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1. LLM (Large Language Model) y cómo estos modelos generan texto en lenguaje natural.
Un LLM, o Modelo de Lenguaje Grande, es una clase de modelo de inteligencia artificial diseñado para comprender y generar lenguaje humano de manera más avanzada que los modelos más simples. Estos modelos utilizan técnicas de aprendizaje automático, especialmente en el campo del aprendizaje profundo, para capturar patrones y estructuras complejas en los datos de lenguaje.
La generación de texto en lenguaje natural es una de las capacidades más destacadas de los LLM. Estos modelos pueden producir texto coherente y semánticamente relevante basado en el contexto que se les proporciona. Funcionan tomando una secuencia inicial de palabras (también llamada "semilla" o "prompt") y generando continuaciones lógicas y gramaticalmente correctas para esa secuencia.
El proceso de generación de texto en lenguaje natural en un LLM implica lo siguiente:
1. **Preentrenamiento**: Antes de que el modelo pueda generar texto, primero se entrena en grandes cantidades de datos de lenguaje natural. Durante esta fase, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una oración dado el contexto de las palabras anteriores. Estos modelos preentrenados aprenden la estructura y gramática del lenguaje en general, lo que les permite comprender y generar texto.
2. **Generación de Texto**: Una vez que el modelo ha sido preentrenado, se puede utilizar para generar texto en lenguaje natural. Para esto, se proporciona una semilla inicial al modelo, que puede ser tan corta como una palabra o tan larga como un párrafo. El modelo utiliza esa semilla para comenzar a generar texto continuando la secuencia a partir de la información que ha aprendido durante el entrenamiento.
3. **Muestreo Estocástico**: Los LLM utilizan técnicas de muestreo estocástico para generar texto de manera más diversa y creativa. Esto implica que el modelo no siempre elige la opción más probable para la siguiente palabra, sino que introduce cierto nivel de aleatoriedad en la selección, lo que resulta en diferentes variantes de texto posibles.
Los LLM han demostrado una notable habilidad para generar texto que puede ser coherente y persuasivo en muchos casos. Sin embargo, también pueden ser propensos a generar información falsa o no verificada, lo que se conoce como "desinformación". Por lo tanto, es importante utilizar estos modelos con cautela y verificar la precisión y confiabilidad de la información generada.
En resumen, los LLM son potentes herramientas que pueden generar texto en lenguaje natural basado en el contexto proporcionado, y han sido utilizados en una amplia variedad de aplicaciones, desde la redacción de contenido hasta la generación de diálogos en chatbots y asistentes virtuales.
2. n-gram (pesos)
En Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), los n-gramas son una técnica de modelado estadístico que se utiliza para analizar y predecir patrones en secuencias de palabras o caracteres en un texto.
Un n-grama es una secuencia continua de n elementos adyacentes. En el contexto del lenguaje natural, estos elementos pueden ser palabras o caracteres individuales, dependiendo del nivel de granularidad que se desee analizar. Por lo tanto, un n-grama puede ser un par de palabras (bigrama o 2-grama), una secuencia de tres palabras (trigrama o 3-grama), o incluso más, como un cuatrigrama (4-grama), pentagrama (5-grama), etc.
Por ejemplo, para el texto "La casa es bonita", si consideramos bigramas (2-gramas), obtendríamos:
1. "La casa"
2. "casa es"
3. "es bonita"
Si consideramos trigramas (3-gramas), obtendríamos:
1. "La casa es"
2. "casa es bonita"
El uso de n-gramas es común en tareas de procesamiento del lenguaje natural como el modelado de lenguaje, la clasificación de texto, la predicción de palabras y la corrección ortográfica. Estos n-gramas se utilizan para calcular probabilidades de co-ocurrencia y para predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto basándose en las frecuencias observadas en los datos de entrenamiento.
Por ejemplo, en el modelado de lenguaje, un modelo basado en n-gramas podría calcular la probabilidad de que una palabra siga a un n-grama específico observado en el conjunto de datos de entrenamiento. Esto permite que el modelo genere texto más coherente y realista en función de la probabilidad de las secuencias que ha visto previamente.
A pesar de su simplicidad, los n-gramas pueden ser útiles para capturar ciertos patrones locales en el texto, pero pueden tener dificultades para comprender la estructura gramatical más amplia o el contexto global en el lenguaje. Por lo tanto, para tareas más avanzadas, como la traducción automática o el análisis de sentimiento, se utilizan enfoques más complejos basados en modelos de lenguaje más grandes, como los LLM (Large Language Models).
Token es una palabra en IA (inteligencia artificial).
3. LA "TEMPERATURA"
En el contexto del procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial, la "temperatura" es un parámetro que se utiliza en modelos de lenguaje generativos, como las redes neuronales, para controlar la diversidad y la incertidumbre de las predicciones que realizan.
Cuando un modelo generativo, como GPT-3 (que es un modelo basado en inteligencia artificial y utiliza la arquitectura de red GPT-3.5), produce texto, generalmente genera una distribución de probabilidad sobre las posibles palabras o caracteres siguientes. La temperatura es un valor que afecta la forma de esta distribución de probabilidad.
