Modelado lingüístico

Cómo funciona el modelado lingüístico

En esencia, un modelo lingüístico asigna una probabilidad a una secuencia de palabras. Los primeros enfoques se basaban en métodos estadísticos como los n-gramas, que calculan la probabilidad de una palabra basándose en las "n-1" palabras precedentes. Aunque sencillos, estos modelos tienen dificultades para captar las dependencias de largo alcance en el texto. El modelado lingüístico moderno utiliza en gran medida las Redes Neuronales (RN), en particular arquitecturas como las Redes Neuronales Recurrentes (RNR) y, más recientemente, los Transformadores. Los Transformadores, presentados en el artículo "La atención es todo lo que necesitas", utilizan mecanismos como la autoatención para ponderar la importancia de las distintas palabras de una secuencia, independientemente de su distancia, lo que permite comprender mucho mejor el contexto. Entrenar estos modelos implica procesar grandes corpus textuales, descomponer el texto mediante la tokenización y aprender representaciones(embeddings) para estos tokens.

Relevancia y aplicaciones

El modelado del lenguaje es una tecnología fundamental que impulsa muchas aplicaciones de IA que interactúan con el lenguaje humano. Su capacidad para predecir y comprender secuencias de palabras le confiere un valor incalculable en diversos ámbitos.

Las aplicaciones en el mundo real incluyen:

• Texto predictivo y autocompletado: Sugiere la siguiente palabra o completa frases en buscadores, clientes de correo electrónico y teclados de smartphones.
• Traducción automática: Permite a servicios como Google Translate traducir textos entre distintas lenguas prediciendo la secuencia más probable de palabras en la lengua de destino.
• Reconocimiento de voz: Ayuda a convertir el lenguaje hablado en texto mediante la predicción de secuencias de palabras probables basadas en señales acústicas.
• Generación de textos: Constituye la base de herramientas de escritura creativa, resumen, sistemas de diálogo y Chatbots como ChatGPT de OpenAI.
• Análisis de Sentimiento: Ayuda a comprender el sentimiento subyacente (positivo, negativo, neutro) del texto analizando la elección de palabras y el contexto.
• Corrección gramatical: Identificar y sugerir correcciones de errores gramaticales en un texto.

Conceptos relacionados

Comprender el modelado lingüístico implica familiarizarse con los términos relacionados:

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): El modelado del lenguaje es un subcampo del dominio más amplio de la PLN, que abarca diversas tareas como el Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN), el etiquetado de partes del discurso y la respuesta a preguntas. Muchas tareas de la PNL utilizan modelos lingüísticos.
• Grandes modelos lingüísticos (LLM): Son modelos lingüísticos muy avanzados, como el GPT-4, que se caracterizan por su enorme tamaño (miles de millones de parámetros) y su entrenamiento en enormes conjuntos de datos(Big Data). Los LLM muestran capacidades notables para comprender y generar texto similar al humano en tareas complejas. Muchos LLM preentrenados están disponibles en plataformas como Hugging Face.
• Generación de textos: Aunque está estrechamente relacionada, la generación de texto es una aplicación del modelado del lenguaje. El modelo lingüístico proporciona las probabilidades de las secuencias de palabras, y el proceso de generación utiliza estas probabilidades (a menudo con estrategias de muestreo) para producir un nuevo texto.
• Modelos multimodales: Estos modelos integran la comprensión del lenguaje con otros tipos de datos, como las imágenes en Visión por Computador (VC). Modelos como CLIP aprenden representaciones conjuntas de texto e imágenes, lo que permite realizar tareas como el subtitulado de imágenes o la respuesta a preguntas visuales. Explora Ultralytics HUB para obtener herramientas de gestión y despliegue de diversos modelos de IA, incluidos los que potencialmente integran capacidades lingüísticas.