Una forma fácil de entender cómo los modelos de IA simulan la memoria
¿Alguna vez te has preguntado cómo hacen los grandes modelos de inteligencia artificial, como ChatGPT, para «recordar» lo que les dijiste hace dos minutos? O ¿cómo logran entender que cuando preguntas por “él” o “ella” te refieres a una persona concreta mencionada antes?
Bueno, la verdad es que los modelos no recuerdan exactamente como lo hacemos los seres humanos, pero tienen métodos sofisticados para simular la memoria. En este artículo vamos a conocer en profundidad cómo funcionan tres conceptos fundamentales que hacen posible esta memoria artificial: la atención, las máscaras y las ventanas de contexto.
Así que ponte cómodo, imagina que estamos en clase (pero tranquila, ésta será entretenida), y vamos a descubrir juntos cómo se las ingenian estas inteligencias artificiales para recordar tanto sin tener, en realidad, un cerebro como el nuestro.
¿Qué significa que un modelo tenga «memoria»?
Lo primero que tenemos que aclarar es que cuando hablamos de «memoria» en un modelo de inteligencia artificial no hablamos exactamente de guardar recuerdos como nosotros. No tiene fotografías, sonidos o emociones asociadas en su cabeza artificial.
Cuando decimos que tiene «memoria» en realidad estamos diciendo que:
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Puede mantener un registro de la conversación reciente.
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Puede relacionar palabras que aparecen al principio de una frase con otras que aparecen después.
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Puede enfocar su atención en partes específicas del texto recibido, para luego generar respuestas coherentes y precisas.
Para esto último, es clave la capacidad del modelo para prestar atención.
¿Qué es la atención en un modelo de inteligencia artificial?
Imagina que estás en una clase llena de alumnos ruidosos. El profesor te está explicando algo importante, pero hay muchas conversaciones paralelas que te distraen. ¿Qué haces?
Probablemente enfocas tu atención hacia la voz del profesor, ignorando las conversaciones secundarias.
En IA, la atención funciona de manera muy similar. Los modelos necesitan seleccionar cuidadosamente qué partes del texto de entrada son más relevantes para responder adecuadamente.
Un ejemplo sencillo
Supongamos que ingresas la siguiente frase en ChatGPT:
«María vive en Madrid y le encanta la música. Ella toca muy bien el violín.»
Luego preguntas:
«¿Dónde vive la persona que toca violín?»
Para responder, el modelo necesita dirigir su atención a la primera frase («María vive en Madrid…»). Este mecanismo se llama precisamente «Atención»: la habilidad del modelo para enfocarse en partes importantes del texto recibido.
Cómo funciona la atención técnicamente
La atención en modelos como GPT (Generative Pretrained Transformer) funciona asignando un valor numérico (peso) a cada palabra o grupo de palabras. Estos pesos determinan cuánto debe enfocarse el modelo en cada parte del texto para construir su respuesta.
Así, el modelo aprende durante su entrenamiento a calcular qué palabras o frases merecen más peso dependiendo del contexto.
¿Qué son las máscaras y por qué son importantes?
Imagina que ahora estás en un teatro. Cuando las luces se apagan, un reflector se enciende e ilumina solamente a un actor sobre el escenario, dejando el resto del teatro en oscuridad.
En un modelo de IA, las máscaras funcionan parecido a ese reflector. Son herramientas que indican al modelo qué partes del texto debe considerar y cuáles ignorar al momento de procesar una entrada específica.
Por ejemplo, cuando ChatGPT genera texto palabra por palabra, utiliza máscaras para no mirar al futuro (las palabras que aún no ha generado). De esta forma, se asegura que cada palabra generada solo dependa de las anteriores.
