Modelo lingüístico

Un modelo lingüístico es un modelo de inteligencia artificial diseñados para comprender, generar o manipular el lenguaje humano.

En concreto, se trata de un programa informático que se ha entrenado con grandes cantidades de datos textuales para aprender las estructuras, los patrones y las relaciones estadísticas entre palabras, frases y conceptos.

Esto le permite :

• predecir el resto de una frase estimando la probabilidad de aparición de cada palabra posterior.
• generar texto de forma coherente y fluida.
• llevar a cabo diversas procesamiento del lenguaje natural (PLN)Entre ellas figuran la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.

 

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👉 Tipos de modelos lingüísticos

 

1. Modelos estadísticos clásicos (por ejemplo, n-gramas): se basan en probabilidades de secuencias de palabras.
2. Modelos neuronales (por ejemplo, RNN, LSTM): utilizan redes neuronales para captar dependencias complejas.
3. Modelos basados en transformadores (por ejemplo, GPT, BERT, Llama): se basan en mecanismos de atención para tratar contextos largos y relaciones a larga distancia.

 

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📝 Aplicaciones del modelo lingüístico

Los modelos lingüísticos tienen una amplia gama de aplicaciones, entre ellas :

• Traducción automática : traducir textos de una lengua a otra.
• Respuestas a las preguntas : responder a preguntas en lenguaje natural.
• Resumen del texto : condensar documentos largos en resúmenes más breves.
• Chatbots y asistentes virtuales : alimentar las conversaciones con los usuarios.
• Generación de contenidos creativos : escribir poemas, guiones, entradas de blog, etc.
• Corrección ortográfica y gramatical : identificar y corregir errores en un texto.
• Análisis del sentimiento : determinar el tono emocional de un texto.
• Búsqueda de información : mejorar la pertinencia de los resultados de búsqueda.
• Completar texto y sugerir palabras : ayudar con la redacción sugiriendo la siguiente palabra.
• Clasificación de los textos : clasificar los documentos en diferentes categorías (por ejemplo, spam o no spam)

 

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Cómo funciona

1. Entrenamiento con datos masivos

• Los modelos lingüísticos se entrenan en enormes conjuntos de datos de texto, a menudo denominados corpus. Estos corpus pueden incluir libros, artículos de periódico, sitios web, conversaciones, código fuente y mucho más.
• El objetivo de este entrenamiento es que el modelo aprenda la patrones (diagramas) y estructuras lingüísticas. Aprenden gramática, vocabulario, sintaxis e incluso matices semánticos y contextuales.
• Cuanto mayor y más diverso sea el corpus de entrenamiento, mejor funcionará el modelo y más capaz será de generalizar a nuevos textos.

2. Funcionamiento basado en probabilidades

• El núcleo de un modelo lingüístico es la noción de probabilidad. El modelo calcula la probabilidad de que una determinada palabra o secuencia de palabras aparezca en un contexto dado.
• Por ejemplo, si escribe "El cielo es...", un modelo lingüístico calculará la probabilidad de las palabras que podrían seguir lógicamente a "El cielo es...". Podría determinar que "azul", "despejado", "nublado", "estrellado" son palabras muy probables, mientras que "plátano" o "coche" son extremadamente improbables.
• Utiliza las estadísticas aprendidas durante el entrenamiento para realizar estas predicciones probabilísticas.

3. Generación de textos y comprensión lingüística

• Generación de textos : Gracias a su capacidad para predecir palabras posteriores, un modelo lingüístico puede generar texto. A partir de una frase o palabra inicial, puede predecir la palabra siguiente, luego la siguiente, y así sucesivamente, creando un texto potencialmente largo y coherente. Así es como los modelos lingüísticos pueden escribir artículos, poemas, responder preguntas, etc.
• Comprensión lingüística (limitada) : Aunque se dice que "entienden" el lenguaje, es importante señalar que su "comprensión" es diferente de la humana. No entienden el significado profundo o la intención de las palabras como los humanos. Su comprensión se basa en patrones estadísticos y las relaciones entre las palabras que han aprendido. Sin embargo, esta "comprensión" estadística es suficientemente potente para muchas aplicaciones.