Los LLM o modelos grandes de lenguaje: ¿cómo funcionan?

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Un modelo grande de lenguaje, la clave detrás de la GenAI



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Los LLM están en numerosas aplicaciones, desde plataformas de traducción automática hasta sistemas de generación de contenido creativo.

Publicado el 27 nov 2023



Crédito: Archivo Shutterstock
Crédito: Archivo Shutterstock


En el ámbito de la inteligencia artificial, un modelos grande de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) generalmente se utiliza para describir modelos de procesamiento de lenguaje natural que son grandes y complejos, capaces de entender y generar texto de manera avanzada.

Un ejemplo de LLM es GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), desarrollado por OpenAI. Es uno de los mayores modelos grandes de lenguaje y potentes hasta la fecha y funciona utilizando una arquitectura de transformer. En este caso, ha sido previamente entrenado en una amplia variedad de datos lingüísticos para comprender y generar texto en varios contextos y estilos.

Gracias al avance de la tecnología, existen múltiples herramientas de inteligencia artificial, que cada vez ganan más importancia por su versatilidad y capacidad. Entre las destacadas se encuentran los modelos grandes de lenguaje.

Historia y evolución de LLM

En sus inicios, los LLM eran simples, capaces de comprender y generar texto básico. Sin embargo, con el tiempo, el avance en el aprendizaje profundo permitió el desarrollo de modelos más complejos, como el GPT.

El hito clave fue la introducción del GPT-3, un modelo masivo con 175.000 millones de parámetros, lo que significaba que podía entender contextos más amplios y generar respuestas más coherentes y precisas.

La evolución continuó con mejoras en la capacidad de comprensión contextual, lo que llevó a una interacción más natural entre humanos y máquinas. Los LLM comenzaron a entender no solo el significado literal de las palabras, sino también el contexto y las sutilezas del lenguaje humano.

Hoy en día, los LLM están en numerosas aplicaciones, desde plataformas de traducción automática hasta sistemas de generación de contenido creativo.

La historia de estos modelos es un testimonio del rápido progreso en inteligencia artificial y cómo están transformando la forma en que nos comunicamos e interactuamos con la tecnología en nuestra vida diaria.

Propiedades de LLM

Los modelos de lenguaje grande poseen propiedades que han sido fundamentales en su éxito y versatilidad:

Complejidad y capacidad de procesamiento

Los mayores LLM, como el GPT-3, se destacan por su impresionante cantidad de parámetros, que pueden llegar a varios cientos de miles de millones. Esta vasta complejidad permite a estos modelos aprender patrones y relaciones en datos lingüísticos a una escala sin precedentes.

Aprendizaje preentrenado

Una de sus propiedades más poderosas es el aprendizaje preentrenado. Estos modelos son entrenados en grandes cantidades de datos antes de ser afinados para tareas específicas, lo que les brinda una comprensión general del lenguaje que luego pueden aplicar a una variedad de contextos y problemas.

Contextualización

Como se mencionó anteriormente, la capacidad de entender y contextualizar el lenguaje es esencial. Los LLM no sólo procesan palabras individualmente, sino que consideran el contexto circundante, permitiéndoles comprender significados más profundos y generar respuestas más coherentes.

Arquitectura de LLM

La arquitectura de los LLM se compone de tres pilares fundamentales:

Transformadores

La arquitectura subyacente en muchos LLM se basa en la red neuronal denominada “transformador”. Esta arquitectura se destaca por su capacidad para procesar y entender secuencias de datos, como frases o párrafos, de manera eficiente.

Capas apiladas

A su vez, los modelos grandes suelen tener múltiples capas apiladas de transformadores. Cada una aprende representaciones cada vez más abstractas del lenguaje, permitiendo una comprensión jerárquica y compleja de las estructuras lingüísticas.

Atención

En tanto, la atención es una característica clave de los transformadores, ya que permite al modelo asignar pesos a diferentes partes de la entrada, concentrándose en la información más relevante. Esto mejora la capacidad del modelo para procesar secuencias largas de manera efectiva.

Entrenamiento y downstream tasks

El entrenamiento de modelos grandes de lenguaje y sus tareas secundarias, conocidas como downstream tasks, son procesos clave que explican la versatilidad y el rendimiento de estos modelos.

