Uso de la inteligencia artificial para el análisis y las predicciones
Sistemas conversacionales y lenguaje hablado: pasado y presente
Hace ya dos décadas existían sistemas capaces de conversar en lenguaje natural, pero estaban lejos de ser perfectos y su alcance era limitado en muchos sentidos. Aunque las tecnologías de reconocimiento de voz ya estaban disponibles mucho antes de la llegada de ChatGPT, se enfrentaban a retos complejos y a fuertes limitaciones de rendimiento.
Los desafíos de entrenar sistemas de inteligencia artificial
Desarrollar sistemas de IA exige alimentarlos con una cantidad masiva de ejemplos. Para que un sistema responda correctamente a las preguntas hace falta un entrenamiento intensivo sobre escenarios muy variados. Por ejemplo, ante una pregunta como «¿cómo canta un pájaro?», se espera que el sistema responda «pío pío». Si se equivoca, se le corrige, y así mejora con el tiempo.
Aprender de los errores
Para que un sistema de inteligencia artificial pueda detectar sus errores y corregirse a sí mismo, es imprescindible conocer de antemano cuál es la respuesta correcta a cada pregunta. Si el sistema falla, se le proporciona la respuesta correcta y aprende de forma dirigida. En el pasado este proceso exigía aprendizaje supervisado: un trabajo enorme que consistía en redactar miles de preguntas con sus respuestas correctas.
Ilya Sutskever y el gran avance de OpenAI
Ilya Sutskever, nacido en Rusia y emigrado a Israel, se convirtió en una de las figuras líderes del campo de la inteligencia artificial. Doctorado en ciencias de la computación en Canadá y científico jefe de OpenAI, Ilya decidió cambiar de enfoque y explorar nuevos métodos de entrenamiento para los chatbots: el aprendizaje no supervisado.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
Este enfoque se basa en entrenar al sistema con frases completas extraídas de textos existentes, eliminando la última palabra para que el sistema tenga que adivinarla. Si se equivoca, se le corrige y sigue aprendiendo de ello. Así nace un proceso de entrenamiento automático y mucho más eficiente.
La incorporación de la tecnología Transformer
El aprendizaje no supervisado recibió un impulso decisivo con el desarrollo del Transformer por parte de investigadores de Google en 2017. La combinación del Transformer con el enfoque no supervisado dio lugar a GPT-1, que ofrecía un rendimiento muy superior al de sus predecesores.
La evolución de los modelos GPT
OpenAI siguió mejorando y ampliando el modelo hasta alcanzar su punto culminante con el lanzamiento de GPT-3.5 en 2022. Se considera uno de los chatbots más avanzados: entrenado sobre volúmenes ingentes de información, ofrece capacidades impresionantes y rompedoras.
Modelos de código abierto en su propia red
Muchas organizaciones evitan integrar modelos de lenguaje como ChatGPT por temor a filtraciones de información sensible, mientras que otras optan por adquirir licencias de servicios comerciales pero restringen su uso, sobre todo cuando se trata de contenido compartible. En los últimos tiempos asistimos a una revolución en los modelos de lenguaje de código abierto: destacan por su calidad y en ocasiones incluso superan a los modelos comerciales.
Proponemos ejecutar estos modelos de código abierto dentro de su red interna, sin conexión a internet (On-Premise), lo que aporta ventajas significativas. En primer lugar, seguridad total de la información: todos los datos permanecen dentro de la red interna, sin riesgo de fugas. En segundo lugar, una adaptación única a las necesidades de su organización: el acceso completo al modelo permite ajustarlo con precisión a sus universos de contenido. Además, supone un ahorro considerable de costes: los modelos son gratuitos, de modo que el único gasto es el de la computación, normalmente muy inferior al de las licencias comerciales.
Nuestro equipo estará encantado de asesorarle sobre la arquitectura de su red interna y de diseñar un plan a medida para implantar un modelo de lenguaje privado.
Qué saben leer los modelos de lenguaje
Los modelos basados en lenguaje y las soluciones avanzadas de análisis lingüístico abren la puerta a un mundo nuevo de comprensión profunda de textos y voz. Gracias a esta tecnología, son capaces de leer y analizar textos de cualquier extensión y extraer conclusiones valiosas para una amplia variedad de aplicaciones.
