¿Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño?

Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es un tipo de modelo de inteligencia artificial que emplea técnicas de machine learning (aprendizaje automático) para comprender y generar lenguaje humano. Estos modelos pueden resultar muy valiosos para las empresas y las entidades que buscan automatizar y mejorar diversos aspectos de la comunicación y del procesamiento de datos. 

Los LLM utilizan modelos basados en redes neuronales y técnicas de procesamiento de lenguajes naturales (NLP) para procesar y estimar sus resultados. El NLP es un campo de la inteligencia artificial que se centra en lograr que las computadoras comprendan, interpreten y generen texto. Esto, a su vez, permite que los LLM realicen diversas tareas, como analizar texto y sentimientos u opiniones, traducir idiomas y reconocer voces.

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El ciclo de vida completo de un LLM consta de varias etapas, entre las que se incluyen:

Preparación de los datos. Incluye la recopilación, la limpieza y la organización de los datos sin procesar para el entrenamiento del LLM. Este paso implica la limpieza de los datos (eliminación de las duplicaciones y los errores), el filtrado de los datos (eliminación del contenido sesgado, obsceno o protegido por derechos de autor) y la tokenización (división del texto en unidades que el modelo pueda entender). 

Entrenamiento. Los LLM logran comprender el lenguaje mediante el desarrollo de conocimientos a través del entrenamiento. La primera etapa del entrenamiento de un LLM se denomina preentrenamiento y hace referencia a un método denominado aprendizaje autosupervisado (SSL). Se trata de un tipo de aprendizaje no supervisado que consiste en proporcionar conjuntos de datos sin procesar (cientos de miles de millones de palabras y frases) a un modelo de machine learning para que los estudie y aprenda de ellos. 

Luego, el LLM continúa su proceso de entrenamiento con el perfeccionamiento y el ajuste. Estos procesos suelen llevarse a cabo mediante métodos como los siguientes:

• Aprendizaje supervisado: se proporciona al modelo un conjunto de datos en el que todos los datos de entrada están etiquetados con la respuesta correcta. Su función es estudiar la relación entre los datos de entrada y su etiqueta correcta. El aprendizaje supervisado permite predecir lo que sucederá.
• Aprendizaje por refuerzo: se asigna al modelo un objetivo y un conjunto de reglas, pero no datos etiquetados. El objetivo consiste en aprender interactuando y recibiendo "recompensas" o "penalizaciones" por sus acciones. Este tipo de aprendizaje puede ayudar a realizar sugerencias sobre las acciones que se deben tomar a continuación.

Durante el entrenamiento, la computadora extrae información de los datos, crea conexiones y "aprende" sobre el lenguaje. Como resultado final, se obtiene un modelo capaz de captar las complejas relaciones entre las palabras y las frases. 

Inferencia. Una vez que se entrena el modelo, pasa a la fase de inferencia. En este punto, el LLM puede procesar los datos en vivo para hacer predicciones en tiempo real. Aquí es cuando un servidor de inferencia se vuelve fundamental. 

El servidor de inferencia se ejecuta dentro de la infraestructura de nube y funciona como un puente entre el hardware y la aplicación orientada al usuario. Su función es optimizar el modelo gestionando las solicitudes de recursos y asegurándose de que el procesamiento se lleve a cabo lo más rápido posible. 

Una de las principales herramientas en este ámbito es el vLLM, un servidor y motor de inferencia que hace un uso eficiente de la memoria y está diseñado para mejorar la velocidad y la capacidad de procesamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño en un entorno de nube híbrida.

Los LLM requieren muchos recursos

Dado que deben calcular constantemente las probabilidades para hallar conexiones, los LLM utilizan una cantidad considerable de recursos informáticos. Uno de los recursos de los cuales obtienen potencia informática son las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Las GPU son elementos especializados de hardware diseñados para gestionar tareas complejas de procesamiento paralelo, lo que hace que sean ideales para los modelos de machine learning y deep learning (aprendizaje profundo) que deben realizar muchos cálculos, como los LLM.

