1. Introducción Las IA de lenguaje, como ChatGPT, se han convertido en herramientas clave dentro del ámbito educativo. Estas herramientas no solo permiten generar explicaciones, corregir borradores y analizar grandes volúmenes de texto, sino que también pueden ofrecer nuevas formas de interacción y aprendizaje. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial de manera eficaz, es esencial entender cómo funcionan internamente: desde cómo leen un documento hasta cómo generan respuestas coherentes. Objetivo del video: • Describir paso a paso los componentes y flujos de trabajo dentro de una IA de lenguaje. • Definir términos clave y mostrar cómo se interrelacionan en el proceso global. • Proporcionar un marco teórico que sirva de base para un examen de comprensión. 2. Fragmentación de contenidos (Indexing) Problema inicial:
Imagina que tenemos un documento extenso, como un texto de 10,000 palabras. Este es un desafío para cualquier IA, ya que procesar un documento tan largo de una sola vez es demasiado costoso en términos de memoria y tiempo. Solución: Indexación
La indexación es el proceso mediante el cual dividimos el documento en partes más manejables, conocidas como "chunks". Este paso es crucial para poder procesar grandes cantidades de texto de manera eficiente. 1 División en chunks: ◦ El texto se fragmenta en partes más pequeñas, que pueden tener un tamaño fijo o ser semánticamente relevantes. ◦ Cada chunk contiene suficiente contexto para ser procesado sin sobresaturar la memoria del modelo. 2 Ventajas de la indexación: ◦ Reducción de complejidad: Al dividir el texto en fragmentos, se facilita el procesamiento de grandes volúmenes de información sin sobrecargar el modelo. ◦ Precisión en búsquedas y comparaciones: Al trabajar con fragmentos, la IA puede realizar búsquedas y comparaciones de manera más eficiente, enfocándose en las partes relevantes del texto. 3. Transformación a vectores (Embeddings) ¿Por qué convertir el texto en vectores?
Las máquinas no entienden las palabras de la misma manera que los humanos. Para que la IA procese el texto, es necesario convertir las palabras en números. ¿Qué es un vector?
Un vector es una representación matemática del texto. Cada palabra o fragmento del texto se convierte en un conjunto de valores numéricos. Estos valores representan el significado del texto en un espacio multidimensional. Proceso de embedding: 1 Cada chunk se introduce en un modelo de embeddings, que es una red neuronal entrenada específicamente para transformar texto en vectores. 2 El modelo genera un vector numérico para cada chunk de texto. Por ejemplo, un fragmento como "La evaluación continua..." podría convertirse en un vector como [0.32, –0.71, 1.04, …, 0.18]. 3 En un espacio multidimensional, los vectores de fragmentos con significados similares tienden a estar cerca unos de otros, facilitando la búsqueda y comparación. 4. Almacenamiento y búsqueda (Base de datos vectorial) Concepto de Base de Datos Vectorial (Vector DB):
Una Vector DB es una base de datos especializada en almacenar y recuperar embeddings (vectores numéricos). La principal ventaja de usar una Vector DB es que permite realizar consultas por similitud. Flujo de trabajo: 1 Los embeddings de todos los chunks se almacenan en la Vector DB. 2 Cuando el usuario envía un prompt (una consulta a la IA), se realiza el siguiente proceso: ◦ La IA genera el embedding de ese prompt. ◦ La IA busca en la Vector DB los vectores más cercanos al embedding del prompt utilizando métricas como la distancia euclidiana o la distancia coseno. ◦ Luego, la IA recupera los chunks más relevantes para continuar con el procesamiento y generar la respuesta. 5. Generación de texto (Arquitectura Transformer) Arquitectura clave:
El modelo Transformer es la base de modelos de IA como GPT. Esta arquitectura está compuesta por varias capas de atención y feed-forward, lo que le permite procesar grandes cantidades de información de manera eficiente. Mecanismo de atención: 1 Cada palabra o token se asocia con un embedding. 2 El mecanismo de atención asigna pesos a cada parte del texto anterior según su relevancia para predecir el siguiente token. Esto significa que el modelo no procesa todo el texto de manera secuencial, sino que "enfoca" solo en las partes más relevantes para la predicción. Función de activación: • En cada neurona de la red se aplica la fórmula σ(wx + b), donde w son los pesos entrenados y b el sesgo, lo que ajusta la activación y la salida de cada capa de la red. 6. Flujo completo de trabajo 1 Indexing: Fragmentación del texto en chunks. 2 Embedding: Conversión de cada chunk en un vector numérico. 3 Almacenamiento: Los vectores generados se almacenan en la Vector DB. 4 Consulta: Cuando un usuario envía un prompt, se vectoriza y se busca en la Vector DB los chunks más similares. 5 Transformer: Los embeddings recuperados se procesan para predecir palabra a palabra. 6 Salida: Finalmente, la IA ensambla la secuencia generada en un texto coherente, que será la respuesta para el usuario. 7. Ventajas y Limitaciones Ventajas: • Recuperación semántica: El modelo puede encontrar ideas y conceptos relacionados, no solo coincidencias exactas de palabras. • Flexibilidad: La IA puede generar desde respuestas breves hasta documentos completos, adaptándose a la necesidad de longitud y profundidad. Limitaciones: • Dependencia de datos de entrenamiento: La calidad del modelo depende directamente de los datos con los que ha sido entrenado. Si los datos son limitados o sesgados, la IA reflejará esas limitaciones. • Sesgos o imprecisiones: Si los embeddings no reflejan bien el contexto, la IA podría generar respuestas erróneas o imprecisas. • Carga computacional: El tamaño de la Vector DB y el modelo Transformer requieren una cantidad significativa de recursos computacionales, lo que puede ser un desafío en términos de costos y eficiencia. 8. Glosario • Chunk: Fragmento de texto. • Embedding: Vector numérico que representa un chunk de texto. • Vector DB: Base de datos especializada en almacenar y buscar embeddings. • Transformer: Arquitectura de red neuronal basada en atención. • Atención: Mecanismo que pondera partes del texto según su relevancia para la predicción. Puntos de repaso (examen): 1 Define "indexing" en IA de lenguaje. 2 Explica cómo se construye un embedding. 3 Describe el papel de la Vector DB. 4 Resume el mecanismo de atención en un Transformer. 5 Enumera dos ventajas y dos limitaciones de este flujo de trabajo.