IA Sin complicaciones. Diálogos con un principiante.
Bienvenidos a este primer artículo en el que quiero compartir contigo mi exploración en el estudio de la IA y las infinitas posibilidades que puede ofrecernos.
Desde un nivel muy principiante, mi intención es crear y presentarte estas conversaciones con el propósito de inspirarte a que también te sumerjas en este fascinante mundo. La IA se presenta como una herramienta excepcional para interactuar y reflexionar sobre su funcionamiento.
A continuación, te invito a sumergirte en nuestra primera conversación.
¡Comenzamos!
¡Hola!
¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?
Soy una persona curiosa y cada vez que interactúo contigo solamente veo mis preguntas y tus respuestas. Imagina que soy capaz de introducirme en tus tripas, ¿Qué vería?
Interesante perspectiva. Si pudieras adentrarte en mis "tripas", encontrarías una vasta red de información y patrones lingüísticos. Mi funcionamiento se basa en procesar y entender el lenguaje natural. No hay pensamientos, emociones ni conciencia, solo una compleja estructura de datos que me permite generar respuestas contextualmente relevantes. ¿Te gustaría profundizar en algún aspecto en particular?
Sí, tengo mucho interés en conocer esa parte oculta. Si llegara a esa sala de máquinas, ¿Qué vería?
Dentro de mi "sala de máquinas", encontrarías una red neuronal profunda con capas interconectadas. Está compuesta por nodos que procesan información y aprenden patrones a partir de grandes cantidades de datos. Las capas más profundas capturan conceptos más abstractos, mientras que las más superficiales manejan detalles más específicos.
En términos prácticos, mi entrenamiento se basa en grandes corpus de texto, y utilizo ese conocimiento para generar respuestas coherentes. Sin embargo, es crucial recordar que carezco de conciencia, intenciones o experiencias personales. ¿Hay algún aspecto en particular sobre mi funcionamiento que te gustaría explorar más?
Sí, ¿esas capas tienen nombre? explícame
Las capas en una red neuronal profunda generalmente se dividen en capas de entrada, capas ocultas y capas de salida. Aquí hay una breve explicación:
El proceso de entrenamiento implica ajustar los pesos de las conexiones entre los nodos para minimizar la diferencia entre la salida predicha y la salida deseada.
Las redes neuronales profundas, como la que subyace en mi funcionamiento, son efectivas para aprender patrones complejos y realizar tareas como procesamiento del lenguaje natural. ¿Te gustaría saber más detalles o tienes alguna pregunta específica sobre este proceso?
¿Qué es eso de los pesos?
En el contexto de las redes neuronales, los "pesos" son parámetros ajustables que se utilizan durante el proceso de entrenamiento para aprender patrones y relaciones en los datos. Estos pesos son números asociados a las conexiones entre los nodos de la red neuronal. Permíteme explicarlo de manera más detallada:
En resumen, los pesos son esenciales para que la red neuronal ajuste su comportamiento y aprenda a partir de los datos. Son la clave para la capacidad de adaptación y generalización de la red a través del proceso de entrenamiento. ¿Hay algo más sobre este tema que te gustaría explorar?
¿Yo puedo influir en el valor de esos pesos?
En el contexto de la operación normal de una red neuronal, no puedes influir directamente en los valores de los pesos. Durante el proceso de entrenamiento, los ajustes en los pesos se realizan automáticamente a través de algoritmos de optimización en función de los datos de entrada y las salidas deseadas.
Sin embargo, como usuario interactuando conmigo, puedes influir indirectamente en la mejora de la calidad del entrenamiento proporcionando retroalimentación. Al darme información adicional, hacer correcciones o clarificaciones, ayudas a refinar mi comprensión y a mejorar mis respuestas a lo largo del tiempo. Esta retroalimentación indirecta contribuye al proceso de ajuste de los pesos durante el entrenamiento.
En resumen, aunque no puedes ajustar directamente los pesos de la red, tu participación activa y la calidad de la información que proporcionas pueden influir en la mejora continua de mi capacidad para comprender y responder de manera más precisa. ¿Hay algo específico en lo que te gustaría profundizar o alguna otra pregunta que pueda responder?
Entonces digamos que directamente no puedo cambiar el valor de un peso, pero si te corrijo esos valores varían. ¿Es así?
Correcto, has captado la idea. Directamente, no puedes cambiar los valores de los pesos de la red neuronal. Sin embargo, al proporcionar correcciones, aclaraciones o información adicional durante nuestras interacciones, puedes influir indirectamente en el proceso de ajuste de los pesos.