Si tienes pocos recursos, las técnicas de perfeccionamiento de LoRA y QLoRA (adaptación de bajo rango y adaptación de bajo rango cuantificada, respectivamente) permiten optimizar el uso del tiempo y los recursos informáticos.

Ciertas técnicas ayudan a comprimir los modelos para optimizar la velocidad sin poner en riesgo la precisión.

Los LLM y los transformadores

Las GPU también son esenciales para agilizar el entrenamiento y el funcionamiento de los transformadores: un tipo de arquitectura de software diseñada específicamente para realizar las tareas de NLP que implementan la mayoría de los LLM. Los transformadores son una parte esencial de los modelos base de los LLM más conocidos, como ChatGPT, Claude y Gemini.

Las arquitecturas de transformadores mejoran la utilidad de los modelos de machine learning, ya que captan eficazmente las relaciones y dependencias contextuales entre los elementos de una secuencia de datos, por ejemplo, las palabras de una oración. Para ello, emplean mecanismos de autoatención, también conocidos como parámetros, que permiten que el modelo evalúe la importancia de los distintos elementos de la secuencia, lo cual mejora su comprensión y rendimiento. Los parámetros definen los límites, los cuales son fundamentales para comprender la enorme cantidad de datos que deben procesar los algoritmos del deep learning.

En la arquitectura de los transformadores intervienen millones o miles de millones de parámetros, los cuales permiten captar patrones y matices del lenguaje de gran complejidad. De hecho, el término "de gran tamaño" en "modelo de lenguaje de gran tamaño" se refiere a la enorme cantidad de parámetros necesarios para hacer funcionar un LLM.

Los LLM y el deep learning

Los transformadores y los parámetros que guían el proceso de aprendizaje no supervisado de un LLM forman parte de una estructura más amplia denominada deep learning. Se conoce como “deep learning” a aquella técnica de inteligencia artificial que consiste en enseñar a las computadoras a procesar los datos mediante algoritmos inspirados en el cerebro humano. Este proceso, también conocido como aprendizaje neuronal profundo o redes neuronales profundas, permite que las computadoras adquieran el aprendizaje a través de la observación, de manera similar a las personas. 

El cerebro humano tiene muchas neuronas interconectadas que actúan como mensajeras cuando se procesa la información (o los datos). Las neuronas utilizan impulsos eléctricos y señales químicas para comunicarse entre sí y transmitir la información entre las distintas áreas del cerebro. 

Las redes neuronales artificiales (ANN) constituyen la arquitectura subyacente del deep learning y se basan en este fenómeno biológico, pero se forman con neuronas artificiales creadas a partir de módulos de software denominados nodos. Los nodos utilizan cálculos matemáticos (en lugar de señales químicas como el cerebro) para comunicar y transmitir la información dentro del modelo.

Obtén más información sobre las operaciones de los LLM

Los LLM modernos pueden comprender y utilizar el lenguaje como nunca antes se había podido esperar de una computadora personal. Estos modelos de machine learning pueden generar texto, resumir contenido o reescribirlo, traducir, clasificar u ordenar algo por categorías, realizar análisis y mucho más. Todas estas funciones nos ofrecen un importante conjunto de herramientas que aumentan nuestra creatividad y productividad a la hora de resolver problemas complejos.

What is Models-as-a-Service?

Algunos de los usos más comunes de los LLM en los entornos empresariales pueden ser:

Automatización y eficiencia

Los LLM pueden complementar las tareas relacionadas con el lenguaje, como el servicio de soporte al cliente, el análisis de datos y la generación de contenido, o encargarse de ellas por completo. Al automatizar estas tareas, es posible reducir los costos operativos y destinar los recursos humanos a las tareas más estratégicas. 

Generación de información

Los LLM pueden analizar grandes volúmenes de datos de texto con rapidez y extraer información de diversas fuentes, como las redes sociales, las reseñas y los artículos de investigación, para que las empresas comprendan mejor las tendencias del mercado y los comentarios de los clientes y tomen decisiones bien fundamentadas.

