Cuando escribes un mensaje a ChatGPT, Claude u otro asistente de IA, se desarrolla una secuencia de eventos sorprendente. Analicemos este proceso paso a paso para comprender cómo estos Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) transforman tus palabras en respuestas reflexivas.
Paso 1: Su mensaje se tokeniza
Primero, la IA divide el texto en pequeños fragmentos llamados "tokens". Estos no son exactamente palabras: a veces son partes de palabras, a veces son signos de puntuación y a veces son frases comunes.
Por ejemplo, “¿Qué es la inteligencia artificial?” podría convertirse en: [“Qué”, “es”, “artificial”, “inteligencia”, “?”]
Esto es como dividir una oración en piezas de rompecabezas de acuerdo con el vocabulario predefinido de la IA.
Paso 2: Los tokens se convierten en números
Las computadoras trabajan con números, no con palabras. Por lo tanto, cada token se convierte en un número de identificación específico según el diccionario de vocabulario de la IA.
Si "Qué" siempre es el token #367 y "es" siempre es #264, se usarán estos mismos números siempre que aparezcan estos tokens en cualquier mensaje. Este paso simplemente traduce los fragmentos de texto a sus números de identificación correspondientes.
Paso 3: Los números se transforman en vectores significativos
Ahora viene el primer paso verdaderamente sofisticado. Cada ID de token se convierte en un "vector de incrustación": una lista de cientos o miles de números que representan ese token en un "espacio de significado".
En lugar de solo el número 367 para "Qué", el token se expande en un vector rico como: [0,12, -0,34, 0,87, 0,02, -0,56, …] y continúa con cientos de números más.
Estos vectores contienen propiedades notables:
- Las palabras con significados similares tienen vectores similares
- Los vectores capturan relaciones (como “rey” – “hombre” + “mujer” ≈ “reina”)
- Posicionan cada palabra en un espacio multidimensional donde la distancia representa diferencias de significado.
Esta transformación de simples identificaciones a vectores enriquecidos es lo que permite a la IA trabajar con significado, no solo con símbolos.
Paso 4: El mecanismo de atención analiza las relaciones
Con estos vectores significativos, la IA utiliza su “mecanismo de atención” (parte de la red neuronal) para analizar cómo se relacionan todos los tokens entre sí.
El componente de atención calcula una puntuación matemática que indica cómo cada ficha debe prestar atención a las demás fichas de la indicación. Por ejemplo, en "El gato se sentó en la alfombra", al procesar "se sentó", la IA presta mucha atención a "gato" (quien se sienta) y menos a "el".
Esto sucede en múltiples “cabezas de atención”, cada una de las cuales busca diferentes tipos de relaciones (gramatical, conexiones sujeto-verbo, referencias contextuales, etc.).
Paso 5: Procesamiento profundo de redes neuronales: la clave de la comprensión
En este paso surge la verdadera "inteligencia". Analicemos con más detalle cómo los vectores de incrustación y los patrones de atención interactúan dentro de la red neuronal.
Cómo los vectores incrustados capturan el significado
La incrustación de vectores organiza las palabras en un espacio matemático donde las relaciones entre conceptos se preservan como relaciones geométricas. Esto permite a la IA comprender las conexiones entre palabras.
Ejemplo sencillo:En este espacio matemático:
- Los vectores para “perro” y “cachorro” estarían muy cerca uno del otro.
- Los vectores para “gato” y “gatito” estarían cerca uno del otro.
- “Perro” y “gato” serían términos moderadamente similares (ambos son mascotas).
- “Coche” estaría muy lejos de todos estos términos animales.
El modelo podría aprender que existe una relación consistente entre los animales adultos y sus crías. Por lo tanto, la diferencia entre los vectores "perro" y "cachorro" podría ser similar a la diferencia entre los vectores "gato" y "gatito". Esto permite a la IA comprender analogías y relaciones sin necesidad de ser programada explícitamente con este conocimiento.
Ejemplo práctico de traducción
Así es como la incrustación de vectores ayuda con las tareas del lenguaje:
Si digo “Hablo inglés y francés, pero estoy intentando aprender…” la IA predice lo que podría suceder utilizando vectores de incrustación:
- Palabras como “español”, “italiano” o “alemán” tienen vectores de incrustación en la región “idioma” del espacio vectorial.
