Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es una IA basada en el aprendizaje profundo que utiliza modelos de transformador (conjuntos de redes neuronales compuestas por pares de codificadores y decodificadores) para interpretar y generar texto. Se entrena a partir de conjuntos de datos extensos y, utilizando la autoatención para procesar las relaciones del lenguaje, actúa como una IA generativa para crear contenido.
La evolución de los LLM es el producto de años de investigación y desarrollo en el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), un proceso que ha culminado en modelos que son capaces de mantener conversaciones, responder a preguntas, generar textos coherentes y crear contenido similar al de las personas de una forma muy realista. Si bien el concepto de máquinas capaces de interpretar y generar texto similar al del ser humano ha sido, durante mucho tiempo, el objetivo de numerosos lingüistas y científicos informáticos, el avance más significativo tuvo lugar cuando se desarrollaron los modelos basados en redes neuronales (más concretamente, con la aparición de la arquitectura de transformadores en 2017).
A medida que se ampliaba la potencia computacional y el tamaño de los conjuntos de datos, estos modelos pasaron a entrenarse en un cuerpo de texto en constante expansión, lo que culminó en el desarrollo de los LLM que tenemos hoy en día. Estos modelos, como la serie GPT de OpenAI, han definido nuevos estándares en la capacidad de las máquinas para interpretar y generar lenguaje humano, lo que les permite comunicarse con un nivel de matices y complejidad que antes no era posible.
Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es una IA basada en el aprendizaje profundo que utiliza modelos de transformador (conjuntos de redes neuronales compuestas por pares de codificadores y decodificadores) para interpretar y generar texto. Se entrena a partir de conjuntos de datos extensos y, utilizando la autoatención para procesar las relaciones del lenguaje, actúa como una IA generativa para crear contenido.
El lenguaje es la base de la interacción humana, ya que nos ayuda a transmitir ideas, entablar relaciones y hacer frente a las complejidades de la vida social y profesional. Más que una simple herramienta de comunicación, el lenguaje es el medio por el cual accedemos al mundo. Y como ya hemos mencionado, nuestra manera de interactuar con las herramientas y las tecnologías se basa cada vez más en el lenguaje natural, lo que hace que las interacciones con las máquinas sean más intuitivas y significativas.
Por este motivo, el sueño de desarrollar una inteligencia artificial que funcione siempre ha estado supeditado a la creación de sistemas capaces de entender, interpretar y generar el lenguaje humano. En los últimos años, ese sueño se ha convertido en una realidad gracias al desarrollo de los modelos de lenguaje (LM) de IA. En los modelos básicos, los componentes básicos del procesamiento del lenguaje natural (NLP) se entrenan con conjuntos de datos limitados para realizar tareas muy específicas como la generación de textos sencillos, la clasificación o el análisis de sentimiento, entre otras. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), la evolución natural de los LM estándar, abren la puerta a soluciones de IA generativa capaces de realizar un abanico mucho más amplio de actividades relacionadas con el lenguaje.
Con la ampliación del ámbito de aplicación de los LLM han aparecido nuevas variantes para abordar necesidades y desafíos específicos. Entre las categorías clave de LLM se incluyen las siguientes:
Estos LLM se perfeccionan para realizar tareas específicas, como elaborar resúmenes, traducir textos o responder a preguntas en diferentes contextos. Al centrarse en una función específica, los LLM específicos para una tarea rinden mejor y son más eficientes en las funciones que tienen designadas.
Estos modelos están diseñados para ser versátiles y poder realizar una gran variedad de tareas lingüísticas sin un entrenamiento especializado para acciones individuales. Pueden generar texto complejo, comprender el contexto y responder a consultas sobre diversos temas, lo que los hace muy útiles en multitud de situaciones de uso.
Los LLM específicos para un dominio se entrenan con conjuntos de datos especializados para adaptarlos a campos específicos (como el derecho, la medicina o las finanzas). Esta base de conocimientos especializada les permite interpretar y generar contenido específico del sector con más precisión que sus homólogos de uso general.
En respuesta a la naturaleza internacional de la comunicación, los LLM multilingües se desarrollan para interpretar y generar textos en más de un idioma. Estos modelos son esenciales para crear sistemas de IA que puedan dar servicio a diferentes comunidades y eliminar las barreras lingüísticas que obstaculizan el acceso a la información.
