{"id":5041,"date":"2023-03-24T10:59:13","date_gmt":"2023-03-24T17:29:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iexe.edu.mx\/?p=5041"},"modified":"2023-04-05T12:08:09","modified_gmt":"2023-04-05T18:38:09","slug":"como-funciona-chat-gpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iexe.edu.mx\/tecnologia\/como-funciona-chat-gpt\/","title":{"rendered":"\u00bfSabes c\u00f3mo funciona CHAT-GPT?"},"content":{"rendered":"

\u00bfAlguna vez te has preguntado c\u00f3mo funciona CHAT-GPT?\u00a0<\/span>El lenguaje de los expertos es demasiado especializado, por lo que, a\u00f1adimos apartados<\/strong> <\/span> resumiendo y simplificando el texto completo.<\/p>\n

Identificaci\u00f3n de t\u00f3picos en un corpus utilizando Transformers<\/strong><\/h2>\n

Actualmente podemos escuchar en diferentes medios de comunicaci\u00f3n el t\u00e9rmino ChatGPT, el cual se encuentra relacionado con un <\/span>modelo de Inteligencia Artificial<\/span> basado en la <\/span>arquitectura denominada Transformers<\/span>, la cual fue presentada en un paper de investigaci\u00f3n de Google que se public\u00f3 a finales del a\u00f1o 2017, cuyo t\u00edtulo es: \u201c<\/span>Attention is All You Need<\/span><\/a>\u201d, a partir de la publicaci\u00f3n de dicho trabajo se presentaron diferentes modelos basados en esta tecnolog\u00eda y cuyo modelo m\u00e1s conocido actualmente es el denominado GPT-4, iniciando originalmente en GPT-1 hasta llegar a GPT-4, que es el modelo en que se basa ChatGPT.<\/span><\/p>\n

\u201cUn modelo de Inteligencia Artificial es una herramienta que se utiliza para que aprendan a hacer tareas espec\u00edficas; son como cerebros electr\u00f3nicos que se les ense\u00f1an a reconocer patrones y a tomar decisiones basadas en esos patrones.\u201d<\/span><\/strong><\/p>\n

\u201cLa arquitectura denominada Transformers es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico utilizada en Inteligencia Artificial para procesar lenguaje natural, es decir, el lenguaje que utilizamos las personas para comunicarnos.\u201d<\/span><\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial ha permitido desarrollar diferentes aplicaciones en diferentes \u00e1mbitos de las ciencias computacionales como son: visi\u00f3n por computadora (figura 1), reconocimiento de voz, generaci\u00f3n de audio o im\u00e1genes autom\u00e1ticamente, o bien, aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural.<\/span><\/p>\n

\"C\u00f3mo

Fig. 1. Visi\u00f3n por computadora<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

Es dentro del procesamiento del lenguaje natural (NLP) donde queremos ahondar un poco el uso de la arquitectura de Transformers, enfoc\u00e1ndonos en la detecci\u00f3n de informaci\u00f3n relacionada con la tem\u00e1tica de un texto, ya que este es un problema dentro del desarrollo de sistemas de informaci\u00f3n orientados a la clasificaci\u00f3n de textos. Antes de la aparici\u00f3n de las arquitecturas basadas en Transformers, se utilizaban diferentes algoritmos basados en la sem\u00e1ntica latente o impl\u00edcita dentro de un texto, principalmente <\/span>Latent Semantic Analysis<\/i> (LSA) [1] y <\/span>Latent Dirichlet Allocation<\/i> (LDA) [2], que permiten generar diversos grupos tem\u00e1ticos a partir de un conjunto de textos de entrada, con la aplicaci\u00f3n de estos algoritmos se obtienen diferentes representaciones espaciales similares a planos cartesianos de m\u00faltiples dimensiones, en los cuales se proyectan los diferentes documentos, obteniendo con ello sus coordenadas en esos planos cartesianos, para posteriormente, mediante una tarea de clasificaci\u00f3n, ubicar los documentos que queremos ubicar en una tem\u00e1tica a priori conocida.<\/span><\/p>\n