Un valor de temperatura bajo (por ejemplo, cerca de 0) hace que el modelo sea más determinístico y tienda a generar predicciones más seguras, seleccionando las palabras más probables según sus conocimientos previos. Como resultado, el texto generado con una temperatura baja puede ser más repetitivo y coherente, pero también puede ser más predecible y menos creativo.
Por otro lado, un valor de temperatura alto (por ejemplo, cerca de 1) hace que el modelo sea más diverso y menos seguro en sus predicciones. El modelo se vuelve más arriesgado y puede elegir palabras menos probables en función de su distribución de probabilidad más suave. El texto generado con una temperatura alta tiende a ser más creativo y sorprendente, pero también puede ser más incoherente o menos confiable.
El ajuste de la temperatura es una herramienta útil para adaptar la salida del modelo a las necesidades específicas de la aplicación. Si se busca texto más coherente y seguro, se puede utilizar una temperatura baja, mientras que si se busca explorar opciones más diversas y creativas, se puede utilizar una temperatura alta.
En el caso de GPT-3, la temperatura es un hiperparámetro que se puede ajustar durante la generación de texto para obtener resultados más adecuados a la tarea o al contexto específico en el que se está utilizando el modelo. El control de la temperatura permite equilibrar la precisión y la diversidad en la generación de texto para adaptarse mejor a los requisitos del usuario.
A continuación, proporciono un ejemplo para ilustrar cómo la temperatura afecta la generación de texto con un modelo de lenguaje como el LLM, asumiendo que estamos usando una frase inicial como punto de partida:
Frase inicial: "El cielo está despejado y el sol brilla con intensidad."
Temperatura baja (0.2): Ejemplo de texto generado: "El cielo está despejado y el sol brilla con intensidad. Es un día perfecto para salir."
Temperatura alta (1.0): Ejemplo de texto generado: "El cielo está despejado y el sol brilla con intensidad. ¡Qué maravilla! Los pájaros cantan y las nubes juegan al escondite, como si el universo entero estuviera de fiesta."
Como se puede observar, con una temperatura baja, el modelo genera una respuesta más predecible y coherente, mientras que con una temperatura alta, el modelo se vuelve más creativo y genera una respuesta más imaginativa, aunque también puede ser menos realista. La elección de la temperatura dependerá del propósito específico y el estilo de generación de texto que se desee obtener.
4. ALUCINACIÓN
En el contexto de un LLM (Large Language Model), una "alucinación" se refiere a una situación en la que el modelo genera información que es ficticia o no está basada en hechos reales, sino que proviene de su capacidad para combinar y extrapolar información que ha aprendido de su entrenamiento con una gran cantidad de datos. Los LLMs son modelos de inteligencia artificial diseñados para predecir palabras y generar texto coherente basándose en patrones que han aprendido durante su entrenamiento en grandes conjuntos de datos. Sin embargo, debido a su naturaleza probabilística y su capacidad para generar texto de manera creativa, a veces pueden generar información que no es verdadera ni factual. Por ejemplo, si se le pide a un LLM que describa un animal imaginario, podría generar una descripción detallada de un ser que no existe en la realidad, pero que combina características de varios animales conocidos. Esta descripción sería una "alucinación" porque el modelo ha generado información que no está basada en observaciones reales, sino que ha extrapolado y combinado datos previos para producir una respuesta nueva y creativa. Las alucinaciones pueden ocurrir en diferentes contextos, y es importante tener en cuenta que los LLMs no tienen la capacidad de verificar la veracidad de la información que generan. Por lo tanto, es responsabilidad del usuario evaluar y verificar la validez de la información proporcionada por el modelo, especialmente cuando se trata de datos cruciales o importantes en situaciones de la vida real. En muchos casos, los LLMs son excelentes herramientas para generar texto, pero siempre se debe tener cuidado al interpretar sus respuestas y no asumir que toda la información que generan es precisa o verídica.
Para ver algunos ejemplos para trabajar con Chat GPT puedes pedirle a Chat GPT:
Por favor haz un resumen del texto que encontrarás entre """
o
Por favor haz un resumen de 10 líneas del texto que encontrarás a continuación:
o Describe la ceremonia del té en una frase de no más de 6 palabras
Otros motores de INTELIGENCIA ARTIFICIAL
bard.google.com es de la empresa Google.
pi.ai de la empresa Inflection AI (es muy simpático).
REPRESENTACIÓN DEL SONIDO CON EL
ORDENADOR
Conecta el micrófono al ordenador.
Pones en google: online audio osciloscopio y te aparecen varias opciones entre ellas el siguiente
link
https://academo.org/demos/virtual-oscilloscope/
en este link aparece un osciloscopio y convierte el audio (lo que dices tú ) en señal, representa el sonido (lo que tú dices ) en su onda senoidal correspondiente.
Haces click en Freeze Live Input y congela el audio, ves la señal fija (congelada).
El sonido se representa con ondas.
Digital audio sampling significa muestreo de audio
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