Modelos de lenguajes grandes (LLM): qué son y cómo funcionan

En el campo rápidamente cambiante de la inteligencia artificial (IA), los grandes modelos de lenguaje (LLM) se han convertido rápidamente en una tecnología fundamental. En este artículo, aprenderá más sobre qué son los LLM, cómo funcionan, sus diversas aplicaciones y sus ventajas y limitaciones. También obtendrá información sobre el futuro de esta poderosa tecnología.

¿Qué son los grandes modelos de lenguaje?

Los modelos de lenguajes grandes (LLM) son una aplicación del aprendizaje automático, una rama de la IA centrada en la creación de sistemas que pueden aprender y tomar decisiones basadas en datos. Los LLM se crean mediante aprendizaje profundo, un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas para reconocer y modelar patrones complejos en conjuntos de datos masivos. Las técnicas de aprendizaje profundo permiten a los LLM comprender el contexto, la semántica y la sintaxis complejos en el lenguaje humano.

Los LLM se consideran "grandes" debido a su compleja arquitectura. Algunos tienen hasta 100 mil millones de parámetros y requieren 200 gigabytes para funcionar. Con sus redes neuronales de múltiples capas entrenadas en conjuntos de datos masivos, los LLM se destacan en traducción de idiomas, generación de contenido diverso y conversaciones similares a las humanas. Además, los LLM pueden resumir documentos extensos rápidamente, brindar tutoría educativa y ayudar a los investigadores generando nuevas ideas basadas en la literatura existente.

Cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes

Puede comprender cómo funciona un LLM observando sus datos de capacitación, los métodos utilizados para capacitarlo y su arquitectura. Cada factor afecta el rendimiento del modelo y lo que puede hacer.

Fuentes de datos

Los LLM están capacitados en conjuntos de datos masivos, lo que permite que los modelos comprendan y generen contenido relevante para el contexto. Se utilizan conjuntos de datos seleccionados para capacitar a los LLM para tareas específicas. Por ejemplo, un LLM para la industria legal podría recibir capacitación en textos legales, jurisprudencia y estatutos para garantizar que genere contenido preciso y apropiado. Los conjuntos de datos a menudo se seleccionan y limpian antes de entrenar el modelo para garantizar la equidad y neutralidad en el contenido generado y eliminar el contenido sensible o sesgado.

Proceso de entrenamiento

Entrenar un LLM como GPT (transformador generativo preentrenado) implica ajustar millones o miles de millones de parámetros que determinan cómo el modelo procesa y genera el lenguaje. Un parámetro es un valor que el modelo aprende y ajusta durante el entrenamiento para mejorar el rendimiento.

La fase de capacitación requiere hardware especializado, como unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y cantidades masivas de datos de alta calidad. Los LLM aprenden y mejoran continuamente durante los ciclos de retroalimentación de la capacitación. En un ciclo de entrenamiento de retroalimentación, los humanos evalúan los resultados del modelo y los utilizan para ajustar sus parámetros. Esto permite al LLM manejar mejor las sutilezas del lenguaje humano a lo largo del tiempo. Esto, a su vez, hace que el LLM sea más eficaz en sus tareas y sea menos probable que genere contenido de baja calidad.

El proceso de formación para los LLM puede ser intensivo desde el punto de vista computacional y requerir cantidades significativas de potencia y energía informática. Como resultado, formar LLM con muchos parámetros generalmente requiere importantes capital, recursos informáticos y talento en ingeniería. Para abordar este desafío, muchas organizaciones, incluida Grammarly, están investigando técnicas más eficientes y rentables, como la capacitación basada en reglas.

Arquitectura

La arquitectura de los LLM se basa principalmente en el modelo transformador, un tipo de red neuronal que utiliza mecanismos llamados atención y autoatención para sopesar la importancia de diferentes palabras en una oración. La flexibilidad proporcionada por esta arquitectura permite a los LLM generar texto más realista y preciso.

