¿Qué es un gran modelo de lenguaje (LLM)?
En el mundo dinámico de la inteligencia artificial, los grandes modelos de lenguaje (LLM) representan un gran avance que revoluciona la forma en que interactuamos con la tecnología. Estos modelos, basados en técnicas de aprendizaje profundo, redefinen los límites de lo que es posible en materia de tratamiento del lenguaje natural (NLP o Natural Language Processing).
Definición de un gran modelo de lenguaje
Un gran modelo de lenguaje (LLM), o «large language model» en inglés, es un algoritmo de aprendizaje profundo que puede realizar una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Los grandes modelos de lenguaje utilizan modelos de transformación y se forman utilizando enormes conjuntos de datos (de ahí el término «grande»). Esto les permite reconocer, traducir, predecir y generar texto y otros tipos de contenido.
Los grandes modelos de lenguaje también se conocen como redes neuronales, que son sistemas informáticos inspirados en el cerebro humano. Estas redes neuronales trabajan en capas.
Además del aprendizaje de idiomas humanos para aplicaciones de IA, los grandes modelos de lenguaje también son capaces de realizar diversas tareas, como escribir código de software. Al igual que el cerebro humano, los grandes modelos de lenguaje necesitan pre-entrenarse y luego perfeccionarse para resolver problemas como la clasificación de textos, la respuesta a preguntas, el resumen de documentos y la generación de textos.
Los grandes modelos de lenguaje también tienen la capacidad de aprender. Esta capacidad proviene del conocimiento que el modelo adquiere a medida que aprende. Podemos considerar esos «recuerdos» como el banco de conocimiento del modelo.
Componentes principales de los grandes modelos de lenguaje
Los grandes modelos de lenguaje se componen de varias capas de redes neuronales. Las capas recurrentes, las capas de anticipación, las capas de integración y las capas de atención trabajan juntas para procesar el texto de entrada y generar el contenido creado.
- La capa de integración crea integraciones a partir del texto de entrada. Esta parte del gran modelo de lenguaje captura el sentido semántico y sintáctico de la entrada, para que el modelo pueda entender el contexto.
💡 Ejemplo: si el texto de entrada es: "Un gato persigue a un perro", la capa de integración crea marcos que codifican las relaciones entre las palabras, como el hecho de que "perseguir" implica una acción que involucra al gato y al perro. - La capa de anticipación de un gran modelo de lenguaje consiste en varias capas conectadas que transforman las capas de entrada. Estas capas permiten al modelo realizar abstracciones de nivel superior, es decir, comprender la intención del usuario con respecto al texto introducido.
💡 Ejemplo: si el texto de entrada es «Reservar un vuelo de Nueva York a Londres», la capa de anticipación ayuda al modelo a reconocer que la intención del usuario es encontrar información sobre el vuelo, especialmente sobre las ciudades de salida y de destino. - La capa recurrente interpreta las palabras del texto en secuencia. Captura la relación entre las palabras de una frase.
💡 Ejemplo: En la frase «Abrió la puerta y se disparó la alarma», la capa recurrente ayuda al modelo a entender que la «alarma» que se activa está ligada a la acción «de abrir la puerta». - La capa de atención permite que un modelo de lenguaje se concentre en las partes únicas del texto de entrada que son relevantes para la tarea en curso. Esta capa permite que el modelo genere resultados más precisos.
💡 Ejemplo: para la pregunta «¿Cuál es la capital de Francia?», la capa de atención se centra en la palabra «Francia» al generar la respuesta, ya que es la parte más importante de la entrada para responder a la pregunta.
¿Cuáles son los diferentes tipos de grandes modelos de lenguaje?
Existe un conjunto evolutivo de términos para describir los diferentes tipos de patrones de lenguaje a gran escala. Los tipos más comunes son:
Modelos zero-shot
Se trata de modelos generalizados de gran tamaño, entrenados en un corpus de datos genéricos, y capaces de dar un resultado bastante preciso para casos de uso generales. No es necesario realizar un entrenamiento de IA adicional.
Modelos específicos de un dominio
una formación adicional sobre un modelo zero-shot puede conducir a un modelo perfeccionado que es específico de un dominio.
Modelo de lenguaje
Un modelo de lenguaje es un tipo de LLM diseñado específicamente para entender y generar lenguaje humano. Estos modelos se utilizan a menudo para tareas como la traducción automática, la generación de texto, el resumen de texto y la respuesta a preguntas.