Aprendizaje preentrenado

Los LLM se entrenan en una tarea de “preentrenamiento” donde se exponen a enormes cantidades de datos lingüísticos. Durante esta fase, el modelo aprende patrones, estructuras y contextualizaciones del lenguaje.

Afinamiento

Después del preentrenamiento, los modelos pueden ser afinados para tareas específicas. Este proceso implica entrenar el modelo en conjuntos de datos más pequeños y concretos para adaptarlo a una tarea particular, como traducción, clasificación de sentimientos o resumen de texto.

Traducción automática

Los LLM entrenados pueden aplicarse a la tarea de traducción automática, utilizando la comprensión contextual del lenguaje para producir traducciones más precisas y naturalmente sonantes.

Clasificación de texto

Los modelos pueden ser afinados para tareas de clasificación de texto, como análisis de sentimientos o categorización de temas. Su capacidad para entender contextos complejos mejora la precisión en estas tareas.

Generación de texto creativo

Asimismo, los LLM pueden ser utilizados para generar contenido creativo, desde historias hasta poemas, al aprovechar su capacidad para comprender y generar texto coherente y contextualizado.

Resumen de texto

En tareas de resumen automático, los modelos pueden condensar información relevante de un documento o artículo, manteniendo la esencia del contenido original.

Interacción con el usuario

Los LLM se utilizan en asistentes virtuales y chatbots para mejorar la interacción humano-máquina. Su capacidad para entender el contexto facilita respuestas más naturales y útiles.

Funcionalidades en el ámbito empresarial

El atractivo de los modelos de lenguaje grandes es que tienen varias funcionalidades dentro del ámbito empresarial:

  • Procesamiento automático de lenguaje natural: mejora la capacidad empresarial para analizar grandes cantidades de datos de texto y comprender la retroalimentación del cliente.
  • Generación de contenido y redacción automática: automatiza la creación de informes, correos electrónicos y descripciones de productos, ahorrando tiempo y recursos.
  • Asistentes virtuales y chatbots: facilita la interacción en el servicio al cliente al proporcionar respuestas precisas y resolver problemas básicos sin intervención humana.
  • Traducción automática mejorada: ofrece traducciones más precisas y naturales, beneficiando a empresas con operaciones internacionales.
  • Análisis de grandes conjuntos de datos: permite la extracción de patrones y tendencias útiles para la toma de decisiones y la predicción de tendencias del mercado.
  • Seguridad y detección de fraude: aplicación en la identificación de amenazas de seguridad y actividades fraudulentas, mejorando la seguridad cibernética y la gestión de riesgos.

El impacto de LLM en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)

La influencia de los LLM en el procesamiento del lenguaje natural ha sido revolucionaria, marcando un hito en la capacidad de las máquinas para comprender, interpretar y generar lenguaje de manera más avanzada y contextual.

Estos modelos han elevado la comprensión del lenguaje a niveles sin precedentes al considerar el contexto en el que se utilizan las palabras, lo que ha llevado a mejoras sustanciales en varias áreas.

En el ámbito de la generación de texto, los LLM han demostrado la capacidad de producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes, transformando la redacción automática y la creación de contenido.

La evolución de los chatbots y asistentes virtuales es otra área donde los LLM han dejado su huella, ya que mejoran la interacción usuario-máquina al comprender y responder a preguntas de manera más inteligente y contextual, potenciando la experiencia del usuario en servicios automatizados.

En tanto, en el análisis de sentimientos, los LLM han refinado la capacidad de las máquinas para interpretar la carga emocional en el lenguaje, proporcionando análisis más precisos de las actitudes expresadas en el texto.

