COMO FUNCIONA CHAT GPT

Redes Neuronales (NN)

Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano, donde las "neuronas" (unidades de procesamiento) están organizadas en capas. Cada neurona toma una entrada, la procesa mediante una función matemática y la transmite a las siguientes neuronas. Los modelos de redes neuronales pueden aprender a partir de ejemplos, ajustando los parámetros (pesos) de las conexiones entre neuronas mediante un proceso llamado entrenamiento. Las redes neuronales son la base de muchos algoritmos modernos de aprendizaje profundo (deep learning), y son utilizadas en tareas de visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP), juegos, etc.

Tipos comunes de redes neuronales:

• Redes neuronales artificiales (ANN): Red básica, generalmente con una capa de entrada, una o más capas ocultas, y una capa de salida.

• Redes neuronales convolucionales (CNN): Usadas principalmente para procesamiento de imágenes, pueden detectar patrones espaciales como bordes o formas.

• Redes neuronales recurrentes (RNN): Utilizadas para datos secuenciales (como texto o series temporales), donde las salidas dependen de entradas anteriores

Problema de Lenguaje Natural (NLP)

El procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. El objetivo es permitir que las máquinas comprendan, interpreten, generen y respondan al lenguaje humano de manera significativa. Ejemplos de tareas NLP incluyen:

• Traducción automática: Como Google Translate.

• Generación de texto: Como ChatGPT, que genera texto en base a una solicitud.

• Análisis de sentimientos: Determinar si un texto tiene un tono positivo, negativo o neutral.

• Reconocimiento de entidades: Identificar nombres de personas, lugares, fechas, etc.

 Embedding

El embedding es una técnica para representar palabras o frases de manera que conserven su significado semántico, pero en un formato numérico (vectores). Estos vectores se utilizan para que las palabras puedan ser procesadas por algoritmos de machine learning. Los embeddings permiten que palabras con significados similares estén cerca en el espacio vectorial. Ejemplos de algoritmos de embedding incluyen:

• Word2Vec: Un modelo que aprende representaciones vectoriales de palabras basadas en su contexto.

• GloVe: Otro modelo que genera embeddings basados en las estadísticas de co-ocurrencia de palabras en grandes corpus de texto.

 Lematización

La lematización es el proceso de transformar una palabra a su forma base o "raíz". Esto es útil para reducir la variabilidad en el lenguaje, ya que diferentes formas de la misma palabra (como "corriendo", "corrí", "correr") pueden representarse por una sola entrada ("correr"). Es diferente de la stemming, que también reduce palabras a sus raíces pero de una manera más agresiva y a menudo menos precisa.

Ejemplo:

• "estudiando" → "estudiar"

• "mejores" → "mejor"

Sampling

El sampling (muestreo) es una técnica para seleccionar ejemplos representativos de un conjunto de datos, ya sea de manera aleatoria o siguiendo un patrón. Es útil en el entrenamiento de modelos cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. Existen distintos métodos de sampling:

• Muestreo aleatorio: Se seleccionan ejemplos al azar.

• Muestreo estratificado: Se asegura de que las clases o categorías estén representadas proporcionalmente en la muestra.

• Muestreo por agrupamiento: Se divide el conjunto de datos en grupos y se selecciona un número de grupos para analizar.

Fases de Redes Neuronales

Las redes neuronales tienen varias fases durante el entrenamiento y la predicción:

• Inicialización: Se asignan valores iniciales aleatorios a los pesos de la red.

• Propagación hacia adelante: El modelo toma la entrada, la procesa a través de sus capas y genera una predicción.

• Cálculo del error: La diferencia entre la predicción del modelo y la respuesta correcta (etiqueta) se calcula mediante una función de pérdida.

• Retropropagación: El error se distribuye de nuevo a través de la red para ajustar los pesos utilizando algoritmos como el descenso de gradiente.

• Entrenamiento: Este proceso se repite múltiples veces (épocas) hasta que el modelo converge y alcanza un rendimiento aceptable.