A la aparici\u00f3n de los modelos de Transformers se comenz\u00f3 a generalizar su uso dentro de las tareas de clasificaci\u00f3n tem\u00e1tica en el NLP, los cuales, a diferencia de los algoritmos anteriormente mencionados, se basan en el uso de los modelos de lenguaje [4, 5]. En estos Transformers es importante que la informaci\u00f3n de entrada se encuentre como en el texto original, es decir, en forma de enunciados y\/o p\u00e1rrafos, a diferencia de las herramientas de clasificaci\u00f3n utilizadas antes de la aparici\u00f3n de los Transformers, la informaci\u00f3n se transformaba en una representaci\u00f3n vectorial, la cual pod\u00eda ser tf, tf-idf o binaria [3], principalmente, pero para los modelos de lenguaje son importantes las secuencias de las palabras, ya que a partir de ellas se generan espacios sem\u00e1nticos o de <\/span>embeddings<\/span>. Es por ello, que se han desarrollado herramientas [6, 7] que permiten extraer los enunciados m\u00e1s caracter\u00edsticos, noun phrases o chunks, [8] utilizando un modelo de lenguaje, basadas inicialmente en la tecnolog\u00eda de redes neuronales y posteriormente, haciendo uso de arquitecturas de Transformers, como por ejemplo las librer\u00edas Spacy [6] o Stanza [7].\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\u201cLos embeddings son una t\u00e9cnica utilizada en el procesamiento del lenguaje natural en la Inteligencia Artificial para entender el significado de las palabras y frases.\u201d<\/span><\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

Una vez conocidos los algoritmos utilizados antes de los Transformers, queremos mencionar un trabajo que desarrollamos para observar las mejoras que se obtienen utilizando los denominados Transformers con respecto a los algoritmos usados antes de su aparici\u00f3n, para ello, antes de la utilizaci\u00f3n de los algoritmos y de los Transformers, se tuvo que identificar un corpus de documentos que fuera tem\u00e1tico, eligi\u00e9ndose informaci\u00f3n relacionada con los comics o historietas y se eligieron dos personajes famosos que son tem\u00e1ticamente diferentes, siendo los elegidos Superman y Batman ambos propiedad de <\/span>DC Comics<\/span><\/a> \u00a9, siendo el primero un extraterrestre con habilidades y poderes sobrehumanos, y el segundo un hombre ordinario con habilidades desarrolladas. Una vez elegida la tem\u00e1tica procedimos a obtener la informaci\u00f3n, la cual fue descargada en forma manual del sitio <\/span>www.mycomicshop.com<\/span><\/a>, una tienda especializada en la compra y venta de comics y que provee la descripci\u00f3n de las revistas que ofrece, con ello se descargaron alrededor de 1200 descripciones que corresponden a los primeros 300 n\u00fameros para cada una de las revistas Detective Comics y Batman, para el caso de Batman y Action Comics, y Superman para el caso del tema Superman. En la figura 2, se muestra la descripci\u00f3n para el c\u00f3mic Detective Comics #27 publicado en 1939, en esta figura se puede observar, marcado en color amarillo, la informaci\u00f3n relativa con los diferentes autores de las historias que se incluyen, en color rojo la informaci\u00f3n relacionada con la revista y sin marcar informaci\u00f3n relacionada directamente con el contenido del c\u00f3mic.<\/span><\/p>\n

\"C\u00f3mo

Fig. 2. Descripci\u00f3n del c\u00f3mic Detective Comics #27 (1939)<\/p><\/div>\n

Una vez descargado el corpus o conjunto de documentos, se identificaron algunos t\u00e9rminos que no est\u00e1n relacionados con el contenido de un c\u00f3mic, como son los nombres de los autores, el precio de la revista, fecha de publicaci\u00f3n, signos que puedan ser considerados ruido, entre otros.<\/span><\/p>\n

