LLM (Modelos de Lenguaje) en IA: Qué es y Cómo funcionan

¿Qué es un modelo de lenguaje LLM?

Lo primero que debes saber es que las siglas LLM hacen referencia a: Large Language Models. Partiendo de allí, podemos explicarte que estos modelos de lenguaje se basan en la IA avanzada para comprender y analizar textos específicos. 

Aunque los algoritmos de aprendizaje automático tienen mucha popularidad, los modelos LLM tienen muchísima más precisión porque comprenden las dificultades del lenguaje natural.

Ahora bien, dicha precisión no se da de la noche a la mañana, en realidad tiene lugar gracias a la cantidad de datos de entrenamiento que requiere para conocer cómo funciona el lenguaje, tales como libros y artículos. Es así como desarrollan respuestas valiosas y significativas.

¿Para qué sirven los LLM en IA?

Los modelos de lenguaje LLM en inteligencia artificial se han expandido considerablemente, por lo que sus capacidades también han aumentado. A continuación, te contaremos en qué aspectos se aplican dichos modelos:

Creación de contenido

La mayoría de las empresas han utilizado los modelos LLM para generar contenido de calidad, así como diversos productos. Todo se debe a las capacidades que posee para analizar muchos datos y dar recomendaciones personalizadas para cada cliente.

Sectorización y resumen de información 

En este sentido, podemos decir que los departamentos jurídicos son los que más aprovechan los LLM. El motivo es que pueden categorizar y resumir información para limitar los errores y efectuar una búsqueda de jurisprudencia adecuada según el caso.

Traducción de cualquier tipo de contenido

¿Sabías que los modelos de lenguaje no solo traducen textos sino otros lenguajes de programación? Los grandes negocios que necesitan modernizar sus sistemas pueden aplicar los LLM para aprovechar esta característica.

Entrenamiento de Chatbots

Los chatbots son una herramienta útil y popular. Por eso es que por medio de los modelos de lenguaje LLM se afina el entrenamiento de cada chatbot con IA para mejorarlos en cuanto a su servicio de atención al cliente y a las capacidades de potenciar los equipos.

¿Cómo funciona un LLM?

Por si no lo sabes, los modelos de lenguaje entran en el ámbito de procesamiento de lenguaje natural o PNL para trabajar como una enorme red neuronal capaz de aprender según el contexto de los contenidos y del análisis de secuencias de palabras.

Cuando trabajan a gran escala con diversos parámetros, logran que la IA pueda desarrollar contenidos parecidos a los de una persona, tal como lo hace ChatGPT. Con el paso del tiempo y los avances tecnológicos, cada modelo se encuentra en evolución para generar otras salidas como video o 3D, audio, imágenes, y más.

¿Cómo se entrenan los lenguajes LLM?

El entrenamiento de los modelos de lenguaje LLM se basa en una cantidad de pasos a seguir para que el resultado sea el adecuado. Estos son:

1. Recopilación de datos: compilación de una gran cantidad de datos de texto de libros y artículos, y otros orígenes
2. Preprocesamiento: limpieza y optimización de los datos recopilados
3. Tokenización: división del texto procesado en unidades mejor conocidas como “tokens”
4. Selección de arquitectura: elección de la arquitectura de aprendizaje profundo para el modelo de transformación
5. Entrenamiento: proceso por el que se aprenden los datos del modelo
6. Mejora los resultados: optimización del modelo con ajustes exactos
7. Evaluación: evaluación de los resultados y la precisión
8. Implementación: implementación del modelo en un sistema de funcionamiento para comenzar a utilizarlo

Ventajas de los LLM 

A continuación, conocerás todas las ventajas que obtendrás al usar los modelos de lenguaje LLM:

Mayor precisión

Una de las principales ventajas de los modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) como GPT-3 es su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, permitiéndoles identificar patrones y determinar el contexto. 

Esto significa que los LLM pueden generar respuestas coherentes y precisas a las entradas de los usuarios, lo que los hace muy eficaces para tareas como la traducción de idiomas, los agentes conversacionales y la creación de contenidos, entre otras.

Eficiencia mejorada

Los modelos de aprendizaje de idiomas también han demostrado ser beneficiosos en términos de eficiencia, especialmente en sectores como el financiero, el jurídico y el sanitario. De este modo, pueden entrenarse para realizar tareas específicas, automatizando los procesos manuales y reduciendo el esfuerzo manual, siendo crítico en las operaciones a nivel empresarial.

Experiencia de usuario mejorada

Con su capacidad para comprender e interpretar el lenguaje humano, han podido mejorar la experiencia del usuario, haciendo posible la interacción con máquinas como asistentes virtuales, chatbots de código abierto y otros sistemas interactivos.