Modelo multimodal
Los LLM se diseñaron originalmente para procesar sólo texto. Gracias al enfoque multimodal, es posible procesar tanto texto como imágenes.
Ventajas de los LLM
Gracias a las numerosas aplicaciones existentes, los grandes modelos de lenguaje son especialmente útiles para la resolución de problemas. Proporcionan información en un formato que los usuarios pueden comprender fácilmente. Estas son algunas de las ventajas:
Multilingüismo
Los LLM son capaces de trabajar en varios idiomas sin necesidad de un rediseño completo. Por lo tanto, son muy versátiles para las aplicaciones de carácter mundial.
Aprendizaje «few-shot» y «zero-shot»
Estos modelos pueden generar contenido sin necesidad de grandes cantidades de entradas de texto. Pueden realizar tareas o responder a preguntas sobre temas que no han visto a lo largo de la formación, lo que es una ventaja cuando se trata de nuevos temas.
Comprensión semántica
Los LLM son capaces de entender la semántica del lenguaje. Pueden captar los matices, el contexto e incluso las emociones en el texto introducido, lo que es valioso para el análisis de los sentimientos, las recomendaciones de contenido y la generación de respuestas realistas y humanas.
Eficiencia y rentabilidad
Desde un punto de vista presupuestario, los LLM son muy rentables, ya que no requieren actualizaciones importantes. Pueden desplegarse en la infraestructura existente y utilizarse para una variedad de aplicaciones, reduciendo así la necesidad de herramientas especializadas.
Accesibilidad
Los grandes modelos de lenguaje contribuyen a que algunas tecnologías sean más accesibles. Permiten crear asistentes de voz, chatbots y otras aplicaciones que facilitan el uso de la tecnología para personas que no tienen por qué ser tecnológicamente inteligentes o que tienen alguna discapacidad.
Personalización
Los LLM se pueden perfeccionarse para proporcionar recomendaciones y contenido personalizado. Esto es crucial en aplicaciones como la selección de contenido, donde pueden aprender las preferencias de los usuarios y proporcionar experiencias personalizadas.
Aceleración de la innovación
Estos modelos proporcionan una base para la innovación rápida en la comprensión y generación de lenguaje natural. Tienen el potencial de impulsar avances en una variedad de áreas, desde la atención sanitaria hasta la educación, automatizando tareas y ayudando en la toma de decisiones.
Eficacia de los datos
Los LLM pueden trabajar eficazmente con datos de entrenamiento limitados, lo que los hace valiosos para tareas donde la recopilación de datos es difícil o costosa.
Tipos de aplicaciones con un LLM
Los LLM son cada vez más populares, ya que pueden utilizarse fácilmente para una amplia gama de tareas NLP, entre las que se incluyen las siguientes:
- Generación de textos: la capacidad de generar textos sobre cualquier tema en el que se ha formado el LLM.
- Traducciones: para los LLM con formación en varios idiomas, la capacidad de traducir de un idioma a otro es una característica común.
- Resumen de contenido: resumir párrafos o varias páginas de un texto.
- Reescritura de contenido: reescritura de un párrafo o de varios capítulos de texto.
- Clasificación y categorización: un LLM puede clasificar y categorizar el contenido compartido.
- Análisis de sentimientos: la mayoría de las LLM se pueden utilizar para el análisis de sentimientos para ayudar a los usuarios a comprender mejor la intención de un contenido o una respuesta en particular.
- IA conversacional y chatbots: los LLM pueden permitir la conversación con un usuario de una manera generalmente más natural que las antiguas generaciones de tecnologías de IA.
Uno de los usos más comunes de la IA conversacional es el chatbot. Puede presentarse en diferentes formas en las que un usuario interactúa según una plantilla de preguntas y respuestas. El chatbot de IA basado en LLM más utilizado en 2023 fue ChatGPT, desarrollado por OpenAI. El año 2024 parece prometedor para otras empresas que desean innovar en este ámbito.
¿Cuáles son los diferentes tipos de grandes modelos de lenguaje?
Existe un conjunto evolutivo de términos para describir los diferentes tipos de patrones de lenguaje a gran escala. Los tipos más comunes son:
Comprender las bases de datos
Antes de comenzar, es importante tener una buena comprensión del aprendizaje automático, del procesamiento de lenguaje natural (NLP) y de las arquitecturas de redes neuronales, especialmente de los modelos de transformación que se utilizan comúnmente en los LLM. Tendrá que contratar a expertos o empezar a formarse usted mismo.
