Fundamentos de Inteligencia Artificial: Tokenización y Embeddings

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la manera en que interactuamos con la tecnología, permitiéndonos comunicarnos con máquinas mediante lenguaje natural. Comprender cómo funcionan estos modelos es clave para aprovecharlos en nuestro día a día personal, laboral o empresarial. Aquí repasaremos aspectos fundamentales: qué es la inteligencia artificial, cómo funcionan los modelos de lenguaje (LLM), tokenización, embeddings y el entrenamiento de estos modelos.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se estructura?

La inteligencia artificial es una ciencia destinada a replicar en máquinas el comportamiento humano como el razonamiento, el procesamiento de información, la resolución de problemas y la toma de decisiones. Dentro de la IA se encuentran:

• Machine learning: Analiza grandes volúmenes de datos para identificar patrones.
• Deep learning: Utiliza redes neuronales para procesar información compleja como imágenes, videos y audios.
• Inteligencia artificial generativa (GNI): Genera información nueva a partir de datos ya disponibles.
• Modelos de lenguaje (LLM): Son capaces de entender múltiples idiomas y dialectos, generando textos coherentes y útiles.

¿Cómo los modelos de inteligencia artificial entienden nuestro lenguaje?

Para que las máquinas comprendan nuestro lenguaje se requieren tres procesos clave:

¿Qué es la tokenización?

La tokenización convierte el texto en números, permitiendo que los computadores puedan procesarlos. Toma las palabras y caracteres para asignarles valores numéricos específicos, incluyendo signos de puntuación que indican rasgos del idioma utilizado.

¿Qué son los embeddings en inteligencia artificial?

Los embeddings asignan contextos multidimensionales a las palabras, facilitando la comprensión de relaciones semánticas entre ellas:

• Representan palabras en espacios multi-dimensionales.
• Identifican significados según el contexto y asociación entre términos.
• Modelos avanzados pueden contar con billones de dimensiones para definir palabras con precisión.

¿Cuál es el rol del entrenamiento en los modelos de IA?

El entrenamiento o training posibilita generar texto coherentemente al predecir qué palabra sigue a continuación. Este proceso implica:

• Pre-training: El modelo aprende patrones al procesar grandes cantidades de información escrita.
• Training avanzado: Refinamiento con aportes humanos o modelos secundarios para aumentar precisión.
• Herramientas tecnológicas como GPUs juegan un papel clave en estos entrenamientos.

¿Qué es la atención, query, key y values en la inteligencia artificial?

La atención permite al modelo identificar qué palabras o frases son las más importantes en un texto para generar contenido relevante. Utiliza:

• Queries: Preguntas que ayudan a determinar referencias inherentes en el texto.
• Keys: Palabras clave identificadas.
• Values: Significados semánticos que resultan de la unión de palabras.

Esta estructura permite replicar una comprensión similar a la humana en las máquinas, base para la IA generativa actual.

¿Cómo puedes aprender y aplicar la inteligencia artificial ahora?

Aprovechar esta tecnología implica entender sus bases primero. Puedes iniciar con cursos especializados en ingeniería de software, fundamentos de LLM, Prompt Engineering o manuales prácticos que explican estos procesos claramente.

Además, experimentar directamente con modelos como ChatGPT permite descubrir aplicaciones prácticas según necesidades específicas, solicitudes profesionales o personales.

Ahora que conoces los fundamentos, ¿qué aplicaciones le darías tú personalmente a esta tecnología en tu día a día o en tu trabajo? ¡Compártelo aquí en los comentarios!