Casos de uso innovadores

Los modelos de lenguaje también han abierto nuevas posibilidades en cuanto al desarrollo de aplicaciones innovadoras, sobre todo en áreas como la predicción meteorológica, el reconocimiento de imágenes y del habla, y el procesamiento del lenguaje natural. 

Con los avances en los LLM, no cabe duda de que surgirán muchos otros casos de uso, que revolucionarán la forma en que interactuamos con las máquinas y transformarán el mundo tal y como lo conocemos.

Desventajas de los LLM

Como siempre hemos pensado, todo lo bueno tiene un lado no tan beneficioso, así que tenemos que hablarte de las desventajas de los LLM:

Comprensión limitada del contexto

Los LLM se basan en datos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para generar texto. Es posible que no comprendan completamente el contexto en el que se están utilizando, lo que puede dar lugar a errores o resultados que no tienen sentido. Esto puede ser especialmente problemático cuando el LLM está generando texto importante, como documentos legales o médicos.

Creatividad y originalidad limitadas

Por otro lado, están diseñados para imitar patrones lingüísticos, lo que significa que no son capaces de una verdadera creatividad. Aunque pueden generar textos que parezcan similares al lenguaje humano, es posible que no sean capaces de producir contenidos verdaderamente originales. Así es como se limita su utilidad para determinadas aplicaciones.

Falta de inteligencia emocional

Además, no son capaces de comprender o expresar las emociones humanas, lo que puede restarles eficacia para determinadas aplicaciones, como la atención al cliente o el asesoramiento en salud mental al no demostrar la empatía o la orientación que se requiere en estos contextos.

Dependencia excesiva de los datos

Por último, los modelos de lenguaje LLM en IA necesitan grandes cantidades de datos para funcionar correctamente. Esto significa que pueden tener un alcance limitado o estar sesgados hacia ciertos temas o fuentes. Los resultados también pueden verse influidos por la calidad y cantidad de los conjuntos de datos utilizados para entrenarlos.

Ejemplos de modelo de lenguaje en IA

Es preciso conocer algunos ejemplos de modelos de lenguaje en IA para que tengas una mejor idea de a qué nos referimos cuando hablamos del tema. ¡Sigue leyendo!

Gpt-4

Se trata de un modelo de lenguaje popular desde marzo de 2023 cuando fue lanzado al mercado. Posee capacidades multimodales que no solo procesan textos, sino que interpretan otro tipo de información como, por ejemplo, imágenes.

Bert

Bert hace referencia a las siglas en inglés: Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Este modelo pertenece a la familia de Google y tiene una gran comprensión del significado del contexto de cada palabra según la frase. 

PaLM2

Este modelo de lenguaje fue entrenado con más de 500.000 millones de parámetros y también fue desarrollado por Google para facilitar la comprensión de secuencias complejas como frases o acertijos. Las siglas significan: Pathaways Language Modelo. 

Aplicaciones de los lenguajes LLM en IA

¿Tienes idea de cuáles son las aplicaciones de los lenguajes LLM en inteligencia artificial generativa? ¡Aquí te diremos todo!

Procesamiento del lenguaje natural

Los modelos de lenguaje se utilizan ampliamente en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como chatbots, asistentes virtuales y generadores de texto. Al analizar grandes cantidades de datos de texto, pueden aprender a comprender y generar lenguaje humano, lo que los hace ideales para tareas de PLN.

Análisis de sentimientos

También pueden entrenarse para analizar datos de texto y determinar su sentimiento, lo que resulta útil para aplicaciones como la monitorización de redes sociales o el análisis del sentimiento de los clientes. Al comprender el sentimiento que subyace al texto, las empresas pueden entender mejor a sus clientes y mejorar sus productos o servicios.

Traducción automática

Por otra parte, se emplean para la traducción automática de un idioma a otro. Analizando grandes cantidades de datos de texto en distintos idiomas, los modelos de lenguaje LLM pueden aprender a traducir textos con precisión.

Generación de contenidos

Los LLM sirven para generar contenidos para una amplia gama de aplicaciones, como la redacción de artículos de noticias, descripciones de productos o textos de marketing. Analizando el contenido existente y aprendiendo de él, son capaces de crear contenido nuevo similar en estilo y tono al texto original.

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Conclusión 

Los Modelos de Aprendizaje del Lenguaje (LLM) han transformado el campo de la inteligencia artificial al permitir a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Por ese motivo, los LLM representan un área de investigación fascinante que está revolucionando la forma en que interactuamos con las máquinas y abriendo nuevas posibilidades en el campo de la IA.

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