Imagine un futuro en el que una máquina pueda comprender y comunicarse de inmediato en cientos de idiomas —desde los más difundidos, como el inglés y el español, hasta lenguas antiguas ya no usadas en la vida cotidiana, e incluso dialectos raros que muchos nunca han oído nombrar.
Esto ya no es una fantasía de la ciencia ficción, sino una realidad que construyen las redes neuronales modernas, como ChatGPT. Un sistema entrenado con volúmenes colosales de textos no solo puede traducir, sino también responder de forma natural a las consultas de los usuarios en al menos 100 idiomas.
Y aunque pueda parecer un tipo de magia natural, detrás hay años de trabajo, miles de expertos y avances en el aprendizaje automático. ¿Cómo hemos alcanzado niveles en los que la IA puede sostener una conversación en ruso o chino con la misma soltura que en inglés, idioma nativo de muchos desarrolladores de OpenAI? La respuesta está en las sutilezas del entrenamiento de estos complejos modelos lingüísticos.
¿Cómo funciona el entrenamiento de un modelo de lenguaje?
El entrenamiento comienza alimentando al modelo con enormes volúmenes de datos textuales. Esos datos abarcan de todo: libros, artículos, foros en línea y páginas web. Cuantos más datos, mejor aprende el modelo. Esto se denomina aprendizaje con grandes volúmenes de datos. El modelo analiza enormes cantidades de textos en distintos idiomas para identificar patrones, relaciones y regularidades. Esas regularidades pueden darse a nivel de palabras (léxico) y a nivel de frases (sintaxis y semántica).
El proceso de entrenamiento de los modelos GPT, incluido ChatGPT, puede dividirse en varias etapas clave:
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Entrenamiento previo. En esta fase, el modelo se entrena con enormes conjuntos de textos que contienen datos en múltiples idiomas. Por ejemplo, los datos pueden provenir de recursos accesibles públicamente en internet, artículos científicos, libros y otras fuentes. El entrenamiento sobre esos datos ayuda al modelo a aprender estructuras y patrones del lenguaje.
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Ajuste fino. Esta etapa es importante para mejorar la calidad del modelo y adaptarlo a tareas específicas. Durante el ajuste fino, el modelo se «afina» mediante conjuntos de datos especialmente seleccionados. Este proceso incluye moderación manual, donde especialistas evalúan y corrigen las respuestas del modelo para enseñarle a evitar errores y respuestas inapropiadas.
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Aprendizaje por refuerzo. Aquí el modelo usa retroalimentación para mejorar sus respuestas. El proceso se asemeja al aprendizaje en un juego: el modelo recibe «recompensas» por respuestas correctas y «penalizaciones» por respuestas equivocadas, lo que le ayuda a aprender con mayor precisión y eficacia.
¿Cómo se entrena ChatGPT para trabajar en varios idiomas?
Cuando hablamos de soporte para cientos de idiomas, el proceso se complica aún más. Aunque ChatGPT tiene una base que le permite generar texto en cualquier idioma, su capacidad para usar correctamente uno u otro idioma depende de la disponibilidad de datos en ese idioma. Cuantos más datos haya de un idioma específico, mejor lo entenderá y generará texto en él. Para idiomas populares como el inglés, el chino, el español y el ruso, existe una gran cantidad de textos en internet; esos textos se convierten en el «combustible» del entrenamiento.
Sin embargo, para idiomas con menos datos, por ejemplo muchas lenguas africanas o idiomas con pocos hablantes, el modelo puede tener dificultades. Esto se debe a que no hay suficientes textos para que el modelo los «aprenda» en un nivel adecuado.
Este fenómeno se denomina el problema de los idiomas con pocos recursos. Para esos idiomas, los investigadores e ingenieros que desarrollan ChatGPT emplean técnicas adicionales, como el aprendizaje por transferencia y el entrenamiento multilingüe.
El aprendizaje por transferencia permite al modelo reutilizar conocimientos obtenidos en un idioma para procesar otro idioma. Por ejemplo, si el modelo tiene amplia experiencia con el inglés, puede aprovechar ese conocimiento para comprender mejor el francés, ya que ambos idiomas comparten rasgos en común.
¿Cómo ChatGPT entiende y genera texto?
ChatGPT no «entiende» los idiomas en el sentido humano. El modelo no posee una representación del significado de las palabras ni del mundo en que vivimos. En su lugar, analiza regularidades estadísticas presentes en los textos. Cuando recibe una consulta, busca las palabras o frases más probables que pueden seguir a ese conjunto de palabras, basándose en el «conocimiento» que obtuvo durante el entrenamiento.
Esta es una característica clave de cualquier modelo de lenguaje: no trata de «pensar», sino que genera texto según probabilidades. Sin embargo, gracias a volúmenes inmensos de datos y al uso de tecnologías modernas, como los transformadores, ChatGPT puede producir textos que parecen muy naturales, como si los hubiera escrito una persona.
Un dato curioso es que ChatGPT puede trabajar con idiomas raros o antiguos, como el latín, porque se incluyeron datos en esos idiomas en sus conjuntos de entrenamiento. El modelo no solo puede generar texto en esas lenguas, sino también ofrecer traducciones e incluso crear textos nuevos basados en lenguas antiguas, lo que abre oportunidades para la investigación en lingüística e historia.
