Como entrenar mi propio ChatGPT

Nos lo pintan como si estuviéramos a solo un par de clics de crear nuestra propia inteligencia artificial. Basta con abrir YouTube o leer un blog de tecnología para ser bombardeados con anuncios de cómo entrenar tu propia IA en minutos. Que si ChatGPT por aquí, que si Gemini por allá, o que si Claude de Anthropic puede responder preguntas mejor que cualquier asistente de la competencia. Parece como si la IA estuviera al alcance de todos, pero ¿qué tan cierta es esa percepción?

Detrás de estas inteligencias artificiales se esconde una realidad que pocos conocen. Crear un modelo de IA como ChatGPT o LLaMA de Meta no es algo que cualquiera pueda hacer en su computadora de escritorio o incluso en un servidor promedio. La historia comienza con una pregunta: ¿de dónde sacan tanta información?

Hambre de Datos: Robando Conocimiento de la Web

Entrenar una IA de lenguaje como ChatGPT no se trata solo de obtener una enciclopedia o el contenido de Wikipedia. Si bien la Wikipedia se ha convertido en un punto de referencia al hablar de información general, en realidad representa menos del 1% de los datos necesarios para entrenar estas gigantescas redes neuronales. Así que, ¿de dónde obtienen el resto?

La respuesta es bastante cruda: la IA se alimenta de toda la web. Los creadores de estas inteligencias artificiales construyen robots o "scrapers" que recorren internet como arañas incansables, rastreando, copiando y almacenando todo el texto que encuentran a su paso. Artículos de noticias, posts en blogs, comentarios en redes sociales, reseñas de productos, hasta la letra de tus canciones favoritas. Y no solo se limitan a texto. Los videos de YouTube son convertidos a texto a través de algoritmos de reconocimiento de voz, transformando horas de contenido visual en líneas y más líneas de información procesable.

El resultado de esta "hambruna de datos" es un gigantesco archivo de texto llamado dataset. Y cuando digo gigantesco, me refiero a miles de terabytes de información. Un dataset es, en esencia, la materia prima con la que se entrena una inteligencia artificial. Es como el alimento que consume la red neuronal, y la IA solo será tan buena como la calidad y cantidad del dataset que la nutra.

Qué Se Necesita para Entrenar una IA de Nivel Mundial?

Vale, ya tenemos los datos, pero ¿qué más se necesita para entrenar una inteligencia artificial de estas características? Aquí es donde las cosas se complican. Si creías que una buena CPU de última generación y algunos días de trabajo eran suficientes, te tengo malas noticias: olvídate de entrenar una red de este nivel en tu PC de escritorio.

Para entrenar una IA de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) como ChatGPT o LLaMA se requieren miles de tarjetas gráficas de última tecnología, como las GPUs A100 de Nvidia. Y no hablo de una o dos GPUs, hablo de granjas de servidores, llenos hasta el tope de GPUs conectadas en paralelo. Cada GPU es capaz de realizar miles de operaciones matemáticas por segundo, permitiendo a la IA aprender a partir de millones de datos al mismo tiempo. Un CPU no sirve para estas tareas; simplemente no tiene la capacidad de procesar tanta información en paralelo.

Incluso con todo este poder computacional, entrenar un modelo grande puede tomar semanas o meses, con un costo de energía eléctrica descomunal y una factura astronómica en la nube. Para darte una idea, OpenAI ha gastado millones de dólares entrenando sus modelos GPT. ¿Es entonces viable para un desarrollador promedio crear su propia IA desde cero? Probablemente no.

Qué Opciones Quedan para los "Mortales"?

Entonces, ¿quién puede entrenar una IA? La realidad es que las grandes empresas tecnológicas como Google, Meta, OpenAI y Microsoft dominan este campo porque tienen los recursos necesarios para hacerlo. El resto de nosotros estamos en un juego diferente: el de usar modelos preentrenados. Estas compañías han abierto sus modelos para que otros desarrolladores los usen, ajusten y optimicen en menor escala.

En términos prácticos, esto significa que cualquier persona con conocimientos técnicos puede utilizar un modelo como GPT para crear aplicaciones personalizadas, sin tener que entrenarlo desde cero. No es la misma experiencia que desarrollar una IA desde las bases, pero permite a las pequeñas empresas y emprendedores beneficiarse de esta tecnología sin el costo prohibitivo que supone la creación de una IA desde cero.

La Ilusión del Acceso: Por Qué Nos Hacen Creer que Cualquiera Puede Crear su IA?

Gran parte de la narrativa de "cualquiera puede crear su propia IA" se basa en estrategias de marketing. Google y OpenAI quieren que más desarrolladores usen sus herramientas, porque eso aumenta la adopción de sus productos y, a la larga, su rentabilidad. Si un pequeño emprendedor crea una app que usa el modelo GPT de OpenAI, por ejemplo, este emprendedor seguirá pagando a OpenAI por el uso del modelo. Es un ecosistema que busca atraer desarrolladores, no para que creen su propia IA, sino para que se sumen a la ola utilizando lo que ya existe.

Es Realmente Posible Crear tu Propia IA?

Sí y no. Si hablamos de entrenar desde cero una IA con el mismo nivel de capacidad que las de los gigantes tecnológicos, entonces la respuesta es un rotundo no para la mayoría de nosotros. El costo, el acceso a datos y la infraestructura necesaria están fuera del alcance de la mayoría de los desarrolladores independientes. Sin embargo, si se trata de usar modelos preentrenados, adaptarlos y crear aplicaciones que hagan uso de esa IA, entonces la respuesta cambia a un sí.

En última instancia, aunque nos quieran hacer creer que estamos a una charla de café de crear nuestra propia IA, la verdad es que el verdadero poder sigue estando en manos de aquellos que controlan los recursos: los datos y el hardware. Así que, antes de emocionarte con la idea de "construir tu propia inteligencia artificial", pregúntate si realmente tienes lo necesario para hacerlo o si solo estarás usando una versión reducida de algo que ya existe.

Por ahora, sigue siendo un juego dominado por los grandes, aunque con pequeños accesos para los que deseen explorar sus posibilidades.