Y as\u00ed, con la informaci\u00f3n adecuada procedimos a generar un conjunto de experimentos que permitieron comparar los resultados arrojados por un modelo de Transformer, al momento que desarrollamos este trabajo se eligi\u00f3 <\/span>un modelo BERT<\/span> que era uno de los m\u00e1s utilizados por los grupos de investigaci\u00f3n, antes de la interrupci\u00f3n de ChatGTP, con los algoritmos antes utilizados que llamaremos modelos tradicionales.<\/span><\/p>\n

\u201cEl modelo BERT utiliza t\u00e9cnicas de atenci\u00f3n y codificaci\u00f3n para entender el contexto completo de un texto, incluyendo las palabras que lo preceden y lo siguen.\u201d<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n

En los diferentes experimentos realizados se observa que el valor m\u00e1ximo obtenido en las diferentes pruebas utilizando Transformers es del 99 % y el m\u00ednimo del 59 %, mientras que en el caso de los algoritmos tradicionales el valor est\u00e1 en un promedio del 26 %, esto quiere decir que el error del Transformer en el mejor de los casos es s\u00f3lo 1 en cada 100. De 100 descripciones de c\u00f3mic que se le presentan identifica adecuadamente cu\u00e1l pertenece a una descripci\u00f3n de Superman y cu\u00e1l a una de Batman, y en el peor de los casos ofrece un rendimiento similar a un volado ya que se puede generalizar a que acierta una de cada 2 preguntas, no as\u00ed en el caso de los algoritmos tradicionales, ya que en este caso s\u00f3lo acierta 1 de cada 4 preguntas, es decir, tiene un grado de error m\u00e1s alto. En la figura 3, se muestra como el corpus de entrenamiento utilizado en TRF-2 permite que el Transformer modele adecuadamente el fen\u00f3meno y tambi\u00e9n se obtiene el mejor valor de <\/span>accuracy<\/span><\/i> (exactitud) que es de 0.992.<\/span><\/p>\n

\"c\u00f3mo

Fig. 3. Gr\u00e1fica de resultados de pruebas<\/p><\/div>\n

Con ello, observamos que los modelos de Transformers en tareas de clasificaci\u00f3n relacionadas con la tem\u00e1tica de un conjunto ofrecen mejores resultados que los modelos tradicionales, esto se puede entender ya que para un Transformer es importante el orden de las palabras, al estar basado en el uso de redes neuronales el nivel de granularidad de an\u00e1lisis es variable, ya que la misma arquitectura realiza un an\u00e1lisis m\u00e1s profundo buscando un nivel de granularidad \u00f3ptimo, a diferencia de los modelos tradicionales que pueden ser m\u00e1s identificados como probabil\u00edsticos o estad\u00edsticos en los cuales para realizar un an\u00e1lisis con diferentes granularidades se debe realizar manualmente lo que en un modelo Transformer es un poco m\u00e1s autom\u00e1tico. Por otro lado, esto nos lleva a cuestionarnos la manera en c\u00f3mo el modelo de Transformer transforma los textos en un espacio denominado<\/span> embedding<\/span><\/i> y la manera en la cual la misma arquitectura, a partir de esta transformaci\u00f3n, puede ubicar correctamente los textos que conforman el corpus con el que <\/span>se entrena, sin embargo, su performance nos permite entender por qu\u00e9 es una tecnolog\u00eda que a pesar de necesitar una alta cantidad de recursos inform\u00e1ticos se est\u00e1 convirtiendo en una tecnolog\u00eda ampliamente utilizada que depende principalmente de la calidad de los datos con los que se entrena el modelo Transformer, los modelos tradicionales tambi\u00e9n dependen de los datos de entrada, pero la arquitectura desarrollada por Google inicialmente o las mejoras realizadas en BERT o ChatGPT permite que los Transformers superen generalmente a los modelos tradicionales.<\/span><\/p>\n

Si quieres leer el art\u00edculo completo puedes verlo en el siguiente enlace: <\/span>https:\/\/doi.org\/10.13053\/cys-26-3-4187<\/b><\/a> de los autores: Dr. Jorge V\u00edctor Carrera-Trejo y Dr. Rodrigo Cadena Mart\u00ednez. <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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