- Palabras como “guitarra”, “cocina” o “fotografía” tendrían vectores muy alejados de esa región.
- Por lo tanto, el modelo asignará mayor probabilidad a los términos relacionados con el lenguaje.
Cómo la atención entrelaza todo
La atención es el mecanismo que permite a la IA centrarse en las conexiones relevantes. Para cada posición de la indicación, la atención calcula la intensidad con la que debe prestar atención a las demás posiciones.
Ejemplo sencillo:Para la oración “El gato, que tiene patas blancas, está durmiendo en el sofá”.
- Al procesar “está durmiendo”, la atención ayuda al modelo a enfocarse fuertemente en “gato” (el sujeto que está durmiendo).
- Al procesar “que tiene patas blancas”, la atención ayuda al modelo a conectar esta frase con “gato”.
- Al procesar “el sofá”, la atención ayuda a conectarse con “dormir allí” para completar la relación de ubicación.
Estos patrones de atención forman una red compleja de conexiones que cambia con cada palabra que se procesa.
Múltiples tipos de atención
Los modelos modernos de IA utilizan múltiples "cabezas de atención" en paralelo, cada una de las cuales aprende a centrarse en diferentes tipos de relaciones:
- Algunas cabezas podrían rastrear la estructura gramatical
- Otros podrían centrarse en la coherencia del tema.
- Otros podrían conectar los temas con sus descripciones.
- Otros podrían rastrear relaciones lógicas
Ejemplo práctico:En la oración “Alice le dijo a Bob que llevaría su computadora portátil a la reunión”, diferentes focos de atención ayudan a resolver:
- A quién se refiere “ella” (probablemente Alice)
- ¿De quién es la computadora portátil (probablemente la de Alice)?
- ¿De qué evento se está hablando (la reunión)?
Combinando incrustaciones y atención
A medida que los tokens de su mensaje se mueven a través de la red neuronal:
- El vector de incrustación de cada token se actualiza en función de los patrones de atención.
- Las primeras capas pueden manejar patrones básicos como gramática y relaciones de palabras simples.
- Las capas intermedias podrían capturar relaciones más complejas entre conceptos
- Las capas más profundas podrían comprender temas abstractos, intenciones y significados matizados.
Por ejemplo, al procesar “Me siento mal hoy”, los patrones de atención temprana pueden conectar “debajo” y “clima” como una frase, mientras que las capas más profundas entienden esto como un modismo sobre sentirse enfermo, no una declaración literal sobre sentirse mal.
Construyendo comprensión contextual
Lo que hace que los LLM modernos sean tan eficaces es que no tratan las palabras de forma aislada. La integración de "banco" será diferente en "orilla del río" que en "cuenta bancaria", ya que los patrones de atención incorporan el contexto circundante.
A medida que la información fluye a través de docenas de capas de redes neuronales, la representación de cada token se vuelve cada vez más refinada por su contexto, lo que conduce a una comprensión sofisticada de todo el mensaje, no solo palabra por palabra, sino como un todo interconectado.
Paso 6: Predicción del siguiente token
Con base en todo este procesamiento, la IA calcula las puntuaciones de probabilidad para la ficha que debería aparecer a continuación. Por ejemplo, si la indicación termina con «La capital de Francia es», la IA podría calcular:
- “París”: probabilidad 98%
- “Lyon”: probabilidad 1%
- “Roma”: probabilidad 0,1%
- Miles de otras posibilidades con probabilidades menores.
Paso 7: Muestreo para seleccionar el siguiente token
En lugar de elegir siempre el token con mayor probabilidad, la IA utiliza técnicas de muestreo para introducir cierta aleatoriedad controlada. Ajustes como la temperatura controlan la aleatoriedad de estas selecciones:
- Baja temperatura: respuestas más predecibles y enfocadas
- Alta temperatura: Respuestas más creativas y variadas
Paso 8: Construir la respuesta token por token
Después de generar el primer token de su respuesta, la IA lo agrega a todos los tokens anteriores y repite todo el proceso (integración, atención, procesamiento neuronal, predicción y muestreo) para seleccionar el siguiente token.
Esto sucede con un token a la vez, y cada nuevo token es influenciado tanto por el mensaje original como por todos los tokens generados previamente en la respuesta.
