De Bag of Words a GPT: cómo la evolución de técnicas de procesamiento permite que chatbots y traductores funcionen.
## La evolución del procesamiento del lenguaje
Las máquinas no entienden palabras; entienden números. El desafío fundamental del NLP es transformar texto en representaciones matemáticas que capturen su significado.
Bag of Words: el inicio
La técnica más simple: contar palabras.
"El gato come pescado" → {el: 1, gato: 1, come: 1, pescado: 1}Ventajas: Simple, interpretable Limitaciones: Pierde orden, no captura significado
TF-IDF: la importancia relativa
Mejora sobre BoW: no todas las palabras son igual de informativas.
- TF (Term Frequency): Cuántas veces aparece la palabra
- IDF (Inverse Document Frequency): Qué tan rara es globalmente
Palabras comunes como "el" tienen bajo peso; palabras distintivas como "lingüística" tienen alto peso.
Word Embeddings: el salto semántico
Word2Vec, GloVe cambiaron todo al representar palabras como vectores densos donde: - Palabras similares están cerca en el espacio vectorial - Las relaciones se capturan geométricamente
El famoso ejemplo: rey - hombre + mujer ≈ reina
Modelos contextuales: una palabra, múltiples representaciones
ELMo, BERT introdujeron embeddings contextuales: - "Banco" tiene representación diferente en "banco de peces" vs "banco de dinero" - El contexto determina el significado
Transformers: la revolución
La arquitectura que cambió todo: - Atención: Cada palabra puede relacionarse con cualquier otra - Paralelización: Entrenamiento eficiente a gran escala - Transfer learning: Modelos preentrenados para múltiples tareas
GPT y los LLM
Los modelos generativos actuales: - Miles de millones de parámetros - Entrenados con cantidades masivas de texto - Capacidades emergentes sorprendentes
La paradoja actual
A pesar de toda esta sofisticación, seguimos sin saber exactamente qué "entienden" estos modelos. Son cajas negras que producen resultados impresionantes, pero cuya comprensión del lenguaje difiere fundamentalmente de la humana.
Conclusión
Hemos recorrido un largo camino desde contar palabras hasta GPT-4. Pero la representación perfecta del lenguaje sigue siendo un objetivo en el horizonte.
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