Entrenamiento del modelo
Este paso consiste en introducir los datos recopilados en el modelo y permitir que el modelo aprenda de forma progresiva. Entrenar un LLM puede llevar mucho tiempo y recursos informáticos, ya que el modelo debe ajustar sus parámetros internos para generar o entender el lenguaje.
Recopilación de datos
Una base de datos LLM está formada por un gran conjunto de datos. Esta base generalmente incluye un gran número de textos procedentes de libros, sitios web, artículos y otras fuentes, para garantizar que el modelo pueda aprender una variedad de estilos y contextos lingüísticos.
Ajuste y evaluación
Después de la formación inicial, el modelo se afina generalmente con datos más específicos que permiten mejorar el rendimiento en determinadas tareas o áreas. Se necesita una evaluación continua para medir la precisión del modelo y realizar mejoras.
Elección de la infraestructura adecuada
Debido a los requisitos informáticos de la formación de LLM, necesitará acceso a hardware potente. Esto suele significar utilizar soluciones cloud que ofrecen potentes GPU o TPU*.
Implementación y mantenimiento
Una vez entrenado, el modelo se utiliza para aplicaciones reales. Es necesario realizar un mantenimiento continuo para actualizar el modelo con nuevos datos, adaptarlo a los cambios en el uso del idioma y mejorarlo en respuesta a los comentarios.
Selección de la arquitectura del modelo
Elija una arquitectura de red neuronal. Los modelos de transformadores, como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) o GPT (Generative Pre-trained Transformer), son opciones populares debido a su eficacia.
Consideraciones éticas
Es importante tener en cuenta las implicaciones éticas de su LLM, incluidos los sesgos en los datos de formación y el posible uso indebido de la tecnología. Un defecto importante que puede ridiculizar y desacreditar una aplicación.
Dada la complejidad y los recursos necesarios para este proceso, la creación de un LLM se reserva generalmente a las empresas que dispongan de recursos importantes, o a las personas que tengan acceso a plataformas de cloud computing y a conocimientos en profundidad en materia de soluciones IA y ML.
FAQ
¿Cuáles son los principales LLM?
Los principales modelos de lenguaje (LLM) incluyen GPT-3 y GPT-2 de OpenAI, BERT, T5 y TransformerXL de Google para la comprensión contextual del lenguaje. RoBERTa (de Facebook AI y XLNet) combina las cualidades de GPT y BERT, ERNIE de Baidu, mientras que ELECTRA brilla en el campo del pre-entrenamiento. DeBERTa de Microsoft mejora la técnica de atención.
¿Cómo evaluar el rendimiento de un LLM?
La evaluación del rendimiento de LLM consiste en evaluar factores como el dominio del idioma, la coherencia y la comprensión del contexto, la exactitud de los hechos y la capacidad para generar respuestas relevantes y significativas.
¿Cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje?
Los modelos de lenguaje a gran escala utilizan modelos transformativos y se forman con conjuntos enormes de datos. Esto les permite reconocer, traducir, predecir y generar texto y otros contenidos. Los grandes modelos de lenguaje también se conocen como redes neuronales.
¿Cuál es la diferencia entre los grandes modelos de lenguaje y la IA generativa?
La principal diferencia entre los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la IA generativa reside en su ámbito de aplicación. Los LLM se centran específicamente en la comprensión y generación del lenguaje humano, abordando tareas relacionadas con el texto. En cambio, la IA generativa es más amplia y puede crear varios tipos de contenido, como imágenes, música y vídeos, además de texto.
¿Qué es un modelo de transformador?
Un modelo de transformador es una arquitectura avanzada de inteligencia artificial, que se utiliza principalmente en el procesamiento de lenguaje natural. Se distingue por su capacidad para procesar simultáneamente secuencias de datos enteros (como frases o párrafos), en lugar de analizarlos palabra por palabra. Este enfoque, basado en mecanismos de atención, permite que el modelo comprenda el contexto y las relaciones entre las palabras de un texto, lo que hace que el procesamiento del lenguaje sea más eficaz y preciso.
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* Las GPU son procesadores polivalentes utilizados para juegos, gráficos y algunas tareas de aprendizaje automático, sobresaliendo en el procesamiento paralelo. Las TPU, por su parte, están especializadas en el aprendizaje automático, especialmente para la formación y la ejecución eficaces de grandes modelos de IA, a menudo utilizados en el cloud y el edge computing.