Los avances revolucionarios en inteligencia artificial, en particular en lo que respecta a modelos de lenguaje como el GPT-4, han aumentado nuestra capacidad para crear, resolver problemas e innovar de maneras inimaginables. La incorporación de estas maravillas impulsadas por la inteligencia artificial en nuestros proyectos puede llevar a avances revolucionarios en múltiples áreas. Basado en una charla esclarecedora del sabio de la IA, Jeremy Howard, este artículo desvela la hoja de ruta de un hacker para aprovechar el poder de los modelos de lenguaje. ¡Embarquémonos en este viaje!

¿Qué son los Modelos de Lenguaje?

Dentro del panteón de la inteligencia artificial, los Modelos de Lenguaje (ML) desempeñan un papel crucial en la comprensión y predicción de patrones de lenguaje. Actúan como escribas digitales inteligentes, anticipando la próxima palabra o frase en una secuencia. Tome una frase como «El momento en que mis pasos resonaron en…» y observe cómo los ML agregan más a ella, deduciendo el curso inminente a partir de su amplio entrenamiento en el uso y comprensión del lenguaje.

MLs de renombre, como el GPT-4, que se nutre de una vasta cantidad de datos de texto, están entrenados para percibir patrones complejos en el uso del lenguaje humano, lo que les permite generar texto plausible y similar al humano. Esta habilidad lograda para generar texto proviene de su procedimiento de predecir cada token siguiente en una secuencia probabilística.

Experimentando con GPT-4 y Otros Modelos de Lenguaje

Jeremy Howard, en su discurso, muestra la destreza del GPT-4 al ofrecer ejemplos de cómo resuelve acertijos lógicos, genera código y responde a preguntas. Sin embargo, al igual que el vuelo de Ícaro, tiene sus limitaciones. Sus habilidades flaquean cuando se le pregunta acerca de sus propias funciones o se le dirige a proporcionar información que va más allá de su entrenamiento.

Howard nos ilustra sobre el ‘priming’ del GPT-4, una técnica que implica el ajuste fino del GPT-4 para ofrecer respuestas coherentes y precisas. Este ajuste fino se logra mediante la oferta de instrucciones precisas sobre el intercambio de información. Esto se extiende incluso a sus impresionantes capacidades de análisis de datos que producen código intrincado y gráficos de datos visuales basados únicamente en indicaciones en lenguaje natural.

Si bien el GPT-4 requiere un compromiso económico, OpenAI ha ofrecido generosamente acceso gratuito a su primo más pequeño pero poderoso, el GPT-3.5. Con la biblioteca Transformers y la API de OpenAI, uno puede sumergir los dedos de los pies en las fascinantes aguas de los ML. El ajuste fino aquí, al igual que en cualquier actuación virtuosa, hace que el modelo sea competente en tareas específicas.

La Ejecución Local de Modelos de Lenguaje

Si su estación de trabajo está equipada con una GPU, PyTorch y Transformers le brindan la capacidad de ejecutar modelos localmente. La cuantización de modelos y la computación de media precisión se presentan como aceleradores efectivos. Además, la mejora de la recuperación, un proceso que permite respuestas conscientes del contexto al proporcionar documentos de contexto, mejora la calidad y precisión de las respuestas.

Herramientas ágiles como Axolotl y Accelerate le proporcionan la capacidad de ajustar modelos en sus propios conjuntos de datos en cuestión de horas. Tales maniobras permiten la creación de modelos personalizados que atienden explícitamente a ángulos de uso distintos.

Hacia el País de las Maravillas de la Inteligencia Artificial

Nos encontramos en el umbral, vislumbrando el país de las maravillas de la inteligencia artificial que se está gestando. Puede haber pequeños obstáculos relacionados con la estabilidad y madurez de algunas herramientas, pero las comunidades en línea de IA en crecimiento están listas para ofrecer ayuda. Para los hackers ansiosos por experimentar con el aprendizaje profundo, esta era presenta una oportunidad única en la vida para experimentar con modelos de lenguaje.

En palabras del polímata renacentista, Leonardo da Vinci, «He quedado impresionado por la urgencia de hacer. Saber no es suficiente; debemos aplicar. Estar dispuesto no es suficiente; debemos hacer.» Para comprender verdaderamente las habilidades y el potencial de los modelos de lenguaje, es necesario interactuar, comprometerse y experimentar con ellos. Mientras avanzamos valientemente por este camino, llevamos con nosotros los pensamientos, la sabiduría y la visión de doctos como Steve Jobs, Albert Einstein y Marie Curie, encarnando el espíritu de invención, curiosidad y resolución de problemas que ha llevado a innumerables avances en la historia humana.

Sin embargo, en el verdadero espíritu de un hacker, persistimos en nuestra búsqueda, impulsados por las palabras de Paul Graham: «Hackear y pintar tienen mucho en común. De hecho, de todos los tipos diferentes de personas que se me ocurren, los hackers y los pintores son los más parecidos.» Ya sea a través del arte o del código, nos esforzamos por moldear el mundo según nuestra visión, viendo las posibilidades no solo en lo que es, sino atreviéndonos a imaginar lo que podría ser