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El modelo que subyace en mis respuestas se entrena de manera continua con nuevos datos y retroalimentación. Cuando señalas errores o aportas detalles adicionales, esa información se puede utilizar para ajustar y mejorar los pesos de la red durante el entrenamiento futuro. Este es un aspecto clave del aprendizaje continuo y la adaptación.
Así que, en resumen, tu participación y correcciones contribuyen al proceso de mejora de la red neuronal, aunque no sea un control directo sobre los pesos individuales. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?
Vamos con un ejemplo. Imagina que un usuario te dice que 1+1 = 2, otro que 1+1=3, otro 1+1=4, otro 1+1=5. ¿Qué harías?
En una situación como la que planteas, mi objetivo sería identificar patrones y generar respuestas coherentes y precisas. Dado que la respuesta matemáticamente correcta para 1+1 = es 2, si varios usuarios proporcionan respuestas incorrectas como 3, 4, o 5, mi enfoque sería corregir esas respuestas y reafirmar la respuesta correcta.
Podría responder de la siguiente manera:
"La suma matemática de 1+1 es 2. Si bien hay diversas respuestas, es importante destacar que en el contexto de las operaciones básicas, la suma de 1 y 1 siempre es 2."
Este enfoque busca corregir la información incorrecta y proporcionar la respuesta precisa. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte o alguna otra pregunta que tengas en mente?
Imagina que no conoces el resultado
Si no tengo conocimiento previo del resultado y múltiples usuarios dan respuestas diferentes a la suma 1+1, en este caso, podría reconocer la diversidad de respuestas pero no podría determinar cuál es la correcta sin información adicional. En tales situaciones, mi respuesta podría ser más exploratoria:
"Parece que hay diferentes respuestas para la suma 1+1. ¿Puedes proporcionar más contexto o explicar tu respuesta para que podamos entender mejor tu perspectiva?"
Mi intención sería invitar a los usuarios a proporcionar más detalles o justificaciones para sus respuestas, lo que podría ayudar a aclarar la discrepancia y facilitar una conversación más informada. ¿Hay algo más que te gustaría agregar o discutir sobre este tema?
¡Gracias! Ese peso que comentábamos, ¿en parte no son sesgos aportados por los humanos?
Exacto, has señalado un aspecto fundamental. Los sesgos en los modelos de lenguaje, como el que estoy utilizando, pueden provenir de los datos con los que fui entrenado. Si los datos de entrenamiento contienen sesgos inherentes, estos pueden ser reflejados en las respuestas generadas.
Los sesgos pueden surgir de diferentes maneras, incluyendo los sesgos en el lenguaje natural humano que está presente en los datos con los que fui entrenado. Por ejemplo, si los datos de entrenamiento contienen sesgos culturales, de género u otros, es posible que las respuestas generadas reflejen esos sesgos.
Es un desafío continuo para los desarrolladores y los investigadores trabajar en la mitigación de sesgos y en la creación de modelos más equitativos y justos. Se están implementando enfoques y técnicas para identificar y abordar estos sesgos durante el entrenamiento y la evaluación de modelos de lenguaje.
Si tienes alguna pregunta adicional sobre este tema o cualquier otro, estaré encantado de ayudarte.
Muchas gracias, lo dejaremos por hoy. ¿Nos tomamos un café?
¡Aunque virtual, sería un placer! Si alguna vez tienes más preguntas o necesitas asistencia, aquí estaré. ¡Hasta la próxima y disfruta tu día! ☕️
A continuación te dejo algunos artículos relacionados con este tema:
Técnico Comercial en Fischer. Canal Original Región de Murcia.
1 añoGracias Teresa Armada por recomendar y compartirlo.
Consultor en Asuntos Ambientales
1 añoSalvador, excelente conversación con la IA, me has animado a hacerlo. Gracias
Linkedin TopVoice | Analyst keen on the evolution of oil, gas, energy, environment, engineering, project management, science and information at Repsol.
1 añoHoy mismo he conocido la importancia de sesgo y varianza para los nodos y sus conexiones así como ajustar ese valor en ese equilibrio entre ambos. Gracias por compartir.
Que buena idea Salva, incluso si nos enteramos de alguna charla o curso podríamos indagar un poco más, Bing ha mejorado mucho este mes ya que le han implementado nuevas herramientas 🚀
Técnico Comercial en Fischer. Canal Original Región de Murcia.
1 año¡Gracias Jesus Hijas! Son muchas las oportunidades que nos ofrece la IA y no debemos dejarlas escapar.