Cuando decimos que una IA «aprende», ¿qué significa exactamente? ¿Qué ocurre durante el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial? Es uno de los conceptos más mencionados y menos explicados del campo, y entenderlo cambia completamente la forma en que interpretas lo que la IA puede y no puede hacer.
Qué es el entrenamiento de un modelo de IA
El entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial es el proceso por el que el modelo ajusta sus parámetros internos para aprender a realizar una tarea, minimizando los errores en sus predicciones a partir de un conjunto de datos de ejemplo.
Imagina que quieres enseñarle a un niño a distinguir gatos de perros. Le muestras miles de fotos etiquetadas y cada vez que se equivoca le corriges. Con el tiempo, el niño aprende las características que distinguen unos de otros y generaliza ese aprendizaje a fotos nuevas que nunca ha visto. El entrenamiento de una IA funciona de forma similar, aunque a una escala y velocidad radicalmente diferente.
Las fases del entrenamiento de un modelo de IA
Inicialización
Al inicio del entrenamiento, los parámetros del modelo se inicializan con valores aleatorios. En este estado, el modelo produce resultados completamente sin sentido. Es el punto de partida desde el que comienza el aprendizaje.
Forward pass: la predicción
El modelo recibe un dato de entrenamiento, como una frase de texto, y genera una predicción. En los modelos de lenguaje, la tarea típica de preentrenamiento es predecir cuál es la siguiente palabra en una secuencia dado el contexto anterior.
Cálculo del error: la función de pérdida
Se compara la predicción del modelo con la respuesta correcta usando una función matemática llamada función de pérdida o loss function. Cuanto mayor sea la diferencia entre la predicción y la respuesta correcta, mayor será el valor de la pérdida.
Backward pass: el aprendizaje
Usando un algoritmo llamado retropropagación o backpropagation, el modelo calcula cómo debería cambiar cada parámetro para reducir el error. Este cálculo se propaga desde la capa de salida hasta la de entrada, determinando la contribución de cada parámetro al error total.
Actualización de parámetros: el descenso del gradiente
Los parámetros se actualizan en la dirección que reduce el error, siguiendo el gradiente calculado en el paso anterior. Este proceso, llamado descenso del gradiente, es el corazón matemático del aprendizaje en IA.
Este ciclo, forward pass, cálculo de pérdida, backward pass y actualización de parámetros, se repite billones de veces durante el entrenamiento de un modelo grande, con millones de ejemplos de datos.
Cuánto cuesta entrenar un modelo de IA
El entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje es extraordinariamente costoso. Se estima que entrenar GPT-4 costó más de 100 millones de dólares en computación, requiriendo miles de chips GPU especializados durante semanas o meses. Puedes explorar cómo OpenAI describe el proceso de entrenamiento en openai.com/research.
Estos costes explican por qué solo unas pocas empresas con acceso a recursos masivos pueden entrenar los modelos más grandes, y por qué la investigación en modelos más eficientes que requieren menos computación es tan activa y valorada.
Fine-tuning: el entrenamiento especializado
Después del preentrenamiento general, muchos modelos pasan por un proceso de fine-tuning o ajuste fino en el que se entrenan con datos más específicos para especializarlos en tareas concretas o para alinearlos con valores y comportamientos deseados.
El RLHF, aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, es la técnica más usada para alinear los modelos de lenguaje con comportamientos útiles, seguros y honestos. Fue clave en el desarrollo de ChatGPT.
Conclusión
El entrenamiento es el proceso que transforma una red neuronal con parámetros aleatorios en un sistema capaz de comprender el lenguaje, generar texto coherente y realizar tareas complejas. Entender cómo funciona te ayuda a comprender tanto las capacidades como las limitaciones de los modelos que usas cada día.
En ExplicaIA seguimos desmitificando los conceptos más importantes de la inteligencia artificial con el rigor y la claridad que te mereces.