En un modelo transformador, a cada palabra de una oración se le asigna un peso de atención que determina cuánta influencia tiene sobre otras palabras de la oración. Esto permite que el modelo capture dependencias y relaciones de largo alcance entre palabras, cruciales para generar un texto coherente y contextualmente apropiado.

La arquitectura del transformador también incluye mecanismos de autoatención, que permiten que el modelo relacione diferentes posiciones de una única secuencia para calcular una representación de esa secuencia. Esto ayuda al modelo a comprender mejor el contexto y el significado de una secuencia de palabras o tokens.

Casos de uso de LLM

Con sus poderosas capacidades de procesamiento del lenguaje natural, los LLM tienen una amplia gama de aplicaciones, tales como:

• Diálogo conversacional
• Clasificación de texto
• Traducción de idiomas
• Resumir documentos grandes
• Generación de contenidos escritos.
• Codigo de GENERACION

Estas poderosas aplicaciones admiten una amplia variedad de casos de uso, que incluyen:

• Servicio al cliente: potenciar chatbots y asistentes virtuales que puedan entablar conversaciones en lenguaje natural con los clientes, responder sus consultas y brindarles soporte.
• Programación: generar fragmentos de código, explicar el código, convertir entre idiomas y ayudar con las tareas de depuración y desarrollo de software.
• Investigación y análisis: resumir y sintetizar información de textos extensos, generar ideas e hipótesis y ayudar con revisiones de literatura y tareas de investigación.
• Educación y tutoría: Brindar experiencias de aprendizaje personalizadas, responder preguntas y generar contenido educativo adaptado a las necesidades individuales de los estudiantes.
• Aplicaciones creativas: Generación de contenido creativo como poesía, letras de canciones y arte visual basado en indicaciones de texto o descripciones.
• Creación de contenido: redacción y edición de artículos, historias, informes, guiones y otras formas de contenido.

Ejemplos de modelos de lenguaje grandes

Los LLM vienen en muchas formas y tamaños diferentes, cada uno con fortalezas e innovaciones únicas. A continuación se muestran descripciones de algunos de los modelos más conocidos.

GPT

El transformador generativo preentrenado (GPT) es una serie de modelos desarrollados por OpenAI. Estos modelos impulsan la popular aplicación ChatGPT y son reconocidos por generar texto coherente y contextualmente relevante.

Geminis

Gemini es un conjunto de LLM desarrollado por Google DeepMind, capaz de mantener el contexto durante conversaciones más largas. Estas capacidades y la integración en el ecosistema más amplio de Google admiten aplicaciones como asistentes virtuales y robots de servicio al cliente.

Llama

LLaMa (Large Language Model Meta AI) es una familia de modelos de código abierto creada por Meta. LLaMa es un modelo más pequeño diseñado para ser eficiente y eficaz con recursos computacionales limitados.

claudio

Claude es un conjunto de modelos desarrollados por Anthropic, diseñados con un fuerte énfasis en la IA ética y el despliegue seguro. Claude, que lleva el nombre de Claude Shannon, el padre de la teoría de la información, se destaca por su capacidad para evitar generar contenido dañino o sesgado.

Ventajas de los LLM

Los LLM ofrecen ventajas sustanciales para múltiples industrias, tales como:

• Atención médica: los LLM pueden redactar informes médicos, ayudar en el diagnóstico médico y brindar interacciones personalizadas con los pacientes.
• Finanzas: los LLM pueden realizar análisis, generar informes y ayudar en la detección de fraude.
• Comercio minorista: los LLM pueden mejorar el servicio al cliente con respuestas instantáneas a las consultas de los clientes y recomendaciones de productos.

