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Descubriendo el Potencial de los Modelos de Lenguaje de Aprendizaje Profundo

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Subbarao Kambhampati

Subbarao Kambhampati

En el mundo de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje de aprendizaje profundo (LLM) son una herramienta poderosa.

Subbarao Kambhampati, investigador y profesor en la ASU School of Computing and Augmented Intelligence, nos ofrece una interesante perspectiva sobre sus capacidades de razonamiento.

Los LLM y la deducción lógica

La deducción lógica, también conocida como demostración de teoremas, se basa en partir de hechos básicos y calcular la suficiente clausura deductiva de esos hechos para ver si el hecho que queremos probar se encuentra en esa clausura. Kambhampati sostiene que los LLM no solo están entrenados en «hechos», sino también en la clausura deductiva de esos hechos. Por lo tanto, el razonamiento se convierte en una especie de recuperación aproximada.

La recuperación aproximada

La razón por la cual se utiliza el término «recuperación aproximada» es porque los LLM no indexan ni recuperan información de manera exacta. No son memorias verídicas. En cambio, son modelos n-grama con esteroides que completan en función del contexto del mensaje. Yann LeCun, otro experto en el campo, califica esta observación como interesante.

¿Qué son los N-Gramas?

Los n-gramas son una herramienta utilizada en el procesamiento de lenguaje natural. En términos simples, un n-grama es una secuencia de n palabras consecutivas en un texto. Por ejemplo, si tomamos la oración «El perro corre en el parque», los n-gramas serían:

  • Unigrama: «El», «perro», «corre», «en», «el», «parque»
  • Bigrama: «El perro», «perro corre», «corre en», «en el», «el parque»
  • Trigrama: «El perro corre», «perro corre en», «corre en el», «en el parque»

Los n-gramas se utilizan para analizar la frecuencia de las palabras en un texto y para predecir la siguiente palabra en una oración. Por ejemplo, si tenemos una oración incompleta como «Me gusta comer…», podemos usar los n-gramas para predecir la siguiente palabra. Si analizamos un gran corpus de texto y encontramos que la secuencia «comer pizza» es muy común, podemos predecir que la siguiente palabra es «pizza». En resumen, los n-gramas son una herramienta útil para analizar la frecuencia de las palabras en un texto y para predecir la siguiente palabra en una oración.

El proceso de razonamiento en los LLM

Aunque los LLM no realizan razonamiento lógico en el sentido estricto, es posible que en algunos casos un proceso deductivo muy limitado les asista. La relación entre el texto precedente y la siguiente palabra probable es altamente no lineal. Habrá reglas, excepciones a las reglas, excepciones a las excepciones y así sucesivamente.

Los LLM podrían aprender una forma limitada, difusa e imperfecta de razonamiento deductivo basado en plantillas. Sin embargo, el número máximo de pasos de razonamiento estaría limitado por la profundidad de las capas del modelo. Esto nos lleva a pensar en los LLM como un iceberg en el océano del conocimiento. Solo vemos su superficie, pero debajo hay un vasto universo de información interconectada.

¿Qué significa esto para el futuro de la inteligencia artificial?

El hecho de que los LLM puedan realizar algún tipo de razonamiento, aunque limitado, nos muestra el enorme potencial que tienen para cambiar la forma en que interactuamos con la información y nos comunicamos con las máquinas. Imagina un futuro en el que puedas tener una conversación con una inteligencia artificial que entienda tus preguntas y te proporcione respuestas precisas y contextualizadas.

Esta visión del futuro no está tan lejos como podríamos pensar, y el trabajo de expertos como Subbarao Kambhampati y Yann LeCun está allanando el camino hacia esa realidad.

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