LLM es una IA basada en el aprendizaje profundo que utiliza modelos de transformadores (conjuntos de redes neuronales formadas por pares de codificadores y decodificadores) para comprender y generar texto. Entrenado en amplios conjuntos de datos, aprovecha la autoatención a fin de procesar las relaciones en el lenguaje y funciona como una IA generativa para crear contenido.
LLM es una IA basada en el aprendizaje profundo que utiliza modelos de transformadores (conjuntos de redes neuronales formadas por pares de codificadores y decodificadores) para comprender y generar texto. Entrenado en amplios conjuntos de datos, aprovecha la autoatención a fin de procesar las relaciones en el lenguaje y funciona como una IA generativa para crear contenido.
El lenguaje es la base de la interacción humana; nos ayuda a transmitir ideas, fomentar relaciones y navegar por las complejidades de nuestra vida social y profesional. Más que una simple herramienta de comunicación, el lenguaje es el medio a través del cual accedemos al mundo. Y, a medida que avanzamos, nuestra interacción con herramientas y tecnologías depende cada vez más en el lenguaje natural, lo que hace que nuestros intercambios con máquinas sean más intuitivos y significativos.
Como tal, el sueño de desarrollar inteligencia artificial operativa siempre ha dependido de la creación de sistemas capaces de comprender, interpretar y generar lenguaje humano. En los últimos años, ese sueño se ha hecho realidad con el desarrollo de modelos de lenguaje (LM) de IA. Los modelos de lenguaje básicos, componentes esenciales del procesamiento del lenguaje natural (NLP), se entrenan con conjuntos de datos limitados para realizar tareas muy específicas: generación de texto simple, clasificación, análisis de opinión, etc. Un modelo de lenguaje grande (LLM) es la evolución natural del LM estándar, que permite soluciones de IA generativa capaces de llevar a cabo una gama mucho más amplia de actividades relacionadas con el lenguaje.
La evolución de los LLM es el resultado de años de investigación y desarrollo en aprendizaje automático (ML) y NLP, que han culminado en modelos que pueden entablar diálogos, responder consultas, escribir textos coherentes y crear contenido que se asemeje al de un ser humano. Aunque el concepto de máquinas que comprenden y generan textos comparables a los humanos ha sido durante mucho tiempo un objetivo de los científicos informáticos y lingüistas, el avance más significativo se produjo con el desarrollo de modelos basados en redes neuronales, especialmente con la introducción de la arquitectura de transformadores en 2017.
A medida que aumentaba la potencia computacional y los conjuntos de datos crecían, estos modelos se entrenaban con un volumen de texto cada vez mayor, lo que culminó en el desarrollo de los LLM que vemos hoy en día. Estos modelos, como la serie GPT de OpenAI, han establecido nuevos estándares para la comprensión y generación de lenguaje humano que habilita a las máquinas a comunicarse con un nivel de matiz y complejidad que antes no estaba disponible.
A medida que se ha expandido la aplicación de los LLM, han surgido distintas variantes para abordar necesidades y desafíos específicos. Las principales categorías de LLM son las siguientes:
Estos LLM se adaptan a tareas, como síntesis, traducción o respuesta a preguntas. Cuando se concentran en una función específica, los LLM para tareas específicas pueden ofrecer mejor rendimiento y eficiencia dentro de sus roles designados.
Estos modelos están diseñados para ser versátiles, capaces de realizar una amplia gama de tareas lingüísticas sin entrenamiento especializado para acciones individuales. Pueden generar texto complejo, comprender el contexto y responder a consultas sobre diversos temas, lo que los hace extremadamente útiles para un amplio espectro de usos.
Los LLM específicos de dominio, diseñados para ser expertos en campos específicos (como el derecho, la medicina o las finanzas), se entrenan con conjuntos de datos especializados. Su base de conocimientos específicos les permite comprender y generar contenido específico del sector con mayor precisión que sus homólogos de propósito general.
Dada la naturaleza global de la comunicación, los LLM multilingües se desarrollan para comprender y generar texto en más de un idioma. Estos modelos son esenciales para crear sistemas de IA que puedan servir a diversas comunidades y eliminen las barreras lingüísticas que obstaculizan el acceso a la información.
