Explorando los Fundamentos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs): Tokenización y Embebidos

¿Alguna vez te has preguntado cómo los diversos herramientas de IA generativa como ChatGPT o Bard responden eficientemente a todas nuestras preguntas complicadas? ¿Qué sucede detrás de escena para procesar nuestra pregunta y generar una respuesta parecida a la humana con cantidades masivas de datos? Vamos a profundizar. En la era de la IA generativa, el procesamiento del lenguaje natural juega un papel crucial en cómo las máquinas entienden y generan el lenguaje humano. Las aplicaciones para esto se extienden a través de varias implementaciones como chatbots inteligentes, traducción, análisis de sentimiento, desarrollo de bases de conocimiento y muchos más. El tema central en la implementación de esta aplicación de IA generativa es almacenar datos de diversas fuentes y consultarlos para generar respuestas en lenguaje humano. Pero ¿cómo funciona esto internamente? En este artículo, exploraremos conceptos como la tokenización y los embeddings, que juegan un papel vital en entender las consultas humanas y convertir las bases de conocimiento en respuestas.