En l'era digital, intel·ligència artificial s'està tornant cada cop més sofisticat, i al centre d'aquesta revolució hi trobem i models lingüística. Dret poco fa ja vam veure com també els agraden les companyies telefòniques (i no només). Xiaomi està pensant en el seu propi model d'idioma. Però què són exactament i com estan transformant la manera com interactuem amb la tecnologia?
Temes d'aquest article:
Quins són els models lingüístics i com funcionen
En el seu nivell més bàsic, els models lingüístics ho són Sistemes informàtics aentrenat per comprendre, interpretar i generar llenguatge de manera que simuli la capacitat humana de comunicar-se. Aquests models "aprenen" el llenguatge mitjançant l'anàlisi d'enormes quantitats de dades textual, com ara llibres, articles i pàgines web, absorbint les estructures, regles i matisos que defineixen un llenguatge.
El funcionament dels models de llenguatge es basa en algorismes complexos i xarxes neural. Quan se'ls dóna una seqüència de paraules o una frase, aquests models utilitzen la informació apresa per predir la paraula següent o generar una resposta rellevant. Per exemple, si comencem una frase amb "Avui és molt...", un model lingüístic podria completar-lo amb "calor"O"refredat“, a partir del context i la informació que va aprendre durant la seva formació.
Amb l'arribada de l'aprenentatge profund, els models lingüístics s'han convertit cada cop més sofisticats. Models com el GPT-3 d'OpenAI o el BERT de Google són capaços de fer tasques increïblement complexes, des de la traducció d'idiomes fins a la creació de contingut original, i fins i tot la programació. Aquests models avançats utilitzen arquitectures de xarxes neuronals profundes, que els permeten capturar i comprendre matisos lingüístics que abans estaven fora de l'abast de les màquines.
No obstant això, és important assenyalar que, malgrat les seves capacitats avançades, els models lingüístics no "entenen" el llenguatge com ho fan els humans. Més aviat, operen mitjançant patrons reconeguts i associacions entre paraules i frases. Això vol dir que, tot i que poden produir respostes que semblen coherents i assenyades, no posseeixen la veritable comprensió o consciència del significat darrere de les paraules. Això, entre d'altres coses, ens hauria de tranquil·litzar sobre la pregunta que fa anys que ens fem: "La IA ens superarà?"
Història i evolució dels models lingüístics
La història dels models lingüístics està molt arrelada en la recerca de crear màquines capaços d'entendre i generar llenguatge humà. Aquest viatge comença a Anys 50 i 60, quan es van introduir els primers intents de traducció automàtica. Encara que aquests primers models eren força rudimentaris i basat en regles fixes, han posat les bases per a futures innovacions.
Amb l'arribada de les tècniques d'aprenentatge automàtic al Anys 80 i 90, hem vist un canvi significatiu en l'enfocament de la comprensió del llenguatge. En lloc de confiar en regles predefinides, els nous models van començar a fer-ho "aprendre" directament de les dades. Això ha portat al desenvolupament de models més sofisticats com les xarxes neuronals, que tenen la capacitat de reconèixer patrons complexos en dades.
L'última dècada ha experimentat una ràpida evolució gràcies a l'aprenentatge profund. Models com Word2Old e FastText han revolucionat la manera com es representen les paraules dins de les màquines, capta millor el context i els matisos lingüístics. Però és amb l'arribada de Transformers, com BERT i GPT, que hem assolit noves cotes. Aquests models, gràcies a la seva arquitectura innovadora, són capaços d'entendre el context d'una manera que els models anteriors no podien.
Avui, amb accés a quantitats massives de dades i potència de càlcul, els models lingüístics continuen fent-ho evolucionar a un ritme sense precedents, prometent impulsar encara més els límits del que la intel·ligència artificial pot aconseguir en el camp del processament del llenguatge natural.
GPT-3: Un exemple d'excel·lència en l'àmbit dels models lingüístics
Transformador generatiu pre-entrenat 3, més conegut com GPT-3, és un dels models lingüístics més avançats i revolucionaris mai creats. Llançat per OpenAI el 2020, aquest model ha despertat un gran interès i curiositat tant en l'àmbit acadèmic com en la indústria, gràcies a les seves capacitats gairebé humanes de generar textos.
A diferència dels seus predecessors, GPT-3 té 175 mil milions de paràmetres, convertint-lo en el model lingüístic més gran mai produït fins a aquell moment. Aquesta vasta xarxa de paràmetres li permet captar i entendre un ventall increïblement ampli de matisos lingüístics, culturals i contextuals.
Però, què fa que GPT-3 sigui tan especial? Seva versatilitat. Tot i que molts models d'idioma estan entrenats per a tasques específiques, GPT-3 es pot utilitzar per a una àmplia gamma d'aplicacions, des de Escriptura creativa a la programació, des de la traducció d'idiomes fins a la resolució de problemes complexos. Ha demostrat que pot escriure poemes, articles, codi de programari i, fins i tot, respondre preguntes filosòfiques amb un coherència i profunditat que desafien la distinció entre producció de màquines i producció humana.
Tanmateix, malgrat les seves impressionants capacitats, GPT-3 no està exempt de reptes. La seva formació requereix enormes quantitats d'energia i recursos computacionals, i sempre hi ha la qüestió del biaix en les dades d'entrenament. Però una cosa és certa: GPT-3 va marcar una etapa fonamental en la història de la intel·ligència artificial, mostrant al món el potencial gairebé il·limitat dels models lingüístics avançats.
Reptes ètics i responsabilitat
Tot i que aquests models ofereixen capacitats revolucionàries, també porten una sèrie de reptes que van molt més enllà de la simple tecnologia.
En primer lloc, hi ha el qüestió de prejudicis. Els models lingüístics s'entrenen en grans conjunts de dades que reflecteixen la llengua i la cultura d'on provenen. Si aquestes dades contenen biaixos o estereotips, el model els assimilarà, potencialment perpetuant i amplificant aquests biaixos. Això pot donar lloc a decisions i respostes inexactes o, en el pitjor dels casos, perjudicials, especialment quan s'utilitza en sectors crítics com la sanitat, la llei o els recursos humans.
A més, el transparència e responsabilitat són fonamentals. Tot i que models com el GPT-3 poden produir resultats impressionants, entendre com arriben a una conclusió particular pot ser complex. Sense una comprensió clara de com funcionen, com podem nosaltres confiar en les seves decisions? I si s'equivoquen, qui és el responsable? És l'empresa que ha creat la plantilla, l'usuari que l'ha implementat o la mateixa plantilla?
Finalment, hi ha el qüestió de privadesa i seguretat de les dades: Itàlia ho sap bé. Els models lingüístics requereixen grans quantitats de dades per entrenar. Com es recullen, emmagatzemen i s'utilitzen aquestes dades? Els usuaris són conscients i estan d'acord amb com s'utilitza la seva informació?
Afrontar aquests reptes requereix a enfocament multidisciplinari implicant experts en ètica, dret, sociologia i, per descomptat, tecnologia. Només mitjançant la col·laboració activa i el debat obert podem garantir que els models lingüístics s'utilitzen de manera ètica i responsable.