Paso 9: Presentación del texto final
Finalmente, la secuencia de tokens generados se convierte nuevamente de números a texto y se muestra como la respuesta de la IA a su solicitud.
Todo esto, desde recibir la solicitud hasta generar una respuesta completa, sucede en segundos, creando lo que parece una conversación fluida.
¿Qué hace que esto sea tan notable?
La idea clave es que la IA no tiene respuestas preescritas. En cambio, ha desarrollado un modelo estadístico del lenguaje analizando grandes cantidades de texto y aprendiendo a representar palabras y conceptos en un espacio matemático donde se preservan las relaciones de significado.
Gracias a esta sofisticada capacidad de reconocimiento de patrones, la IA crea la impresión de comprender, aunque carece de verdadera comprensión o consciencia. Predice qué texto seguiría naturalmente a tu entrada basándose en todos los patrones aprendidos durante el entrenamiento.
Comprender este proceso nos ayuda a apreciar mejor tanto las impresionantes capacidades como las limitaciones fundamentales de los asistentes de IA actuales.
Coincidencia de patrones vs. comprensión verdadera
Es importante reconocer que, a pesar de sus impresionantes capacidades, los sistemas de IA actuales son, en esencia, sofisticadas máquinas de coincidencia de patrones estadísticos. No "comprenden" el texto como lo hacen los humanos: con consciencia, intenciones, creencias o experiencias del mundo.
Lo que estos sistemas hacen es predecir probabilidades basándose en patrones en sus datos de entrenamiento. Cuando una IA como Claude o GPT responde reflexivamente a tu pregunta sobre emociones, ética o experiencias personales, no se basa en experiencias vividas reales, sino que genera texto que estadísticamente se asemeja a cómo los humanos escriben sobre estos temas.
Este enfoque estadístico puede crear simulaciones de comprensión extraordinariamente convincentes sin los procesos cognitivos subyacentes que los humanos asociamos con ella. La IA no tiene objetivos, deseos, creencias ni consciencia; solo la capacidad de predecir qué patrones de texto deben seguir a otros.
La escala de los LLM modernos
Para apreciar la escala de estos sistemas:
- Recuento de parámetrosSe cree que los modelos grandes como GPT-4 y Claude tienen entre cientos de miles de millones y más de un billón de parámetros (los valores ajustables que definen cómo la red neuronal procesa la información).
- Datos de entrenamientoEstos modelos se entrenan con cientos de miles de millones a billones de palabras de texto, lo que representa una parte significativa de Internet, libros, artículos y otros materiales escritos disponibles públicamente.
- Recursos informáticos:El entrenamiento de estos modelos puede requerir cientos o miles de chips aceleradores de IA especializados (como GPU o TPU) que funcionen durante semanas o meses y consuman millones de dólares en recursos informáticos y electricidad.
- Requisitos de memoriaLas versiones completas de estos modelos requieren cientos de gigabytes de memoria solo para almacenar sus parámetros.
Comparación con el cerebro humano
Si bien son impresionantes en escala, incluso los modelos de IA más grandes palidecen en comparación con el cerebro humano:
- El cerebro humano tiene aproximadamente 86 mil millones de neuronas con aproximadamente 100 billones de sinapsis (conexiones).
- A diferencia de las redes neuronales de IA, que son relativamente homogéneas, el cerebro tiene cientos de tipos diferentes de neuronas organizadas en regiones y estructuras especializadas refinadas a lo largo de millones de años de evolución.
- El cerebro procesa múltiples entradas sensoriales simultáneamente, las integra con recuerdos y emociones, y coordina acciones físicas, mucho más allá del dominio exclusivamente textual de las LLM.
- Quizás lo más importante es que el cerebro humano tiene conciencia y experiencia subjetiva, cualidades que hoy en día siguen ausentes incluso en los sistemas de IA más avanzados.
Esta perspectiva nos ayuda a comprender tanto los notables logros de la IA moderna como sus limitaciones fundamentales. Estos sistemas son herramientas extraordinarias para el reconocimiento de patrones y la generación de texto, pero siguen siendo modelos matemáticos de probabilidad del lenguaje, más que entidades conscientes con capacidad de comprensión.