Red neuronal
Una pila de unidades matemáticas chiquitas que aprende patrones a partir de ejemplos.
Una red neuronal es un programa hecho de capas de unidades simples llamadas neuronas. Cada neurona toma algunos números, los multiplica por sus propios pesos, los suma y pasa el resultado a la capa siguiente. Sola, una neurona es trivial. Millones apiladas pueden reconocer una cara o escribir un párrafo.
Nadie programa los pesos a mano. Durante el entrenamiento, la red ve ejemplos (una foto y la palabra 'gato'), arriesga una respuesta, mide cuánto se equivocó y mueve cada peso un poquito en la dirección que habría mejorado la respuesta. Se repite miles de millones de veces.
Los modelos de lenguaje grandes como Claude son redes neuronales con una forma específica (transformers) entrenadas con texto. Su 'conocimiento' no es más que un conjunto enorme de pesos ajustados.
Para quedarse
- Las neuronas son simples; el poder viene de apilar millones.
- Entrenar significa ajustar pesos para reducir errores sobre ejemplos.
- Un modelo entrenado es solo un archivo lleno de números (los pesos).
