🎓CURSO PROMPT ENGINEERING en Español - GRATIS - 🤖CLASE 01- Introducción a los modelos de texto

Introducción al Curso de Inteligencia Artificial en Español

Resumen de la Sección: En esta sección introductoria, Joaquín Barberá da la bienvenida a los estudiantes y explica su intención de grabar y publicar clases semanales o quincenales sobre Ingeniería de Inteligencia Artificial. También anima a los estudiantes a dar "me gusta" y comentar para mejorar el posicionamiento de los vídeos. La primera clase es teórica y se centrará en una introducción general a la Inteligencia Artificial y los modelos de texto.

Definición de Inteligencia Artificial

• La Inteligencia Artificial es un campo de la informática que se centra en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren intervención humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y el reconocimiento de patrones.

• Se basa en simular el funcionamiento del cerebro humano mediante programación computacional.

• Se divide en varias ramas, como el aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, robótica, entre otros.

Modelos en Inteligencia Artificial

• Un modelo es una representación matemática o computacional utilizada para tomar decisiones o hacer predicciones según los datos recibidos.

• Funciona como una caja negra que recibe datos de entrada, realiza un procesamiento mediante algoritmos y métodos de aprendizaje automático, y produce una salida utilizada por los humanos.

• Los principales modelos son:

• Modelos de texto: basados en procesamiento del lenguaje natural (PLN), capaces de realizar tareas relacionadas con lectura y escritura.

• Modelos conversacionales o de diálogo: generan texto y están preparados para conversar.

• Modelos de generación de imágenes: comprenden visualmente conceptos y pueden generar imágenes nuevas.

• Modelos de generación de vídeo: generan secuencias de vídeo a partir de datos de entrada.

• Modelos de generación de audio: generan nuevos sonidos y pistas de audio.

Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

• El PLN es una rama de la Inteligencia Artificial y la ciencia de la computación que se enfoca en hacer que las computadoras puedan entender, interpretar y generar lenguaje humano efectivamente.

• Permite a las computadoras comprender el lenguaje hablado y escrito mediante el uso de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.

• Se utiliza para realizar tareas como traducción automática, generación y clasificación de texto, análisis de sentimientos, entre otros.

Introducción a los Modelos de Texto

Resumen: En esta sección, Joaquín Barberá introduce los modelos basados en procesamiento del lenguaje natural (PLN), que serán el foco principal del curso en las próximas clases.

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)?

• El PLN es una rama importante dentro del campo más amplio de la Inteligencia Artificial.

• Se centra en hacer que las computadoras puedan entender, interpretar y generar lenguaje humano efectivamente.

Tareas realizadas por el PLN

• Traducción automática

• Generación automática de texto

• Clasificación automática del texto

• Análisis de sentimientos

Importancia del PLN en la Inteligencia Artificial

• El PLN permite a las computadoras procesar grandes cantidades de texto y aprender patrones mediante el uso de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.

• Es fundamental para desarrollar modelos capaces de realizar tareas relacionadas con la lectura y escritura.

Conclusiones Finales

Resumen: En esta sección final, Joaquín Barberá concluye la introducción al curso, destacando la importancia del PLN en la Inteligencia Artificial y cómo los modelos de texto serán el enfoque principal en las próximas clases.

Importancia del PLN en la Inteligencia Artificial

• El PLN es una rama clave dentro de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras entender y generar lenguaje humano.

• Permite realizar tareas como traducción automática, generación de texto, clasificación de texto y análisis de sentimientos.

Modelos basados en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

• Los modelos basados en PLN son capaces de realizar tareas relacionadas con lectura y escritura.

• Son fundamentales para desarrollar sistemas inteligentes que puedan comprender y generar lenguaje humano efectivamente.

Con esta introducción general a la Inteligencia Artificial y los modelos de texto, estamos preparados para adentrarnos en las próximas clases del curso.

Modelado de Lenguaje y Modelos de Lenguaje Grandes

Resumen de la sección: En esta sección se habla sobre el modelado de lenguaje y los modelos de lenguaje grandes (LLM). Los LLM son modelos entrenados con grandes conjuntos de datos de texto utilizando redes neuronales profundas. Estos modelos encuentran patrones en el lenguaje y son capaces de generar texto coherente y realizar diversas tareas en procesamiento del lenguaje natural.

Modelado de Lenguaje

• El modelado de lenguaje se basa en que las palabras en un idioma no se utilizan aleatoriamente, sino que están relacionadas entre sí de manera predecible.

• En un determinado contexto, es más probable que ciertas palabras aparezcan después de otras.

• Por ejemplo, si introducimos "el cubito de hielo está" en un modelo de lenguaje, es más probable que la siguiente palabra sea "frío" o "helado", y menos probable que sea "caliente" o "blando".

Modelos GPT (Generative Pre-trained Transformers)

• Los modelos GPT son LLM basados en redes neuronales tipo Transformers.

• Son capaces de generar texto coherente y realizar una amplia variedad de tareas en procesamiento del lenguaje natural, como resúmenes, traducciones, clasificaciones, respuestas a preguntas, entre otros.

• Ejemplos conocidos incluyen GPT 3, GPT 3.5 y GPT 4.

Pron e Ingeniería del Pron

Resumen de la sección: En esta sección se explica qué es un pron (prompt) y la ingeniería del pron. Los prones son instrucciones proporcionadas a modelos de procesamiento del lenguaje natural para indicar el tipo de respuesta esperada. La ingeniería del pron se utiliza para crear y optimizar modelos basados en procesamiento del lenguaje natural.

Pron

• Un pron es una instrucción que se le proporciona al modelo para indicarle el tipo de respuesta esperada.

• Por ejemplo, si se le proporciona al modelo el pron "Completa la frase: El mar es", se espera que complete la frase con palabras como "azul" o "precioso".

Ingeniería del Pron

• La ingeniería del pron es una técnica utilizada para crear y optimizar modelos basados en procesamiento del lenguaje natural.

• Un ingeniero de pron establece los prones más adecuados según las respuestas deseadas y realiza optimizaciones para mejorar la relevancia y calidad de las respuestas generadas por el modelo.

Conclusiones

En este video se abordaron temas relacionados con el modelado de lenguaje, los modelos de lenguaje grandes (LLM), los modelos GPT, los prones y la ingeniería del pron. Se destacó la importancia de estos modelos en el procesamiento del lenguaje natural y su capacidad para generar texto coherente y realizar diversas tareas. Además, se mencionó la necesidad de investigar en nuevos sistemas que permitan obtener prestaciones similares a los LLM pero con modelos más pequeños debido a los recursos requeridos por los LLM actuales.