Entrenamiento en varios idiomas: desafíos y limitaciones
Uno de los mayores desafíos al entrenar un modelo en muchos idiomas es equilibrar los recursos. Como ya se mencionó, la mayor parte de los datos disponibles para entrenar modelos de lenguaje son textos en inglés. Esto genera desequilibrios en la capacidad del modelo para trabajar en otros idiomas. Por ejemplo, ChatGPT puede manejar con facilidad solicitudes en inglés, pero tener dificultades con idiomas como el malgache o el bielorruso, porque el volumen de textos en esos idiomas en el conjunto de entrenamiento es significativamente menor.
Para abordar este problema, los investigadores buscan mejorar los algoritmos que permitan usar los recursos disponibles con mayor eficacia. Por ejemplo, el uso de corpus bilingües y traducciones puede ayudar a mejorar las capacidades del modelo en idiomas con pocos recursos. Esto se conoce como aprendizaje bidireccional, cuando el modelo se entrena simultáneamente en el idioma de origen y en el idioma objetivo, lo que facilita la transferencia de conocimientos entre idiomas.
El papel del ser humano en el proceso de entrenamiento
Aunque gran parte del entrenamiento de los modelos se realiza de forma automática, la intervención humana desempeña un papel crucial para garantizar la calidad y precisión de las respuestas. Ingenieros y moderadores participan en el ajuste fino, corrigiendo el comportamiento del modelo y enseñándole a evitar sesgos o respuestas incorrectas.
Los moderadores no solo evalúan las respuestas del modelo, sino que también crean pruebas específicas que ayudan a detectar las debilidades del modelo en distintos idiomas. Este proceso incluye el uso de ejemplos adversariales, en los que se plantean consultas intencionalmente complejas o ambiguas para comprobar hasta qué punto el modelo puede manejarlas. Esto contribuye a mejorar el desempeño del modelo en idiomas con menos recursos y su capacidad para enfrentarse a consultas reales y complejas de los usuarios.
Soporte de voz y diálogo en tiempo real
En la versión móvil de ChatGPT también existe soporte para diálogo por voz en tiempo real, en el que el usuario puede interrumpir a la red neuronal mientras esta responde; ante ello, la IA cambia de rumbo de inmediato y reconfigura su respuesta.
El modelo puede mantener conversaciones en «modo radio» en al menos varias decenas de idiomas, escuchando y respondiendo de forma continua a las peticiones del usuario. Esto crea la sensación de una charla viva, como si se conversara con un interlocutor humano.
Alcanzar ese nivel de interacción fue posible gracias a la combinación de varias tecnologías avanzadas. En primer lugar, se emplean modelos de procesamiento de voz que convierten la voz en texto (reconocimiento automático de voz, ASR) y lo transfieren a ChatGPT para su procesamiento. En segundo lugar, los desarrolladores integraron tecnologías de síntesis de voz (TTS) para que ChatGPT pueda vocalizar sus respuestas de inmediato. El resultado es que estos sistemas funcionan en tiempo real, proporcionando una interacción fluida y natural.
En las últimas actualizaciones, ChatGPT incluso aprendió a hablar de forma muy natural (actualización Advanced Voice), imitando la respiración humana, la risa e incluso la timidez. Además, ahora el usuario puede elegir una de nueve personalidades que difieren en género, voz y estilo de conversación. También es posible personalizar finamente cada una de ellas.
La integración de tecnologías de voz similares en androides humanoides podría aumentar considerablemente la sensación de naturalidad al interactuar con máquinas. Robots capaces de adaptar su habla con entonaciones emocionales crearían la impresión de un diálogo vivo, haciendo la interacción más humana y cómoda. Esto podría cambiar nuestra percepción de los robots, acercándolos al estatus de interlocutores reales, compañeros e incluso miembros de la familia.
Conclusión
El uso de tecnologías avanzadas de IA, como las que ya se aplican en ChatGPT, conducirá inevitablemente a un nuevo nivel de interacción con la inteligencia artificial. Hoy en día las máquinas pueden comprender y generar lenguaje en cientos de idiomas, y en el futuro esto podría ampliar considerablemente las fronteras de la comunicación, ayudando a superar barreras culturales y lingüísticas.
La incorporación de estas tecnologías en la vida cotidiana convertirá a la IA en una parte integral de la sociedad, donde las máquinas no solo ayudarán en tareas, sino que también serán más sociales y emocionalmente receptivas. A largo plazo, el desarrollo de la IA podría transformar radicalmente la noción de comunicación y la estructura de la sociedad en su conjunto. Las máquinas se volverán más humanas e introducirán cambios profundos en nuestra vida.
Parece que los robots humanoides de las películas de ciencia ficción ya no son algo impensable: los avances de organizaciones como OpenAI y Boston Dynamics nos muestran que en un futuro cercano la humanidad podrá contar con compañeros inteligentes que se parezcan y se comporten por completo como personas reales.
Estas tecnologías diluyen cada vez más la frontera entre lo humano y lo mecánico, abriendo la puerta a un nuevo tipo de interacciones en las que la tecnología se integra en la vida cotidiana. ¿Aceptarán las personas estos cambios o, asustadas, los rechazarán? Solo el tiempo lo dirá...