Los LLM de pocos ejemplos están diseñados para realizar tareas con ejemplos u orientación mínimos. Se pueden adaptar rápidamente a nuevas tareas, lo que los hace flexibles y eficientes para aplicaciones en las que no se dispone de muchos datos de entrenamiento.
Construir sistemas que puedan comprender y utilizar la comunicación humana con un alto grado de sofisticación es una tarea compleja. Implica crear modelos que puedan procesar grandes cantidades de datos, reconocer patrones en el lenguaje y generar respuestas coherentes, adecuadas al contexto e (idealmente) indistinguibles de las producidas por hablantes vivos. En el centro de cualquier LLM hay varios componentes clave que trabajan en armonía para lograr este nivel de pericia lingüística. Cada uno de los siguientes desempeña un rol crucial en el procesamiento, el aprendizaje y la generación de lenguaje para satisfacer las necesidades de los usuarios:
La capa de incrustación es la primera etapa del canal de procesamiento de un LLM. Su función principal es convertir las palabras (denominadas tokens) en representaciones numéricas que permitan al modelo procesar matemáticamente el lenguaje. Esto facilita la comprensión de las similitudes semánticas y sintácticas entre las palabras.
Cada palabra única en el vocabulario del modelo se asocia a un vector denso. Las palabras con significados similares se posicionan más cerca unas de otras dentro de este espacio vectorial, lo que ayuda al modelo a comprender las relaciones entre los términos y a desarrollar una comprensión de algunos de los matices del lenguaje.
La capa FFN, que suele formar parte de un bloque de transformador más grande dentro de los LLM, es responsable de la transformación no lineal de los datos. Permite al modelo establecer asociaciones complejas entre los datos de entrada y salida, lo que contribuye a su capacidad para generar textos matizados y contextualmente relevantes.
Dentro de un bloque de transformador, después de que el mecanismo de atención procesa 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 una variedad de patrones lingüísticos.
No todos los LLM utilizan capas recurrentes, pero los que lo hacen aprovechan la capacidad para procesar secuencias de datos. Las capas recurrentes, presentes en modelos como la memoria a largo y corto plazo (LSTM) y las unidades recurrentes cerradas (GRU), permiten al modelo mantener una especie de memoria. Esto ayuda a comprender y generar lenguaje con un sentido de continuidad y contexto a largo plazo.
Las capas recurrentes procesan secuencias de un elemento a la vez y conservan la información sobre los elementos vistos anteriormente en la secuencia. Esto se logra a través de bucles que permiten que la información persista, lo que hace que estas capas sean particularmente eficaces en tareas que implican datos secuenciales, como mantener un diálogo continuo.
El mecanismo de atención es un algoritmo que permite que el modelo se centre en las diferentes partes de la secuencia de entrada más relevantes para su tarea. Este enfoque selectivo hace posible que el modelo cree un texto más coherente y contextualmente relevante, ya que gestionan eficazmente las dependencias de largo alcance en el lenguaje.
El mecanismo asigna una ponderación a cada parte de los datos de entrada que indica su importancia a la hora de generar la siguiente palabra de la secuencia. De este modo, puede enfocar su “atención” en las partes relevantes de la información, mientras ignora lo que quizás no sea tan importante.
Los transformadores, la columna vertebral arquitectónica de los LLM más avanzados, dependen en gran medida del mecanismo de atención para procesar el texto. Consisten en una arquitectura representada por pares de codificadores (que procesan el texto de entrada) y decodificadores (que generan el texto de salida pertinente).
Las competencias de procesamiento paralelo de los transformadores permite un aprendizaje más eficiente y ayuda a estos modelos a capturar relaciones complejas y significados sutiles en los datos contextuales. Esto los hace excepcionalmente buenos para comprender y generar lenguaje humano.