Checkpoint

Un checkpoint es un punto intermedio durante el entrenamiento de un modelo en el que se guarda su estado. Esto permite que, si el entrenamiento se interrumpe, se pueda reanudar desde el último checkpoint sin perder todo el progreso. Es muy útil cuando se entrenan modelos grandes y se requieren muchas horas o días para completarse.

Problema de Memoria

Las redes neuronales tradicionales, especialmente las RNN, tienen dificultades para "recordar" información a largo plazo. Esto es conocido como el problema de desvanecimiento del gradiente y explosión del gradiente. Cuando el modelo debe aprender dependencias a largo plazo en datos secuenciales, puede olvidarse de información importante que ocurrió al principio de la secuencia.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Las LSTM son un tipo especial de red neuronal recurrente (RNN) que fue diseñada para superar el problema de memoria a largo plazo. Utilizan puertas (mecanismos de control) que permiten que la red decida qué información debe recordar y qué información debe olvidar, lo que las hace muy efectivas para trabajar con secuencias largas de datos, como texto o audio.

Paralelizar

Paralelizar es un concepto clave para acelerar el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos. Consiste en ejecutar múltiples operaciones al mismo tiempo, dividiendo el trabajo en unidades más pequeñas que se pueden procesar simultáneamente en múltiples CPU o GPU. Esto reduce el tiempo total necesario para entrenar un modelo.

Transformers

Los Transformers son una arquitectura de red neuronal que ha revolucionado el procesamiento de lenguaje natural. A diferencia de las RNN, que procesan los datos secuencialmente, los Transformers utilizan mecanismos de atención, que permiten que cada palabra en una secuencia se relacione directamente con otras palabras, independientemente de su posición. Esto permite trabajar con secuencias de longitud variable y facilita el procesamiento en paralelo. Los Transformers se usan en modelos como BERT, GPT, entre otros.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT es un modelo basado en Transformers que se utiliza para comprender el contexto de una palabra no solo desde la perspectiva de las palabras anteriores (como los modelos unidireccionales), sino también desde las palabras posteriores. Esto lo hace muy efectivo para tareas de comprensión de texto como clasificación, respuesta a preguntas y análisis de sentimientos.

OpenAI

OpenAI es una organización de investigación en inteligencia artificial fundada con el objetivo de desarrollar IA de manera segura y beneficiosa para toda la humanidad. Han creado algunos de los modelos de lenguaje más avanzados, como GPT-3 y GPT-4, que pueden generar texto de alta calidad y realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Aprendizaje Autónomo:

Este término hace referencia a un tipo de aprendizaje donde el sistema puede aprender de manera independiente, sin intervención humana directa durante el proceso de aprendizaje. En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el aprendizaje autónomo implica que el modelo pueda mejorar su rendimiento o tomar decisiones basadas en la experiencia, datos o interacción con el entorno, sin tener que ser explícitamente programado para cada tarea específica. Un ejemplo sería el aprendizaje por refuerzo, donde un agente aprende a tomar decisiones a través de recompensas y penalizaciones basadas en sus acciones, sin una supervisión directa sobre cómo lograr cada objetivo.

Tokenización

Es un proceso fundamental en el procesamiento de lenguaje natural (NLP). La tokenización implica dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens". Un token generalmente puede ser una palabra, una parte de una palabra (como un sufijo o prefijo), o incluso un símbolo de puntuación. Por ejemplo, el texto "ChatGPT es genial" se podría tokenizar como los tres tokens: ["ChatGPT", "es", "genial"].

1. • Tokenización de palabras: Se divide el texto en palabras individuales.

   • Tokenización subpalabras: Se divide el texto en unidades más pequeñas, como raíces de palabras o afijos. Esta técnica es útil para manejar palabras desconocidas o morfología compleja.

   • Tokenización de caracteres: El texto se divide en caracteres individuales (esto es útil en tareas muy específicas, como la generación de texto).

La tokenización es crucial porque convierte el texto, que es algo muy complejo y variable, en una forma estructurada y más fácil de procesar para los algoritmos de machine learning.

¿Te gustaría saber más sobre alguna de estas áreas o cómo se aplican específicamente en algún contexto?