Microsoft Copilot: Una guía sobre modelos LLM y de difusión

En este tutorial aprenderás cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y los Modelos de Difusión, especialmente en relación con Microsoft Copilot. Estas tecnologías son fundamentales para la generación de textos e imágenes que se utilizan en diversas aplicaciones de inteligencia artificial. Para aprovechar al máximo el potencial de estas herramientas, es importante comprender los conceptos básicos en los que se basan.

Principales Conclusiones

• Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) generan textos basados en un gran corpus de datos entrenados.
• Los Modelos de Difusión crean imágenes y aprenden a través del procesamiento de pares de imagen-texto.
• La limitación de tokens es un concepto central en el trabajo con LLMs.
• El Ingeniería de Indicios efectiva es importante para obtener respuestas de alta calidad de los LLMs.

Guía Paso a Paso

Paso 1: Comprensión Básica de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)

Para entender los LLMs, debes saber que son modelos de lenguaje entrenados con una enorme cantidad de textos. Estos modelos son capaces de responder preguntas extrayendo información relevante del texto aprendido. Recuerda que en este contexto eres la computadora que encuentra información.

Planteas una pregunta y el modelo busca las palabras adecuadas en su "memoria", que está compuesta por los datos entrenados. En este sentido, es importante que formules las preguntas correctas, un concepto conocido como "Ingeniería de Indicios".

Paso 2: Tokens y su Significado

Un LLM procesa texto dividiendo las palabras en "tokens", es decir, en unidades más pequeñas que representan palabras. Por ejemplo, un token en promedio equivale a unas cuatro letras o a tres cuartos de palabra. Estos tokens son importantes porque cada modelo puede procesar una cantidad específica de tokens, conocida como límite de tokens.

Los límites de tokens pueden variar: por ejemplo, el modelo estándar GPT-3.5 tiene un límite de 4.000 tokens, mientras que el modelo actual GPT-4 trabaja incluso con hasta 128.000 tokens. Es importante tener en cuenta que estas limitaciones pueden afectar la conversación y la capacidad de almacenar y recuperar información.

Paso 3: Manejo de las Limitaciones de Tokens

Dado que cada modelo de lenguaje tiene un límite de tokens, es crucial tenerlo en cuenta al trabajar con LLMs. Si se excede el límite, el modelo podría "olvidar" de qué estaban hablando. En este sentido, es útil crear resúmenes o dividir grandes textos en viñetas para capturar la información más relevante.

Paso 4: Comprender los Modelos de Difusión

Además de los LLMs, los Modelos de Difusión también son de gran importancia. Estos modelos generan imágenes al entrenarse con pares de imagen-texto. Se va superponiendo progresivamente una "niebla" sobre una imagen hasta que ya no sea visible. Durante el entrenamiento, el modelo aprende cómo son las imágenes, incluso si ya no las ve directamente.

Esta técnica permite al modelo generar una imagen a partir de un texto descriptivo. Cuanto más detalladamente describas el contenido deseado, más precisamente el modelo podrá generar la imagen.

Paso 5: Aplicación de los Conceptos

Una vez que hayas entendido cómo funcionan los LLMs y los Modelos de Difusión, es importante aplicar este conocimiento en la práctica. Al utilizar Microsoft Copilot, asegúrate siempre de hacer preguntas precisas y relevantes para obtener los mejores resultados.

Ya sea que estés generando textos o creando imágenes, la calidad de tus entradas afectará directamente la calidad de los resultados.

Resumen

En este tutorial has aprendido los conceptos básicos de los LLMs y los Modelos de Difusión. Ahora sabes cómo funcionan estas tecnologías, el papel de los tokens y la importancia de la Ingeniería de Indicios para la calidad de los resultados. Comprender estos conceptos es fundamental para trabajar de manera efectiva con Microsoft Copilot y aplicaciones de IA similares.