¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo le afecta?

La IA generativa, como ChatGPT, está arrasando en el mundo, pero el ingrediente secreto detrás de ella, los modelos de lenguaje grande (LLM), existe desde hace un tiempo. A medida que los LLM se vuelven más sofisticados, están preparados para revolucionar por completo la forma en que interactuamos con la tecnología. Esta publicación profundiza en qué son los LLM, cómo funcionan y cómo, en última instancia, nos impactan a nosotros, los usuarios finales.

¿Qué es un modelo de lenguaje grande?

Los grandes modelos de lenguaje, como el GPT-3.5 de OpenAI, representan sistemas complejos de inteligencia artificial. Estos están diseñados no solo para comprender el texto similar a un humano proporcionado como entrada, sino también para generar texto en respuesta.

Construidos sobre principios de aprendizaje automático, los LLM se basan en modelos transformadores, un tipo de red neuronal diseñada para instruir a las computadoras a procesar datos de una manera similar al cerebro humano. El principio operativo de estas redes neuronales implica nodos en capas, que recuerdan la estructura observada en las neuronas biológicas.

Los LLM son potencias basadas en datos. Para funcionar eficazmente, se les capacita con muchos ejemplos. Estos datos los equipan para comprender e interpretar los matices del lenguaje humano, junto con otra información compleja.

Muchos LLM actuales se someten a procedimientos de capacitación que emplean conjuntos de datos obtenidos de Internet, pero esta práctica puede ser un arma de doble filo. La calidad de los datos afecta directamente qué tan bien un LLM aprende lenguajes naturales. Los programadores pueden enfrentar el importante desafío de filtrar y seleccionar conjuntos de datos de alta calidad para garantizar que el LLM adquiera conocimientos precisos e imparciales.

Los grandes modelos de lenguaje cambian las reglas del juego para las organizaciones basadas en datos. Su inmenso potencial radica en procesar y generar cantidades masivas de información. Los modelos más nuevos destacan por crear respuestas inmediatas y en tiempo real, perfectas para entornos de ritmo rápido.

Las ventajas no terminan ahí. Los LLM se basan en una base sólida y adaptable, lo que significa que pueden personalizarse para abordar necesidades específicas dentro de una organización. ¿La mejor parte? Los LLM están en constante aprendizaje y evolución. A medida que les proporciona más datos y perfecciona sus parámetros, su precisión y capacidades mejoran, lo que los convierte en un activo cada vez más valioso.

Diferencia entre IA generativa y LLM

Hoy en día, el término «IA generativa» se utiliza mucho, pero ¿qué es y en qué se diferencia de los LLM?

La IA generativa es un término general para los modelos de inteligencia artificial que pueden generar contenido nuevo. Estos modelos están diseñados para generar texto u otros medios, mientras que los modelos de lenguaje grande se especializan en texto.

¿Cómo funciona un modelo de lenguaje grande?

Un modelo de lenguaje grande utiliza un enfoque complejo que involucra múltiples etapas:

Pre-entrenamiento

El LLM no recibe instrucciones específicas en su formación no supervisada con datos. En cambio, simplemente procesa los datos que recibe, lo que le permite identificar patrones y relaciones dentro de la información de forma autónoma.

Así es como el LLM comienza a desarrollar una comprensión fundamental del lenguaje. En esta etapa, puede aprender el significado de palabras individuales y cómo interactúan entre sí para formar oraciones. Además, el modelo comienza a distinguir entre diferentes significados de la misma palabra según el contexto dado.

Como resultado de este exhaustivo régimen de formación, los LLM son capaces de cumplir numerosos casos de uso, lo que les valió el título de modelo básico. Su capacidad para producir textos para diversos propósitos se conoce como aprendizaje de disparo cero.

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El aprendizaje de disparo cero ofrece una versatilidad impresionante, pero en muchos casos, los desarrolladores y las empresas requieren un rendimiento más específico de su modelo de lenguaje grande. El ajuste fino aborda esta necesidad. Introduce una etapa de aprendizaje supervisado, donde el modelo recibe capacitación especializada para mejorar su capacidad para identificar conceptos específicos con mayor precisión. Esto permite un nivel de control y personalización que va más allá de las capacidades generales del aprendizaje cero.

Existen varias técnicas de ajuste, siendo el ajuste supervisado el más común. El aprendizaje por transferencia proporciona otro enfoque, pero es importante tener en cuenta que todos los métodos de ajuste son técnicamente una forma de aprendizaje por transferencia. Este proceso específico utiliza un modelo previamente entrenado como punto de partida para el ajuste. El modelo previamente entrenado ya está entrenado en tareas similares y este conocimiento se puede transferir a la nueva tarea.

Refuerzo del aprendizaje humano

El aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF) representa una vía prometedora para mejorar los LLM, mediante la integración de la aportación humana en el proceso de formación. Este enfoque permite a los LLM aprender y adaptarse en tiempo real, basándose en los comentarios de evaluadores humanos, refinando sus capacidades de generación de lenguaje para satisfacer mejor las expectativas de los usuarios.

Al aprovechar el aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana, los modelos de lenguaje grandes pueden lograr mayores niveles de sofisticación y efectividad en diversas tareas relacionadas con el lenguaje, beneficiando a los usuarios en una amplia gama de aplicaciones y dominios.

Lo que debe saber sobre los LLM

A medida que los grandes modelos de lenguaje se vuelven más accesibles, están cambiando significativamente la forma en que interactuamos con la tecnología y la información en su conjunto. Estos modelos permiten una comunicación más intuitiva y natural, ya que los usuarios pueden interactuar con sistemas y aplicaciones utilizando el lenguaje cotidiano, en lugar de navegar por interfaces complejas y aprender comandos extraños.

Los LLM ofrecen muchas aplicaciones, que van desde redactar correos electrónicos y generar código, hasta responder consultas, traducir texto y más. Además, los motores de búsqueda aprovechan los LLM para mejorar la relevancia y el contexto de sus resultados de búsqueda.

Para las empresas, un modelo de lenguaje amplio puede ayudar a agilizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Estos sistemas de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de datos para medir la opinión del cliente y adaptar las estrategias de marketing en consecuencia. Además, los LLM permiten el desarrollo de chatbots que manejan tareas básicas de servicio al cliente, liberando así a los agentes humanos para que se concentren en tareas más complejas.

El auge de los LLM también está revolucionando el comercio electrónico al personalizar la experiencia de compra. Los clientes anhelan comodidad y sugerencias de productos relevantes, y los LLM son la clave para ofrecer exactamente eso. Las empresas pueden aprovechar estos modelos para seleccionar contenido, recomendaciones y servicios personalizados.

Los beneficios son claros: mayor satisfacción del cliente, mayor compromiso y, en última instancia, aumento de las ventas. Está en juego en la forma en que Spotify crea listas de reproducción personalizadas basadas en sus hábitos de escucha a través de su servicio Discover Weekly y en cómo Netflix adapta las sugerencias de películas según sus preferencias.

A medida que los LLM continúan avanzando e integrándose con diversas aplicaciones y servicios, brindan a los usuarios conocimientos y capacidades sin precedentes, transformando la forma en que trabajamos, aprendemos e interactuamos en la era digital.

La IA está ampliando rápidamente su alcance y están surgiendo aplicaciones en casi todas las industrias imaginables. Por ejemplo, si eres profesor, puedes utilizar estas herramientas de inteligencia artificial para mejorar tus lecciones. Alternativamente, los autónomos pueden emplear un asistente de reuniones con inteligencia artificial que grabará las reuniones, tomará notas y resumirá horas de contenido.

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