Los LLM con poco entrenamiento están diseñados para realizar tareas con un mínimo de ejemplos o directrices. Su capacidad para adaptarse rápidamente a nuevas tareas los dota de la flexibilidad y la eficiencia que requieren aquellas aplicaciones en las que no se dispone de datos de formación extensos.
Desarrollar sistemas que sean capaces de entender y utilizar la comunicación humana con un alto grado de sofisticación es una tarea compleja. Para conseguirlo, hay que crear modelos que pueden procesar grandes cantidades de datos, reconocer patrones en el lenguaje y generar respuestas coherentes, apropiadas para el contexto e (idealmente) indistinguibles de las de las personas. En el núcleo de los LLM hay varios componentes clave que trabajan en armonía para alcanzar este nivel de pericia lingüística. Los siguientes componentes desempeñan un papel crucial en el procesamiento, el aprendizaje y la generación de lenguaje para satisfacer las necesidades de los usuarios:
La capa de representación (embedding) es la primera etapa del procesamiento de un LLM. Su función principal es convertir las palabras (que se denominan tokens) en representaciones numéricas que permitan al modelo procesar el lenguaje matemáticamente. El objetivo de este proceso es facilitar la comprensión de las similitudes semánticas y sintácticas entre las palabras.
Cada palabra única en el vocabulario del modelo está asociada con un vector denso. Las palabras que tienen significados similares se colocan cerca dentro del espacio vectorial, lo que ayuda al modelo a comprender las relaciones entre los términos y algunos matices del lenguaje.
La capa FFN, que suele formar parte de un bloque transformador más grande dentro de los LLM, es responsable de la transformación no lineal de los datos. Permite que el modelo realice asociaciones complejas entre los datos de entrada y de salida, y contribuye a la capacidad del modelo para generar texto con matices y relevante para el contexto.
Dentro de un bloque transformador, una vez que el mecanismo de atención ha procesado los datos de entrada, la capa FFN aplica un conjunto de transformaciones lineales y activaciones no lineales. Este paso es crucial para ayudar al modelo a aprender y generar diversos patrones de lenguaje.
No todos los LLM usan capas recurrentes, pero los que lo hacen se benefician de poder procesar secuencias de datos. Las capas recurrentes, que desempeñan un papel prominente en modelos como la memoria a corto-largo plazo (LSTM) y las unidades recurrentes cerradas (GRU), permiten al modelo mantener una especie de memoria, lo que ayuda a interpretar y generar lenguaje con sensación de continuidad y contexto para el uso a largo plazo.
Las capas recurrentes procesan secuencias de elementos de uno en uno, y almacenan la información sobre los elementos de la secuencia que ya se han procesado. Para ello, utilizan bucles que permiten conservar la información, lo que hace que estas capas sean especialmente eficaces para tareas que implican datos secuenciales, como el diálogo continuo.
El mecanismo de atención es un algoritmo que permite al modelo centrarse en las partes de la secuencia de entrada que son más relevantes para su tarea. Con esta estrategia selectiva, el modelo puede crear un texto más coherente y relevante a nivel contextual gracias a una gestión eficaz de las dependencias de largo alcance del lenguaje.
El mecanismo asigna una magnitud a cada parte de los datos de entrada para indicar su importancia en la generación de la siguiente palabra de la secuencia. Al hacerlo, puede centrar su "atención" en las partes relevantes de la entrada e ignorar las menos relevantes.
Los transformadores, la columna vertebral de la arquitectura de los LLM más avanzados, dependen en gran medida del mecanismo de atención para procesar el texto. Constan de una arquitectura representada por pares de codificadores (que procesan el texto de entrada) y decodificadores (que generan el texto de salida relevante).
Las capacidades de procesamiento paralelo de los transformadores mejoran la eficiencia del aprendizaje y ayudan a estos modelos a captar relaciones complejas y significados sutiles en los datos contextuales. Esto los hace excepcionalmente eficaces para interpretar y generar lenguaje humano.