Ventajas de utilizar LLM

  • Comprensión contextual avanzada: mayor precisión en la interpretación del lenguaje gracias a la comprensión del contexto.
  • Generación de texto creativo: capacidad para producir contenido coherente y contextualmente relevante en diversas aplicaciones.
  • Adaptabilidad a diversas tareas: versatilidad al poder ser entrenados y utilizados en una variedad de tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.
  • Mejora en la eficiencia empresarial: automatización de tareas como redacción de informes y clasificación de texto, lo que impulsa la eficiencia operativa.
  • Avances en la interacción humano-máquina: mejora la interacción con asistentes virtuales y chatbots al proporcionar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Inconvenientes de utilizar LLM

  • Limitaciones en la interpretación de contextos complejos: pueden enfrentar dificultades para interpretar contextos extremadamente complejos o abstractos.
  • Posibilidad de sesgo en los datos: riesgo de replicar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, planteando preocupaciones éticas.
  • Requieren grandes recursos computacionales: el entrenamiento y ejecución a gran escala demandan considerables recursos, lo que puede ser costoso.
  • Riesgo de generación de contenido incorrecto: existe la posibilidad de generar información incorrecta o engañosa, planteando desafíos en la verificación de la veracidad.
  • Necesidad de datos de entrenamiento de calidad: la calidad de los resultados depende de la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento, lo que puede ser un desafío en ciertos contextos.

Ética y responsabilidad en el uso de LLM

La introducción de modelos grandes de lenguaje en diversos campos plantea cuestiones éticas y responsabilidades fundamentales.

Uno de los desafíos radica en la presencia de sesgos en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados sesgados y discriminatorios. La responsabilidad recae en los desarrolladores, quienes deben aplicar estrategias cuidadosas de selección y preprocesamiento de datos para mitigar estos sesgos y garantizar resultados más equitativos.

El uso de LLM en aplicaciones críticas, como la toma de decisiones médicas o legales, despierta la necesidad de una implementación responsable. En este caso, la cautela y la supervisión humana son esenciales para evitar errores que puedan tener consecuencias significativas.

Además, la capacidad de estos modelos para generar contenido falso o engañoso presenta un desafío ético importante, exigiendo la implementación de mecanismos de verificación y la adopción de medidas para prevenir la propagación de desinformación.

Por último, las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad surgen debido a la capacidad de los LLM para procesar grandes cantidades de datos. Aquí, hay que garantizar la protección de la privacidad de los datos y la implementación de medidas de seguridad robustas para prevenir posibles riesgos.

Casos de uso destacados de LLM

Como se relató a lo largo del artículo, los modelos grandes de lenguajes se pueden aplicar en diferentes industrias y de diversas formas, sin embargo, hoy en día, las más utilizadas son dos:

Chatbots

Múltiples empresas que reciben cientos de consultas al día de parte de sus clientes comenzaron a implementar chatbots basados en LLM para resolver las dudas más frecuentes. En estos casos, los usuarios explican por escrito lo que está sucediendo y el bot responde.

Plataformas de creación de contenido

A su vez, los LLM se encuentran en las plataformas de creación de contenido, que escriben desde noticias hasta poemas, pasando por ensayos universitarios y guiones, según lo que pida el cliente. Cuanto más específico sea el humano, más efectivo será el algoritmo.

El futuro de los modelos grandes de lenguaje

El futuro de los modelos grandes de lenguaje es un área emocionante y en constante evolución en la investigación de inteligencia artificial, principalmente gracias a las nuevas tendencias:

  • Modelos aún más grandes: a medida que la capacidad computacional aumenta, es probable que veamos modelos de lenguaje aún más grandes que los existentes.
  • Modelos especializados: en lugar de crear modelos grandes y genéricos, podríamos ver una tendencia hacia modelos especializados para tareas específicas.
  • Mejora en eficiencia computacional: se espera que se realicen avances significativos en la eficiencia de los modelos, permitiendo que modelos más pequeños logren resultados similares a los de modelos más grandes.
  • Modelos multimodales: la integración de información de múltiples modalidades, como texto, imágenes y audio, podría convertirse en una norma.
  • Transparencia y explicabilidad: se espera que haya avances en técnicas que mejoren la interpretabilidad de los modelos de lenguaje.

Listado de modelos grandes de lenguaje

Actualmente, existen múltiples modelos grandes de lenguaje, entre los cuales se destacan:

  • Megatron-Turing NLG (Microsoft y Nvidia)
  • Galactica (Meta)
  • AlexaTM (Amazon)
  • OPT (Meta)
  • GPT-4 (OpenAI)
  • Cerebras-GPT (Cerebras)
  • Falcon (Technology Innovation Institute)
  • BloombergGPT (Bloomberg)
  • PanGu-Σ (Huawei)
  • OpenAssistant (LAION)

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