Los modelos permiten comprender y evaluar textos en profundidad, incluida la identificación de las emociones que refleja el contenido — alegría, frustración o enfado — e incluso distinguir entre solicitudes urgentes y otras menos urgentes. Además, es posible medir el grado de cortesía de una conversación o diferenciar el lenguaje cotidiano del formal, lo que ayuda a optimizar los servicios y a mejorar la experiencia del cliente.
La tecnología, que incluye modelos como Llama 3 y Mixtral, admite el hebreo y analiza textos y conversaciones con precisión, incluidas grabaciones de voz en tiempo real. Estas aplicaciones contribuyen a mejorar la atención al cliente, ya sea detectando patrones y optimizando los procesos de venta o identificando tendencias de negocio emergentes. Así es posible diseñar programas de formación personalizados, mejorar las estrategias de marketing y extraer nuevas conclusiones de la información profesional.
Otros modelos de comprensión y análisis del lenguaje
Además de los modelos ya mencionados, existen otros que se utilizan para comprender y analizar el lenguaje de forma avanzada y que dan soporte a un amplio abanico de aplicaciones:
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): desarrollado por Google, sirve para entender el contexto y el significado de las palabras dentro de una frase mediante un análisis bidireccional del texto. Está adaptado a tareas como la respuesta a preguntas, el reconocimiento de entidades nombradas y la clasificación de textos.
- GPT-4 (Generative Pretrained Transformer): un potente modelo generativo de OpenAI que se emplea para producir textos personalizados, traducir, analizar conversaciones y mucho más. Funciona en múltiples idiomas y permite generar contenido automático y preciso según las necesidades del usuario.
- RoBERTa (Robustly Optimized BERT): una versión mejorada de BERT, creada específicamente para la comprensión profunda del texto, con datos de entrenamiento adicionales y métodos nuevos que la hacen más rápida y precisa.
- DistilBERT: un modelo más pequeño y ligero que BERT que conserva un rendimiento notable en tareas de comprensión del lenguaje. Ideal para aplicaciones que exigen un procesamiento rápido con recursos limitados.
- XLNet: un modelo más avanzado que BERT, desarrollado por el equipo de Google para superar las limitaciones del aprendizaje del orden de las palabras. Analiza el texto en distintos órdenes posibles y mejora la precisión en la comprensión del contexto.
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): un modelo polivalente que trata cualquier problema como una tarea de conversión de texto a texto, lo que permite resolver un amplio conjunto de problemas de PLN como el resumen de textos, la traducción o la respuesta a preguntas.
- ALBERT (A Lite BERT): una versión más eficiente de BERT que reduce el número de parámetros y optimiza el procesamiento manteniendo una alta precisión, lo que la convierte en una herramienta accesible y eficaz para el análisis del lenguaje.
- Whisper: un modelo generativo de OpenAI para el análisis y la comprensión del lenguaje hablado, que ofrece reconocimiento de voz y conversión de conversaciones a texto, incluida la identificación del idioma, la transcripción y la traducción.
El uso de estos modelos ayuda a las organizaciones a mejorar procesos como la atención al cliente, el análisis de conversaciones, la comprensión de documentos complejos y la experiencia de usuario, con un ajuste preciso a las necesidades del negocio y a los requisitos lingüísticos específicos.
Puntos clave
- Análisis de datos con IA: comprender los datos y el comportamiento de los usuarios.
- Automatizaciones inteligentes: construir procesos automáticos que ahorran tiempo.
- Predicciones de negocio: emplear modelos para anticipar tendencias futuras.
Ejemplos de aplicación
- Analizar los datos y el comportamiento de los usuarios para detectar tendencias y oportunidades de mejora.
- Crear automatizaciones que ejecuten tareas repetitivas sin intervención humana.
- Desarrollar modelos para predecir tendencias del mercado y el rendimiento de la empresa.
Ritmo del impacto
- Empresas tecnológicas: impacto rápido; en cuestión de meses se aprecia una mejora significativa del rendimiento.
- Empresas financieras: un ritmo más lento, pero con un efecto acumulativo sobre la previsión de tendencias y la mejora de los resultados de negocio.
El aprendizaje automático impresiona sobre el papel, pero en la práctica, sin datos accesibles y limpios no hay nada que enseñar. Y a la hora de implantar IA en una organización, la primera pregunta debería ser sobre la infraestructura, no sobre la tecnología.