🤖 Hola, somos CLEVI.
Del 20 al 22 de enero, asistimos al evento «Semana de la Feria de Investigación JBNU 2025 (Research Fair Week)» organizado por la Universidad Nacional de Jeonbuk.
Este evento fue un espacio significativo que, centrado en los destacados logros de investigación de la Universidad Nacional de Jeonbuk, presentó la dirección de las tecnologías del futuro vinculadas con las estrategias industriales y nacionales, y promovió el intercambio entre la industria, la academia, los institutos de investigación y el gobierno.
En particular, el representante de CLEVI, Lee Hwan-ho, fue invitado como conferencista VIP en la ceremonia de inauguración celebrada el día 20. 👏
¡Volvamos a sentir el ambiente de ese día!
Antes de que comenzara el evento, vemos al representante Lee Hwan-ho preparando su conferencia y pensando en cómo hacerla más completa y fácil de entender.
El evento comenzó y se llevó a cabo la ceremonia de inauguración.
Primero, el evento se inauguró de manera espectacular con una presentación de arte en vivo creada espontáneamente por un estudiante de la Universidad Nacional de Jeonbuk.
Después de la primera conferencia magistral, el representante de CLEVI, Lee Hwan-ho, ofreció la segunda conferencia magistral sobre el tema «¿Por qué la IA necesita un medio físico?». Veámosla brevemente.
¿De qué manera entiende la IA el mundo
crea oraciones e incluso llega a actuar?
Acompáñenos a mirar dentro del «cerebro» de los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT o Claude, que usamos todos los días, para descubrir con qué principios entienden y crean oraciones.
- Asignación de etiquetas (Token ID): Primero, la IA asigna y administra un número único a cada palabra, como «5» u «8».
- Ubicación en el mapa (Vector): Sin embargo, como los números simples no permiten conocer el significado, asigna a cada palabra una «dirección detallada (coordenadas)» compuesta por cientos de números.
- Búsqueda de vecinos: Las palabras con significados similares (por ejemplo, «the» y «a») se agrupan muy cerca unas de otras en este mapa, como «vecinos».
Entonces, ¿cómo adivina la IA la siguiente palabra?
Ahora que entendemos la transformación básica de datos, veamos todo el proceso mediante el cual estos números se convierten en una oración real. Supongamos que tenemos la entrada «Paris is the city...».
Tokenizador (fragmentación): las oraciones que introducimos se convierten en números (Token ID) mediante el tokenizador, como vimos antes. "Paris" es el número 1652, "is" es el número 5... así sucesivamente.
LLM (calculadora gigantesca): estos conjuntos de números entran en una calculadora gigantesca llamada LLM (el modelo Bloom de la imagen). Aquí, mediante las operaciones de 'vectores' que aprendimos antes, comprende el contexto. ¡Ah, estamos hablando de la ciudad de París!
Logits y Softmax (cálculo de probabilidades): después de realizar los cálculos, la IA asigna una puntuación a decenas de miles de candidatos de palabras que podrían venir a continuación. Luego, mediante un filtro llamado 'softmax', los convierte en **'probabilidades'** fáciles de interpretar.
Selección final: observa la gráfica de la derecha.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
Al final, la IA selecciona **'of'**, que tiene la probabilidad más alta, y completa la oración "Paris is the city of...". Repite este proceso decenas de miles de veces para generar las respuestas largas que vemos.
En conclusión, para la IA, recordar una palabra no significa memorizar las letras, sino recordar su 'dirección', es decir, dónde vive esa palabra aproximadamente en el enorme mapa de significados.
Los LLM pueden ampliarse a la visión, la robótica y el aprendizaje de acciones.
Una IA que comprende el significado, ve y comprende, y actúa.
Dar brazos y piernas a la IA significa pasar del lenguaje al reconocimiento y, más allá, a la acción: representa la expansión de la inteligencia.
La IA ya no pertenece al ámbito de las ideas o la imaginación, sino que ha entrado en la etapa de la implementación y la realidad.
El siguiente paso de CLEVI
CLEVI planea seguir ampliando diversas oportunidades, como talleres dentro y fuera del campus, proyectos prácticos y espacios de demostración, para que más personas puedan experimentar directamente cómo funciona la tecnología de IA en el mundo real.
Así como la conferencia de la Universidad Nacional de Jeonbuk se convirtió en un puente valioso que nos conectó con los estudiantes, seguiremos desempeñando nuestro papel de enlace entre los profesionales de la tecnología y los usuarios, así como entre el mundo académico y la industria.