Modelado lingüístico

¿Cómo funciona el modelado lingüístico?

El modelado del lenguaje es una tarea dentro del Aprendizaje Automático (AM ) en la que se entrena un modelo para comprender y generar lenguaje humano. El proceso comienza alimentando el modelo con conjuntos de datos de texto masivos, como el contenido de Wikipedia o una gran colección de libros. Al analizar estos datos, el modelo aprende relaciones estadísticas entre las palabras.

Los modelos lingüísticos modernos se basan en gran medida en el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) y a menudo se construyen utilizando arquitecturas de redes neuronales (Neural Network, NN ). La arquitectura Transformer, presentada en el artículo "Attention Is All You Need", ha sido especialmente revolucionaria. Utiliza un mecanismo de atención que permite al modelo sopesar la importancia de las diferentes palabras en el texto de entrada, lo que le permite captar dependencias complejas de largo alcance y comprender el contexto de manera más eficaz. El entrenamiento del modelo consiste en ajustar las ponderaciones internas del modelo para minimizar la diferencia entre sus predicciones y las secuencias de texto reales en los datos de entrenamiento, un proceso optimizado mediante retropropagación.

Aplicaciones reales del modelado lingüístico

Las capacidades de los modelos lingüísticos han llevado a su integración en numerosas tecnologías que utilizamos a diario.

• Texto predictivo y autocompletar: Cuando el teclado de tu smartphone te sugiere la siguiente palabra mientras escribes, está utilizando un modelo lingüístico. Analizando la secuencia de palabras que ya has escrito, predice cuál es la palabra más probable, lo que acelera la comunicación. Esta tecnología es una de las principales características de sistemas como Gboard de Google.
• Traducción automática: Servicios como Google Translate y DeepL utilizan sofisticados modelos lingüísticos para traducir textos entre idiomas. No se limitan a sustituir palabra por palabra, sino que analizan el significado y la estructura del texto original para generar una traducción gramaticalmente correcta y contextualmente precisa en el idioma de destino. Se trata de una aplicación de los modelos secuencia a secuencia.
• Creación y resumen de contenidos: Los modelos lingüísticos se utilizan para la generación de texto, donde pueden escribir artículos, correos electrónicos o historias creativas. También impulsan herramientas de resumen de texto que condensan documentos largos en resúmenes concisos, y son el núcleo de los chatbots interactivos.

Conceptos relacionados

Es útil distinguir el modelado lingüístico de los términos relacionados:

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): El modelado del lenguaje es un subcampo o tarea central dentro de la PNL. La PNL es el ámbito más amplio que se ocupa de capacitar a los ordenadores para procesar, analizar y comprender el lenguaje humano en general. Consulte nuestra visión general de la PNL.
• Grandes modelos lingüísticos (LLM): Se trata esencialmente de modelos lingüísticos muy grandes y potentes, construidos normalmente utilizando la arquitectura Transformer y entrenados en enormes conjuntos de datos, a menudo aprovechando los principios de Big Data. Algunos ejemplos son modelos como GPT-4 y BERT. Los LLM suelen considerarse modelos de base, un concepto detallado por el Centro de Investigación sobre Modelos de Base (CRFM) de Stanford.
• Visión por ordenador (CV): Mientras que los modelos lingüísticos procesan texto, la CV se centra en capacitar a las máquinas para interpretar y comprender la información visual de imágenes y vídeos. Las tareas incluyen la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de imágenes, a menudo abordadas por modelos como Ultralytics YOLO. La intersección de estos campos se explora en los modelos multimodales y los modelos de lenguaje visual, que procesan tanto datos textuales como visuales. Plataformas como Ultralytics HUB agilizan la formación y el despliegue de diversos modelos de IA, incluidos los destinados a tareas de visión. Puede explorar varias tareas de CV soportadas por Ultralytics.