El documento sencillo que todo el mundo debería leer para entender la inteligencia artificial

Los grandes modelos de lenguaje convierten palabras en vectores numéricos para poder procesarlas y generar texto coherente y razonado. Esa transformación se llama incrustación o embedding y consiste en asignar a cada palabra o token una lista de números que captura relaciones semánticas y sintácticas. Gracias a esos vectores, el modelo puede comparar significados, medir similitudes y combinar conceptos de forma matemática para producir respuestas útiles.

¿Cómo funciona en términos simples? Primero el texto se divide en tokens, que pueden ser palabras completas o fragmentos. Cada token se mapea a un vector en un espacio multidimensional. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta millones de parámetros para que vectores de tokens relacionados queden cerca entre sí y se respete la estructura del lenguaje. Mecanismos como la atención permiten al modelo ponderar qué tokens son más relevantes en cada contexto, y capas sucesivas refinan la representación hasta generar la salida deseada.

Esta explicación básica ayuda a entender por qué los modelos son tan buenos para tareas como generación de texto, traducción o resumen, y también por qué pueden equivocarse: dependen de datos y patrones vistos durante el entrenamiento y no poseen comprensión humana ni intencionalidad. Para aplicaciones empresariales reales hace falta diseño, ajuste, pruebas y medidas de seguridad adecuadas.

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