Interpretar y generar textos es solo una de las maneras en que se utilizan los LLM. Esta forma avanzada de IA ofrece un número casi ilimitado de aplicaciones prácticas, como, por ejemplo:
- Búsqueda en Internet
Los LLM son enormemente beneficiosos para los motores de búsqueda en Internet, ya que pueden entender e interpretar las consultas de búsqueda en lenguaje natural y proporcionar resultados más precisos y contextualmente relevantes para las búsquedas. - Servicio de atención al cliente
Los LLM pueden dotar a los chatbots y los asistentes virtuales de la capacidad de gestionar las consultas de los clientes, proporcionar asistencia y resolver problemas de una manera más humana y eficiente, lo que reduce los tiempos de resolución y mejora la precisión de la solución. - Respuestas sobre la base de conocimiento
Los LLM pueden buscar en grandes bases de datos y encontrar respuestas a preguntas específicas, lo que los convierte en una herramienta muy valiosa en campos como el soporte técnico, la investigación y las herramientas educativas. - Generación de texto
Ya sea para generar informes o redactar correos electrónicos, los LLM pueden generar texto coherente y contextualmente relevante que imita los estilos de escritura humana. - Redacción de textos
Los LLM son muy beneficiosos para el marketing y la publicidad, ya que pueden generar textos creativos y atractivos para sitios web, anuncios, publicaciones para redes sociales y mucho más, lo que supone un ahorro de tiempo y recursos. - Generación de código
Los LLM capaces de entender lenguajes de programación, generar fragmentos de código, depurar o incluso crear programas completos a partir de descripciones en lenguaje natural están democratizando la programación para que personas sin conocimientos de código puedan crear software complejo. - Clasificación de texto
Los LLM pueden clasificar con precisión el texto en categorías predefinidas, una capacidad clave en áreas como la moderación de contenido, la detección de correo no deseado y la organización de la información. - Análisis de sentimiento
Entender el sentimiento que hay detrás de los datos de un texto permite a las empresas valorar las opiniones de los clientes, las tendencias del mercado y la percepción en redes sociales, conocimientos todos ellos muy útiles para definir estrategias de marketing y desarrollar productos. - Investigación relacionada con el ADN
Los LLM pueden ayudar a analizar secuencias genéticas, algo que ha contribuido a diversos avances en el campo de la medicina, como la identificación de trastornos genéticos. - Traducción
Los LLM pueden traducir texto de un idioma a otro con un alto grado de precisión, lo que reduce los obstáculos que suponen las barreras lingüísticas en la comunicación y permite llevar el contenido hasta el público internacional.
Si bien los LLM representan un importante salto adelante en la inteligencia artificial, su desarrollo e implementación conllevan ciertos retos únicos. A continuación, se muestran algunos de los principales obstáculos relacionados con las soluciones de LLM:
El desarrollo de un LLM requiere una inversión financiera considerable para poder hacer frente al coste de los recursos informáticos, el almacenamiento de datos y el personal especializado. La colaboración entre las instituciones académicas, el sector y los gobiernos puede ayudar a repartir los costes y los recursos para que el desarrollo de LLM sea más accesible.
Entrenar a un LLM para lograr los niveles deseados de rendimiento puede llevar semanas o incluso meses y consumir una gran cantidad de potencia computacional. El entrenamiento incremental y el uso de modelos más eficientes pueden reducir la duración del entrenamiento y el consumo de recursos.
Los LLM requieren conjuntos de datos grandes y variados para aprender con eficacia los matices del lenguaje humano. La colaboración masiva y las asociaciones para el intercambio de datos pueden mejorar la variedad y el volumen de los datos de entrenamiento, lo que mejora la solidez y la relevancia del modelo.
El consumo de energía que se deriva del entrenamiento y el funcionamiento de los LLM puede contribuir a generar una importante huella de carbono. Utilizar fuentes de energía renovables para los centros de datos y optimizar la eficiencia de los algoritmos de IA puede ayudar a mitigar el impacto medioambiental.
El uso de datos personales para entrenar a los LLM plantea problemas de privacidad, por no mencionar que los propios modelos pueden ser objeto de un uso malicioso. Implementar técnicas estrictas de anonimización de datos y mejorar los protocolos de seguridad de los modelos son dos medidas que pueden proteger la privacidad del usuario y la integridad del sistema.
Los LLM pueden heredar o amplificar los prejuicios presentes en los datos de entrenamiento, lo que daría lugar a resultados injustos o discriminatorios. Para reducir este riesgo, es esencial seleccionar meticulosamente los conjuntos de datos de entrenamiento y aplicar técnicas que permitan detectar y mitigar los prejuicios.
