Un modelo de lenguaje causal (CLM) genera texto un token a la vez, basándose únicamente en los tokens que han aparecido antes en la secuencia. Esta configuración refleja cómo los humanos suelen producir y comprender el lenguaje: palabra por palabra, de izquierda a derecha.
El modelo es “causal” porque respeta la dirección del tiempo. No mira hacia adelante ni utiliza información futura al predecir la siguiente palabra; se basa únicamente en el contexto pasado.
Cómo funciona
Los modelos de lenguaje causal utilizan una estructura de izquierda a derecha. El modelo toma los tokens anteriores en cada paso y predice el siguiente. Esto se hace utilizando probabilidades; el modelo elige la siguiente palabra más probable de entre todas las palabras posibles.
Por ejemplo, dada la entrada “El tiempo es”, un modelo causal podría predecir la siguiente palabra como “soleado” porque esa continuación es muy probable según los datos de entrenamiento.
El proceso continúa token por token hasta que se alcanza un punto de parada (como un signo de puntuación o un token de finalización especial).
Causalidad en el modelado del lenguaje
En este contexto, “causal” significa que las predicciones del modelo dependen únicamente de los tokens pasados, no de los futuros. Esta configuración es importante para tareas como la generación de texto, los sistemas de diálogo y la finalización de código, donde las salidas deben generarse en tiempo real y en secuencia lógica.
Esto difiere de los modelos no causales (bidireccionales), que pueden ver ambos lados de una palabra (pasado y futuro) al hacer predicciones, lo que es útil para tareas de clasificación o comprensión, pero no para la generación.
Arquitectura detrás de los modelos de lenguaje causal
La mayoría de los modelos de lenguaje causal modernos se basan en la arquitectura Transformer, utilizando específicamente la autoatención enmascarada.
Autoatención enmascarada
El modelo utiliza la atención para centrarse en las partes relevantes de la entrada. Sin embargo, aplica una máscara que impide que el modelo preste atención a los tokens futuros para imponer la causalidad.
Pila de decodificador Transformer
Los modelos causales utilizan la parte del decodificador del Transformer. Cada capa tiene:
- Autoatención (con enmascaramiento)
- Red de alimentación hacia adelante
- Normalización de capas y conexiones residuales
Esta pila permite el aprendizaje profundo sobre grandes secuencias sin violar la restricción causal.
Entrenamiento de un modelo de lenguaje causal
Los modelos causales se entrenan utilizando una técnica llamada entrenamiento autorregresivo. Se muestra el modelo en una secuencia, y se pide que se prediga el siguiente token en cada posición.
Ejemplo: Dada la frase:
“El gato se sentó en la alfombra”.
- Entrada: «El» → Objetivo: “gato”
- Entrada: «El gato» → Objetivo: “se sentó”
- Entrada: «El gato se sentó» → Objetivo: “en”
…y así sucesivamente.
El modelo aprende a asignar altas probabilidades a los siguientes tokens correctos basándose en ejemplos de entrenamiento.
Modelos de lenguaje causal populares
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GPT-2 / GPT-3 / GPT-4 (OpenAI): Estos son modelos causales a gran escala basados en transformadores diseñados para la generación de texto. Pueden producir texto coherente y contextualmente apropiado basándose en tokens pasados.
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LLaMA / LLaMA 2 (Meta): Modelos de código abierto optimizados para la eficiencia, diseñados para funcionar bien en diversas tareas siendo ligeros.
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Claude (Anthropic): Un modelo centrado en la seguridad y el seguimiento de instrucciones, que garantiza que las respuestas se ajusten a las directrices y generen contenido responsable.
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CodeGen (Salesforce): Se especializa en la generación de código en múltiples lenguajes de programación, lo que lo hace útil para tareas de desarrollo de software.
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RWKV (Independiente/Código abierto): Combina la eficiencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) con el alto rendimiento de los transformadores, lo que le permite generar texto contextualmente relevante de manera eficiente.
Aplicaciones de los modelos de lenguaje causal
Los modelos de lenguaje causal son versátiles y potencian numerosas aplicaciones en diferentes campos.
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Generación de texto
Los CLM generan texto con un sonido natural para diversos fines, como escribir historias, blogs, correos electrónicos y descripciones de productos.
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Finalización de código
Los CLM, como GitHub Copilot, sugieren código o autocompletan las consultas de los desarrolladores basándose en líneas de código anteriores.
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Chatbots y asistentes virtuales
Los CLM permiten respuestas en tiempo real y conscientes del contexto en los sistemas de IA conversacional, impulsando diálogos interactivos en interfaces basadas en chat y voz.
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Escritura creativa y guiones
Los escritores aprovechan los CLM para ayudar en la lluvia de ideas, la coescritura y la generación de diálogos o escenas completas para novelas y guiones.