Comprender y generar textos es solo una de las formas en que se emplean los LLM. Estas IA avanzadas ofrecen aplicaciones prácticas casi ilimitadas, como las siguientes:
- Búsqueda en línea
Los motores de búsqueda en línea se benefician inmensamente de los LLM, que pueden comprender e interpretar las consultas de búsqueda en lenguaje natural y proporcionar resultados de búsqueda más precisos y contextualmente relevantes. - Servicio al cliente
Los LLM pueden impulsar bots de chat y asistentes virtuales para gestionar las consultas de los clientes, proporcionar soporte y resolver problemas de una manera más humana y eficiente, lo que reduce los tiempos de resolución y mejora la precisión de las soluciones. - Respuesta en base de conocimientos
Los LLM pueden examinar extensas bases de datos para proporcionar respuestas a preguntas específicas, lo que los hace invaluables en áreas como el soporte técnico, la investigación y las herramientas educativas. - Generación de texto
Desde la generación de informes hasta la redacción de correos electrónicos, los LLM pueden producir texto coherente y contextualmente relevante que imite los estilos de escritura humanos. - Redacción publicitaria
El marketing y la publicidad se benefician en gran medida de los LLM, que pueden generar textos creativos y convincentes para sitios web, anuncios, publicaciones en redes sociales, etc., lo que permite ahorrar en tiempo y recursos. - Generación de código
Los LLM capaces de comprender lenguajes de programación, generar fragmentos de código, depurar o incluso crear programas completos basados en descripciones de lenguaje natural democratizan la programación, lo que permite que personas que no saben programar puedan crear software complejo. - Clasificación de textos
Los LLM pueden clasificar texto en categorías predefinidas con gran precisión, lo que facilita aplicaciones como la moderación de contenido, la detección de spam y la organización de la información. - Análisis de opinión
Comprender el punto de vista detrás de los datos de texto permite a las empresas medir las opiniones de los clientes, las tendencias del mercado y la percepción de las redes sociales para ayudar a guiar las estrategias de marketing y el desarrollo de productos. - Investigación de ADN
Los LLM pueden ayudar a analizar secuencias genéticas. Esto ha contribuido a los avances en medicina, como la identificación de trastornos genéticos. - Traducción
Los LLM pueden traducir texto entre idiomas con un alto grado de precisión, lo que permite una comunicación más clara, más allá de las barreras lingüísticas, y hace que el contenido sea accesible a nivel mundial.
Un LLM representa un importante avance en la inteligencia artificial. Dicho esto, su desarrollo e implementación conllevan ciertos desafíos únicos. A continuación, se presentan algunos de los obstáculos primarios relacionados con las soluciones de LLM:
El desarrollo de los LLM implica una inversión financiera considerable: costos de recursos computacionales, almacenamiento de datos y personal calificado. La colaboración entre instituciones académicas, la industria y el gobierno puede ayudar a distribuir los costos y los recursos para que el desarrollo de LLM sea más accesible.
Entrenar a los LLM para que alcancen los niveles de rendimiento deseados puede llevar semanas o incluso meses, lo que consume grandes cantidades de potencia computacional. El entrenamiento incremental y el aprovechamiento de modelos más eficientes pueden reducir los tiempos de entrenamiento y el consumo de recursos.
Los LLM requieren conjuntos de datos amplios y diversos para aprender los matices del lenguaje humano de manera eficaz. La colaboración abierta y el intercambio de datos pueden aumentar la variedad y el volumen de los datos de entrenamiento, lo que mejora la solidez y la aplicabilidad de los modelos.
El consumo de energía asociado al entrenamiento y funcionamiento de los LLM puede 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 ambiental.
El uso de datos personales para entrenar a los LLM plantea problemas de privacidad, y los propios modelos pueden ser objeto de explotación maliciosa. Implementar técnicas estrictas de anonimización de datos y mejorar los protocolos de seguridad de los modelos protege la privacidad del usuario y la integridad del sistema.
Los LLM pueden heredar o amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que da lugar a resultados injustos o discriminatorios. Una cuidadosa selección de los conjuntos de datos de entrenamiento y la aplicación de técnicas de detección y mitigación de sesgos son esenciales para reducir este riesgo.
Comprender la manera en que los LLM llegan a ciertos resultados puede ser un desafío, lo que plantea dudas sobre sus procesos de toma de decisiones. La investigación sobre IA explicable (XAI) tiene como objetivo hacer que el funcionamiento de los LLM sea más transparente y comprensible para los usuarios a fin de facilitar la confianza y la fiabilidad.