Comprender cómo los LLM llegan a determinados resultados puede ser todo un reto y plantear preguntas sobre sus procesos de toma de decisiones. La investigación sobre la IA explicable (XAI) tiene el objetivo de mejorar la transparencia en torno al funcionamiento de los LLM y hacer que sean más fáciles de entender para los usuarios, con el fin de transmitir más confianza y promover la fiabilidad.
A pesar de los desafíos que conllevan el desarrollo y la implementación de los LLM, los beneficios que ofrecen superan considerablemente a los costes. Las siguientes son algunas de las ventajas más notables de los LLM, y ponen de manifiesto su poder transformador:
Los LLM pueden realizar tareas sorprendentes para las que no se han entrenado de forma expresa (lo que se conoce como aprendizaje con cero entrenamiento). Pueden comprender y ejecutar instrucciones en contextos a los que nunca se han visto expuestos durante el entrenamiento, lo que demuestra una capacidad de adaptación y comprensión revolucionaria en la IA.
La gran escala de los LLM les permite procesar y analizar enormes conjuntos de datos —superando por mucho a la capacidad humana— para descubrir los patrones, la información y las relaciones que se esconden en los datos. Esta capacidad tiene un valor inestimable para la investigación, la inteligencia empresarial y cualquier campo que utilice análisis de datos a gran escala.
Si bien los LLM se entrenan con diferentes conjuntos de datos para que aprendan a interpretar los patrones generales del lenguaje, también se pueden ajustar para tareas o dominios específicos. Esto significa que se pueden adaptar para ofrecer un rendimiento experto en muchos ámbitos profesionales, lo que los convierte en herramientas increíblemente versátiles para las empresas.
Desde la redacción y el resumen hasta la traducción y el servicio de atención al cliente, los LLM pueden automatizar una gran variedad de actividades. Esta automatización puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para desempeñar funciones específicas y, por tanto, dar más tiempo a los trabajadores humanos para que se centren en cuestiones más creativas y complejas.
Los LLM pueden generar contenido novedoso, concebir soluciones creativas, simular varios puntos de vista sobre un problema y servir como herramientas de colaboración para complementar el conocimiento humano. Tanto si se trata de escribir, diseñar o resolver problemas, los LLM aportan una nueva dimensión a los procesos creativos.
Al traducir idiomas, resumir textos complejos y responder preguntas, los LLM hacen que la información sea más accesible para un público más amplio, lo que reduce las brechas formativas y fomenta el desarrollo de una sociedad más informada.
Al proporcionar información extraída de grandes conjuntos de datos y ofrecer análisis predictivos, los LLM ayudan a mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica en empresas, gobiernos y otras entidades. Su capacidad para procesar grandes cantidades de información puede contribuir a desarrollar políticas y estrategias más informadas y eficaces.
Al automatizar y mejorar las tareas que implican el procesamiento del lenguaje natural (desde las interacciones del servicio de atención al cliente y la creación de contenido hasta el análisis de datos y la toma de decisiones), los LLM permiten a las organizaciones adaptar la escala de sus operaciones, reducir los costes y personalizar las experiencias de los clientes de formas que, de otro modo, no serían posibles. Pueden procesar y generar rápidamente información a partir de grandes cantidades de datos de texto, lo que permite a las empresas mantenerse a la vanguardia de las tendencias, comprender mejor la opinión de los clientes y tomar decisiones basadas en datos de una forma más rápida y precisa.
Además, la capacidad de adaptación de los LLM a distintos dominios permite utilizarlos en campos extremadamente especializados y ofrecer una asistencia precisa y fiable para complementar los conocimientos de los equipos humanos. Esta versatilidad mejora la eficiencia operativa y abre nuevas vías para la innovación en productos y servicios, además de crear nuevas oportunidades para satisfacer los cambios en las necesidades de los clientes y los mercados.
En pocas palabras, los LLM son potentes catalizadores de la transformación y, al ampliar y redefinir la capacidad de los empleados, permiten a las empresas complementar sus plantillas de profesionales.
Lo que comenzó hace mucho tiempo como un intento para que los sistemas informáticos fuesen más accesibles y coherentes a través de la aplicación del lenguaje humano ha evolucionado hasta convertirse en una auténtica revolución en la IA generativa. Hoy en día, empresas de prácticamente todos los sectores están invirtiendo en soluciones de LLM. Sin embargo, para acceder a todo el potencial de los LLM es necesario contar con los recursos, el soporte y la experiencia adecuados, y ServiceNow los pone todos a tu alcance.
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