Máscaras de atención en acción
Veamos un ejemplo muy sencillo:
Si el modelo quiere generar la frase:
«El gato bebe leche»
Cuando genera la palabra «bebe», solo puede fijarse en «El gato», pero no puede ver todavía la palabra «leche», porque no la ha generado aún. Esto es una máscara causal o máscara hacia adelante (forward mask), y es crucial para entrenar modelos predictivos como GPT.
¿Qué son las ventanas de contexto?
Si hablamos de atención y memoria en los modelos, no podemos olvidarnos de otro concepto clave: las ventanas de contexto.
Las ventanas de contexto son, simplemente, cuánto texto o cuánta información puede «mantener en mente» el modelo al momento de responderte.
Si has usado ChatGPT u otro modelo similar, quizás hayas notado que, si la conversación es muy larga, el modelo empieza a olvidar detalles anteriores. Esto ocurre porque la ventana de contexto tiene un tamaño limitado, expresado en tokens (palabras o partes de palabras).
Por ejemplo, modelos como GPT-3 pueden manejar alrededor de 2048 tokens, mientras GPT-4 ya maneja ventanas de contexto mucho más grandes (hasta decenas de miles de tokens en algunas versiones especializadas).
La importancia de las ventanas grandes
Imagina otra situación cotidiana: estás leyendo una novela larga y compleja. Si solo recordaras las últimas tres páginas, la novela sería incomprensible. Para entender bien una novela, necesitas mantener información sobre personajes, lugares y eventos anteriores.
Del mismo modo, un modelo con ventanas de contexto amplias puede recordar detalles relevantes mencionados muchas frases atrás. Esto lo hace más útil y eficaz en conversaciones largas o en tareas complejas, como análisis detallado de documentos o procesamiento de textos extensos.
¿Qué ocurre cuando la ventana se llena?
Cuando se supera el límite de tokens de la ventana de contexto, el modelo empieza a «olvidar» detalles antiguos para dejar espacio a nuevos datos. Esta pérdida de información previa puede hacer que el modelo responda de forma imprecisa o inconsistente respecto al inicio de la conversación.
Para mejorar esto, existen técnicas avanzadas como:
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Segmentar la conversación: Dividir la conversación en partes importantes y entregar fragmentos claves para que el modelo no olvide los detalles cruciales.
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Resúmenes automáticos: El modelo genera breves resúmenes de partes anteriores de la conversación para mantener más información en menos tokens.
Combinándolo todo: ¿cómo interactúan atención, máscaras y ventanas de contexto?
Resumiendo todo lo anterior:
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La atención permite al modelo enfocarse en la información más relevante de un texto recibido.
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Las máscaras ayudan al modelo a ignorar información inapropiada o anticipada, generando respuestas correctas según el contexto temporal.
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Las ventanas de contexto determinan cuánta información pasada puede recordar y considerar el modelo.
Estos tres elementos juntos constituyen la «memoria» efectiva de un modelo. Trabajando coordinadamente, permiten al modelo responder correctamente en distintas circunstancias, simulando una memoria artificial flexible y útil.
Reflexión final: ¿Tienen realmente memoria los modelos?
Luego de explorar cómo funciona la memoria en un modelo, la respuesta corta sería: sí y no.
Sí, porque los modelos tienen métodos para recordar información temporalmente, analizar relaciones complejas y responder de forma coherente a partir de lo recibido.
Pero, también no, porque no poseen una memoria experiencial o consciente como los humanos. No tienen emociones ni experiencias sensoriales.
Lo que sí tienen es una habilidad asombrosa, producto de técnicas matemáticas y estadísticas avanzadas, para simular la atención selectiva, manejar información relevante y ofrecer respuestas que nos resultan casi tan convincentes como las de un interlocutor humano con buena memoria.
Espero que esta explicación te haya ayudado a entender mejor cómo los modelos como ChatGPT logran recordar sin un cerebro convencional. Como ves, tras el aparente misterio de la memoria artificial se esconden principios fascinantes y técnicas ingeniosas que hacen posible esta ilusión tecnológica que nos sorprende cada día.