Luis Fernando Ortega, CTO y cofundador de nuvu, dió una detallada presentación en la edición de agosto de 2024 de CTO Insights Bogotá, enfocada en el tema “IA Generativa: Innovación y Eficiencia en la Construcción de Soluciones Tecnológicas”. A continuación, te ampliamos los puntos clave abordados durante su intervención, mostrando cómo la IA generativa está revolucionando el campo de la tecnología.
Introducción y conceptos clave
Ortega comenzó explicando conceptos fundamentales del modelado de lenguaje (Language Modeling), destacando la importancia de los tokens y los embeddings en la generación de texto. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) son entrenados con grandes cantidades de datos de internet, lo que les permite manejar tareas de autocompletado y generación de texto con alta precisión.
Los conceptos clave incluyen:
- Tokens: Las unidades mínimas de texto que los modelos de lenguaje procesan.
- Embeddings: Representaciones vectoriales de palabras que capturan su significado semántico.
- Transformadores: Una arquitectura de red neuronal que ha mejorado significativamente el procesamiento de secuencias largas de texto.
- Ventana de Contexto: La cantidad de información que un modelo puede procesar simultáneamente, crucial para tareas complejas.
Transformadores y tamaño de ventana de contexto
Los transformadores, una arquitectura de red neuronal profunda introducida en 2017, superan las limitaciones de las redes neuronales recurrentes (RNNs) al permitir el procesamiento en paralelo con GPUs, haciéndolos escalables y eficientes. Esta tecnología es la base de modelos avanzados como GPT-4 y Claude.
Ortega explicó que los transformadores permiten manejar grandes volúmenes de datos simultáneamente, lo que resulta en un rendimiento significativamente mejorado en tareas de procesamiento de lenguaje natural. Además, destacó cómo los transformadores han cambiado el paradigma de entrenamiento y uso de modelos de lenguaje, permitiendo un paralelismo eficiente y una escalabilidad sin precedentes.
Leyes de escalamiento y habilidades emergentes
Las leyes de escalamiento, según Ortega, son principios que dictan cómo aumentar la eficiencia de los modelos de lenguaje a medida que se incrementa su tamaño y la cantidad de datos de entrenamiento. Para un modelo con X parámetros, el entrenamiento óptimo requiere aproximadamente X * 20 tokens. Estas leyes son cruciales para entender cómo escalar los modelos de manera efectiva sin comprometer la calidad.
Ortega también discutió las habilidades emergentes de los LLMs, que demuestran capacidades sorprendentes y no anticipadas durante el entrenamiento inicial, como la comprensión contextual avanzada y la generación de texto coherente en múltiples idiomas.
Creación de prompts efectivos
Un aspecto esencial de la generación de texto es la creación de prompts (indicaciones) efectivos. Ortega proporcionó ejemplos de cómo mejorar los prompts mediante el uso de lenguaje preciso, suficiente contexto, y revisiones detalladas.
- Proveer suficiente contexto: Un prompt bien contextualizado, como “Escribe un cuento corto ambientado en la Inglaterra victoriana que cuente la historia de un joven detective resolviendo su primer caso importante”, resulta en respuestas más relevantes y precisas.
- Uso de lenguaje preciso: Ser específico en las indicaciones, como “Escribe un artículo informativo de 500 palabras sobre las necesidades dietéticas de los Retrievers Dorados adultos”, mejora la calidad de las respuestas.
- Variaciones de prompts: Probar diferentes variaciones, como “Compón una entrada de blog de 1000 palabras que detalle los beneficios físicos y mentales de la práctica regular de yoga”, puede dar lugar a resultados más ricos y variados.
- Revisión de resultados: Revisar y corregir los resultados es esencial para asegurar la precisión y relevancia de las respuestas generadas.
Alucinaciones y sesgos
Los modelos de lenguaje pueden generar “alucinaciones”, es decir, información incorrecta o no verificada. Ortega ejemplificó esto con un análisis de la estrategia de Justo y Bueno, mostrando cómo los resultados pueden ser positivos pero aún enfrentar desafíos significativos.
Las alucinaciones se producen cuando los modelos generan información plausible pero incorrecta, lo que puede llevar a errores graves en aplicaciones críticas. Para mitigar este problema, Ortega sugiere implementar mecanismos de verificación y revisión humana.
El sesgo es otro desafío crítico, ya que los LLMs pueden reflejar prejuicios presentes en los datos de entrenamiento, como sesgos de género o raza. La mitigación de estos sesgos implica la recuperación de documentos diversos, el afinamiento detallado, y la recopilación de feedback constante.
Evolución del procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Ortega concluyó su presentación destacando la evolución del procesamiento de lenguaje natural (NLP), desde las primeras RNNs hasta los avanzados transformadores actuales. La historia del NLP muestra un progreso significativo en la capacidad de los modelos para comprender y generar texto humano, con aplicaciones que van desde chatbots hasta sistemas de traducción automática.
También mencionó la importancia de la madurez tecnológica organizacional, incluyendo la seguridad, DevOps, gestión de datos, y servicios/APIs para integrar IA generativa y analítica de manera efectiva en las soluciones tecnológicas.
Experiencias propias y recomendaciones
Finalmente, Ortega compartió algunas experiencias propias, como la clasificación de noticias y el desarrollo de aplicaciones para la atención médica. Por ejemplo, la creación de un visor de noticias y un calificador de pruebas muestra cómo la IA generativa puede aplicarse a diferentes sectores.
Ortega también recomendó el libro “Building LLMs for Production” de Louis-Francois Bouchard y Louie Peters, como una lectura esencial para aquellos interesados en llevar modelos de lenguaje a la producción.
La presentación de Luis Fernando Ortega subraya la relevancia y el potencial transformador de la IA generativa en la creación de soluciones tecnológicas innovadoras y eficientes. A través de ejemplos prácticos y recomendaciones, Ortega demuestra cómo esta tecnología está cambiando el panorama tecnológico y ofrece una guía clara para su implementación efectiva. La inteligencia artificial no sólo redefine los límites de lo posible, sino que también abre nuevas oportunidades para la innovación y la eficiencia en múltiples industrias.