A pesar de los desafíos asociados al desarrollo y a la implementación de modelos de lenguaje grandes, las ventajas que ofrecen superan significativamente los costos. A continuación, se enumeran algunas de las ventajas más significativas de los LLM que ponen en relieve su potencial transformador:
Los LLM pueden realizar tareas extraordinarias para las que no han sido entrenados explícitamente (lo que se conoce como aprendizaje zero-shot). Esto significa que pueden comprender y ejecutar instrucciones en contextos a los que nunca se han enfrentado durante su entrenamiento, lo que demuestra un nivel de adaptabilidad y comprensión que resulta revolucionario en la IA.
La gran escala de los LLM les permite procesar y analizar vastos conjuntos de datos mucho más allá de la capacidad humana y descubrir patrones, conocimientos y relaciones ocultos dentro de los datos. Esta competencia es invaluable para la investigación, la inteligencia empresarial y cualquier campo que dependa del análisis de datos a gran escala.
Si bien los LLM están entrenados en diversos conjuntos de datos para comprender los patrones generales del lenguaje, también se pueden ajustar a dominios o tareas específicos. Esto significa que se pueden adaptar para proporcionar un rendimiento de nivel experto en muchas áreas profesionales, lo que los convierte en herramientas increíblemente versátiles en las empresas.
Desde la redacción y la síntesis hasta la traducción y el servicio al cliente, los LLM pueden automatizar una amplia gama de actividades. Esta automatización puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para funciones específicas, lo que libera a los trabajadores humanos de manera que se centren en desafíos más creativos y complejos.
Los LLM pueden generar contenido novedoso, inspirar soluciones creativas y simular diversas perspectivas sobre un problema, convirtiéndose en herramientas de colaboración que ayudan a la comprensión humana. Ya se trate de escribir, diseñar o resolver problemas, los LLM ofrecen una nueva dimensión a los procesos creativos.
Los LLM facilitan el acceso a la información a un público más amplio a través de la traducción de idiomas, el resumen de textos complejos y la respuesta a consultas. Esto ayuda a reducir las brechas educativas y fomenta una sociedad más informada.
Proporcionar información derivada de grandes conjuntos de datos y ofrecer análisis predictivos permite que los LLM contribuyan a mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica en empresas y gobiernos, entre otros. Su capacidad para procesar grandes cantidades de información puede conducir a políticas y estrategias más informadas y eficaces.
Gracias a la automatización y mejora de las tareas que implican el procesamiento del lenguaje natural (desde las interacciones de servicio al cliente y la creación de contenido hasta el análisis de datos y el respaldo para la toma de decisiones), los LLM permiten a las organizaciones escalar las operaciones, reducir los costos y personalizar las experiencias del cliente de formas que de otro modo no serían posibles. Pueden procesar y generar información rápidamente a partir de grandes cantidades de datos de texto, lo que permite a las empresas anticiparse a las tendencias, comprender mejor la opinión de los clientes y tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez y precisión.
Además, la adaptabilidad de los LLM a diversos dominios significa que estos modelos se pueden aplicar a campos extremadamente especializados, lo que ofrece asistencia precisa y autorizada para complementar la experiencia humana. Esta versatilidad mejora la eficiencia operativa y abre nuevas vías para la innovación de productos y servicios, lo que genera oportunidades de satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes y los mercados.
En pocas palabras, los LLM son poderosos catalizadores de transformación que permiten a las empresas complementar su fuerza laboral profesional a fin de empujar y realinear los límites de la competencia de los empleados.
Lo que comenzó hace tiempo como un intento de hacer que los sistemas informáticos sean más accesibles y coherentes mediante la aplicación del lenguaje humano se ha convertido en una revolución de la IA generativa. Hoy en día, empresas de prácticamente todas las industrias y sectores invierten en soluciones de LLM. Sin embargo, solo se puede aprovechar el potencial completo de los LLM con los recursos, el soporte y la experiencia adecuados. ServiceNow lo hace.
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