La inteligencia artificial (IA), especialmente en la forma de Modelos de Lenguaje de Aprendizaje Profundo (LLM) como ChatGPT, ha revolucionado nuestra interacción con la tecnología.

Pero, ¿cómo llega a ‘saber’ tanto? Al igual que un niño aprende del mundo a través de libros y experiencias, los LLM aprenden de los datos.

¿Qué Son los Datos y Por Qué Son Importantes para la IA?

Imagínate enseñar a un niño. Le das libros de texto de alta calidad y le explicas conceptos. Aquí, los libros son como los datos para la IA. Datos de calidad significan información precisa, diversa y rica, esencial para que un modelo de IA como ChatGPT ‘aprenda’ adecuadamente.

Recolección de datos de calidad

Para entrenar un LLM, se necesitan millones de documentos, desde páginas web hasta textos académicos.

Pero no todo vale. Es crucial asegurarse de que estos datos sean de alta calidad. Así como no queremos enseñar a un niño con un libro lleno de errores, no queremos entrenar una IA con datos incorrectos o engañosos.

Si no hay datos de calidad, me los invento

Frente a la escasez de datos de alta calidad, surge una solución creativa: los datos sintéticos. Esto implica utilizar otros modelos de IA para generar nuevos datos, aumentando la cantidad sin comprometer la calidad.

Entrenando a ChatGPT

Una vez tenemos hemos seleccionado los textos de calidad de internet. Es decir, imagina que nos hemos quedado todos los datos de calidad de la Wikipedia.

Pues bien. Ahora toca entrenar a ChatGPT. ¿Cómo se hace? Es similar a jugar un juego de adivinanzas. Se le muestran fragmentos de texto y se le pide predecir la siguiente palabra o frase. Con cada intento, el modelo aprende y mejora.

Conclusión

Los LLM son más que una maravilla tecnológica; son el resultado de un meticuloso proceso de enseñanza y aprendizaje. Al entender la importancia de los datos, podemos apreciar mejor cómo estas herramientas IA no solo reflejan nuestra realidad, sino que también tienen el potencial de enriquecerla.