom es una técnica de filtrado de datos eficiente utilizada para determinar si un elemento pertenece a un conjunto o no. Esta estructura de datos probabilística permite consultas rápidas y aproximadas, especialmente en casos donde se necesitan respuestas rápidas y no se requiere precisión completa. La estructura de Bloom utiliza funciones hash y bits para representar elementos y verificar su existencia, siendo ampliamente utilizada en aplicaciones como sistemas de búsqueda, redes de distribución de contenido y caches de memoria. YaLM: YaLM (Yet Another Language Model) es un modelo de lenguaje, como el desarrollado por OpenAI, que utiliza técnicas de inteligencia artificial para generar texto coherente y relevante. Estos modelos de lenguaje son entrenados en grandes conjuntos de datos y utilizan algoritmos sofisticados para predecir palabras y frases en función del contexto. YaLM y otros modelos similares han demostrado ser útiles en tareas como la generación de texto, la traducción automática y la asistencia en la redacción, brindando apoyo y ampliando las capacidades de procesamiento del lenguaje natural.
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