En general, los LLM ofrecen múltiples ventajas, incluida la capacidad de:

• Automatice tareas rutinarias importantes como redacción, análisis de datos e interacciones de servicio al cliente, liberando a los humanos para que se concentren en tareas de nivel superior que requieren creatividad, pensamiento crítico y toma de decisiones.
• Escale rápidamente, manejando grandes volúmenes de clientes, datos o tareas sin necesidad de recursos humanos adicionales.
• Proporcione interacciones personalizadas basadas en el contexto del usuario, permitiendo experiencias más personalizadas y relevantes.
• Generar contenido diverso y creativo, potencialmente generando nuevas ideas y fomentando la innovación en diversos campos.
• Supere las barreras del idioma proporcionando traducciones precisas y contextuales, facilitando la comunicación y la colaboración entre diferentes idiomas y culturas.

Desafíos de los LLM

A pesar de sus múltiples ventajas, los LLM enfrentan varios desafíos clave, incluida la precisión de las respuestas, el sesgo y los grandes requisitos de recursos. Estos desafíos resaltan las complejidades y los posibles obstáculos asociados con los LLM y son el foco de la investigación en curso en este campo.

A continuación se presentan algunos desafíos clave que enfrentan los LLM:

• Los LLM pueden reforzar y amplificar los sesgos en sus datos de capacitación, perpetuando potencialmente estereotipos dañinos o patrones discriminatorios. La conservación y limpieza cuidadosas de los datos de capacitación son cruciales para mitigar este problema.
• Comprender por qué un LLM genera sus resultados puede resultar difícil debido a la complejidad de los modelos y la falta de transparencia en sus procesos de toma de decisiones. Esta falta de interpretabilidad puede generar preocupaciones sobre la confianza y la rendición de cuentas.
• Los LLM requieren enormes cantidades de potencia computacional para capacitarse y operar, lo que puede resultar costoso y consumir muchos recursos. El impacto ambiental del consumo de energía requerido para la capacitación y operación de LLM también es motivo de preocupación.
• Los LLM pueden generar resultados convincentes pero objetivamente incorrectos o engañosos, lo que podría difundir información errónea si no se monitorean o verifican adecuadamente.
• Los LLM pueden tener dificultades con tareas que requieren un conocimiento profundo de un dominio específico o habilidades de razonamiento más allá del reconocimiento de patrones en datos de texto.

El futuro de los LLM

El futuro de los LLM es prometedor, con investigaciones en curso centradas en reducir el sesgo de producción y mejorar la transparencia en la toma de decisiones. Se espera que los futuros LLM sean más sofisticados, precisos y capaces de producir textos más complejos.

Los desarrollos potenciales clave en los LLM incluyen:

• Procesamiento multimodal: los LLM podrán procesar y generar no solo texto sino también imágenes, audio y video, lo que permitirá aplicaciones más completas e interactivas.
• Comprensión y razonamiento mejorados: las habilidades mejoradas para comprender y razonar sobre conceptos abstractos, relaciones causales y conocimiento del mundo real conducirán a interacciones más inteligentes y conscientes del contexto.
• Capacitación descentralizada con privacidad: capacitar a los LLM en fuentes de datos descentralizadas y al mismo tiempo preservar la privacidad y la seguridad de los datos permitirá obtener datos de capacitación más diversos y representativos.
• Reducción de sesgos y transparencia de resultados: la investigación continua en estas áreas garantizará que los LLM sean confiables y se utilicen de manera responsable, a medida que comprendamos mejor por qué producen ciertos resultados.
• Experiencia en un dominio específico: los LLM se adaptarán a dominios o industrias específicas, adquiriendo conocimientos y capacidades especializados para tareas como análisis legal, diagnóstico médico o investigación científica.

Conclusión

Los LLM son claramente una tecnología de inteligencia artificial poderosa y prometedora. Al comprender sus capacidades y limitaciones, se puede apreciar mejor su impacto en la tecnología y la sociedad. Le animamos a explorar el aprendizaje automático, las redes neuronales y otras facetas de la IA para aprovechar plenamente el potencial de estas tecnologías.