JlA 5×93 Cómo Funcionan los Modelos de Lenguaje: Tokenización y Autoatención

Un modelo de lenguaje no es más que una máquina que pretende hablar como nosotros. Y para lograrlo, se basa en la tokenización y la autoatención. La tokenización es el proceso mediante el cual el texto se divide en pequeñas unidades llamadas tokens, que son como la esencia de nuestras palabras pero en miniaturas. Cada uno de estos tokens se convierte en un vector, o embedding, que captura el sentido del token en cuestión según el contexto.

Pero, ¿cómo se asegura el modelo de que está entendiendo bien las palabras? Pues gracias a la autoatención. Esta técnica permite al sistema fijarse al mismo tiempo en todas las palabras de una oración. Es como tener ojos de búho pero multiplicados por cien. Esto ayuda mucho a entender qué significado tiene una palabra en una oración, algo especialmente útil cuando una sola palabra puede tener significados diferentes según el contexto en el que se use.

Nuestro modelo se vuelve más simpático o preciso, si lo preferimos decir así, gracias a los parámetros. Son como los secretos del mago que permiten que el sistema prediga cuál será la siguiente palabra basándose en toda la información que ya ha leído. Pero, cuidado, cuanto más parámetros tenga, más memoria y fuerza de cálculo va a necesitar.

En esto de los modelos de lenguaje, el idioma puede ser una cuestión problemática. Si trabajamos en inglés, los tokens por palabra parecen ser más eficientes. Eso significa que si primero escribimos en inglés y luego lo traducimos, podríamos ahorrar algo de dinerito y mejorar la precisión del texto.

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