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Resumen (a través de la autorregresión)
Los CLM generan resúmenes procesando el contenido paso a paso, aunque los modelos de codificador-decodificador suelen ser preferibles para las tareas de resumen ajustadas.
Modelos causales vs. bidireccionales
Los modelos causales (como GPT) generan texto basándose en tokens pasados, lo que los hace ideales para tareas de generación en tiempo real. En cambio, los modelos bidireccionales (como BERT) consideran tanto los tokens pasados como los futuros, destacando en las tareas de comprensión y clasificación. Los modelos causales se entrenan de forma autorregresiva, generando texto palabra por palabra, mientras que los modelos bidireccionales utilizan el modelado de lenguaje enmascarado y no son adecuados para la generación de texto en tiempo real.
Ventajas de los modelos de lenguaje causal
1. Generación secuencial
Generan un token a la vez, lo que los hace ideales para aplicaciones de diálogo, narración y autocompletado.
2. Escalable
Se han entrenado CLM a gran escala con miles de millones de parámetros, lo que les permite comprender diversos temas y tonos.
3. Indicaciones flexibles
Los usuarios pueden dirigir las salidas elaborando indicaciones específicas sin volver a entrenar el modelo.
4. Aprendizaje con pocos disparos y sin disparos
Los CLM modernos pueden generalizar a partir de muy pocos ejemplos y, a veces, realizar tareas sin ningún ejemplo de entrenamiento directo.
Limitaciones de los modelos de lenguaje causal
1. Falta de comprensión
Los CLM no “entienden” el significado; predicen el texto basándose en patrones. Esto puede conducir a salidas seguras pero incorrectas (alucinaciones).
2. Direccionalidad fija
Dado que solo ven el pasado, pueden perderse el contexto global disponible en los modelos bidireccionales.
3. Desviación de tokens
En las salidas más largas, los errores pueden acumularse, haciendo que las partes posteriores sean menos coherentes o consistentes.
4. Sesgo y toxicidad
Los modelos causales pueden recoger y replicar sesgos en los datos de entrenamiento a menos que se filtren o se ajusten.
Ingeniería rápida en CLM
La ingeniería rápida se refiere al diseño de texto de entrada (indicaciones) para guiar la salida de un modelo causal de manera efectiva.
Ejemplo de indicación: “Escribe un poema corto sobre el invierno al estilo de Emily Dickinson”.
El modelo utiliza esta indicación para generar contenido relevante y de estilo coincidente. La ingeniería rápida controla el tono, la estructura y la intención de la tarea en los CLM.
Tokenización y modelos causales
Antes de que un modelo causal procese el texto, se tokeniza en unidades más pequeñas (palabras, subpalabras o caracteres). La tokenización afecta el comportamiento del modelo.
Por qué es importante la tokenización:
- Entrenamiento eficiente del modelo
- Manejo de palabras raras o desconocidas
- Reducción del tamaño del vocabulario
Luego, los CLM procesan los tokens de izquierda a derecha para mantener la causalidad.
Seguridad en los modelos de lenguaje causal
1. Filtrado de datos de entrenamiento: Los datos se limpian para eliminar contenido dañino o tóxico antes del entrenamiento.
2. Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF): Las preferencias humanas guían el comportamiento del modelo. GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic utilizan esta técnica.
3. Moderación de la salida: Las herramientas de posprocesamiento escanean las salidas en busca de violaciones de seguridad y bloquean las respuestas inapropiadas.
Tendencias de investigación en modelos de lenguaje causal
Se diseñan modelos más pequeños y eficientes para ejecutarse localmente o en dispositivos, ofreciendo un rendimiento compacto sin grandes recursos computacionales. El ajuste de instrucciones se centra en refinar los modelos para seguir mejor las instrucciones complejas, mejorando la precisión.
La expansión multimodal permite a los modelos procesar no solo texto, sino también imágenes, código o audio, ampliando su aplicación. La memoria de contexto largo extiende el número de tokens que un modelo puede manejar, lo que permite interacciones más expansivas y conscientes del contexto. Los agentes en tiempo real aprovechan los CLM en herramientas que pueden tomar decisiones o realizar tareas de forma autónoma, como copilotos de IA o asistentes virtuales.
Un modelo de lenguaje causal es una herramienta fundamental en la generación de lenguaje natural. Predice el texto de izquierda a derecha, un token a la vez, lo que lo hace ideal para asistentes de escritura, chatbots, generadores de código y herramientas de narración. Si bien son poderosos, los CLM deben entrenarse y controlarse cuidadosamente para garantizar que produzcan contenido seguro, preciso y valioso. A medida que estos modelos continúen mejorando, seguirán siendo fundamentales para la forma en que la IA comprende y genera el lenguaje.
