Puedes explicarme que son los tokens , la ventana de contexto y otros conceptos relacionados
Claro, aquí tienes una explicación de algunos conceptos clave relacionados con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los modelos de lenguaje, como los que se utilizan en sistemas de inteligencia artificial.
Un token es una unidad básica de texto que se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural. Puede ser una palabra, un carácter o incluso un subtexto (como una parte de una palabra). Por ejemplo, en la frase "El gato negro", los tokens serían "El", "gato" y "negro". La tokenización es el proceso de dividir un texto en estos tokens.
La ventana de contexto se refiere a la cantidad de tokens que un modelo de lenguaje puede considerar al mismo tiempo para generar o predecir el siguiente token. Por ejemplo, si un modelo tiene una ventana de contexto de 5 tokens, solo puede mirar los 5 tokens anteriores para hacer una predicción sobre el siguiente. Esto es importante porque el contexto puede influir en el significado de las palabras y en cómo se construyen las oraciones.
Embeddings: Son representaciones vectoriales de palabras o tokens que capturan su significado y relaciones semánticas. Los embeddings permiten que los modelos de lenguaje comprendan mejor el contexto y las similitudes entre diferentes palabras.
Modelos de Lenguaje: Son algoritmos que han sido entrenados para predecir la probabilidad de una secuencia de palabras. Ejemplos incluyen GPT (Generative Pre-trained Transformer) y BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Atención: Es un mecanismo que permite a los modelos de lenguaje enfocarse en diferentes partes de la entrada al generar una salida. Esto es especialmente útil en tareas como la traducción automática, donde algunas palabras pueden ser más relevantes que otras.
Transformers: Son una arquitectura de modelo que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural. Utilizan mecanismos de atención para procesar secuencias de texto de manera más eficiente y efectiva que las arquitecturas anteriores, como las redes neuronales recurrentes (RNN).
Fine-tuning: Es el proceso de ajustar un modelo preentrenado en un conjunto de datos específico para mejorar su rendimiento en una tarea particular. Esto permite que el modelo se adapte mejor a las características del nuevo conjunto de datos.
Generación de Texto: Es la tarea de crear texto nuevo a partir de un modelo de lenguaje. Esto puede incluir completar oraciones, responder preguntas o generar texto coherente a partir de un prompt inicial.
Estos conceptos son fundamentales para entender cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo se utilizan en diversas aplicaciones de inteligencia artificial. Si tienes más preguntas o necesitas más detalles sobre algún concepto en particular, ¡no dudes en preguntar!