Creación de una mejor experiencia del cliente

Los LLM permiten que las empresas ofrezcan contenidos con un alto grado de personalización a sus clientes, lo cual fomenta su participación y mejora su experiencia. Por ejemplo, pueden implementar un chatbot para ofrecer un servicio ininterrumpido de soporte al cliente, adaptar los mensajes de marketing a usuarios específicos o facilitar la traducción de idiomas y la comunicación intercultural. 

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Aunque el empleo de un LLM en un entorno empresarial ofrece muchas ventajas, también hay que tener en cuenta sus posibles limitaciones:

Costo

Se necesita una gran cantidad de recursos para desarrollar, entrenar e implementar los LLM. Por este motivo, muchos de ellos se diseñan a partir de modelos base entrenados previamente con funciones de NLP, los cuales proporcionan una comprensión básica del lenguaje que puede dar lugar a LLM más complejos. Los modelos con licencias open source son gratuitos, lo que hace que sean ideales para las empresas que de otra forma no podrían acceder al desarrollo de un LLM por su cuenta.

Velocidad

Las peticiones de los LLM pueden ser complejas y dispares. Por lo general, requieren muchos recursos informáticos y almacenamiento para procesar grandes cantidades de datos. Un marco de inteligencia artificial open source como llm-d permite que los desarrolladores utilicen técnicas como la inferencia distribuida para satisfacer las crecientes demandas de los modelos de razonamiento más grandes y sofisticados, como los LLM.

La inferencia distribuida y llm-d procesan las cargas de trabajo de inteligencia artificial distribuyendo el trabajo de inferencia en una flota de hardware con una arquitectura modular. Esto permite que el modelo realice inferencias con mayor rapidez. 

Privacidad y seguridad

Los LLM requieren acceso a mucha información y, en algunas ocasiones, eso incluye los datos de los clientes o de las empresas. Se debe tener especial cuidado con este tema si se prevé que proveedores externos implementarán este modelo o accederán a él.

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Precisión y sesgo

Si un modelo de deep learning se entrena con datos estadísticamente sesgados o datos que no brindan una representación precisa de la población, se puede obtener un resultado erróneo. Desafortunadamente, el sesgo humano suele transferirse a la inteligencia artificial, lo cual implica el riesgo de que se creen algoritmos discriminatorios y resultados con determinadas inclinaciones. A medida que las empresas continúan aprovechando la inteligencia artificial para mejorar la productividad y el rendimiento, es fundamental que se implementen estrategias para minimizar el sesgo. El primer paso es la implementación de procesos de diseño inclusivo y una mayor consciencia de la representación de la diversidad en los datos recopilados.

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Ventajas y limitaciones de los LLM

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ofrecen grandes ventajas en la comprensión y la generación del lenguaje natural, lo que permite crear contenido versátil, aumentar la productividad de los desarrolladores a través de la asistencia para el código y realizar tareas como resúmenes y traducciones. Se destacan en el análisis de datos, ofrecen soluciones adaptables y mejoran la personalización. Sin embargo, algunas de las principales limitaciones son la tendencia a las alucinaciones y a la falta de precisión en los datos, la falta de información en tiempo real y las dificultades para llevar a cabo un razonamiento complejo. También presentan desafíos relacionados con los sesgos propios, los costos elevados de recursos informáticos, el problema de la "caja negra" (falta de transparencia) y los riesgos de privacidad y seguridad de los datos, junto con la posibilidad de un comportamiento no determinista y un exceso de confianza.

Aspectos éticos y de control en el uso de la inteligencia artificial

Los aspectos éticos y de control suponen un gran desafío para las empresas que utilizan LLM, principalmente debido a sus sólidas funciones y al potencial de causar daño. Desde el punto de vista ético, una de las principales preocupaciones es el sesgo, ya que los LLM aprenden de grandes conjuntos de datos que pueden reflejar prejuicios sociales y extenderlos, lo que lleva a obtener resultados discriminatorios. Las alucinaciones son otro problema, ya que los LLM pueden presentar información falsa con un alto grado de verosimilitud. Por tal motivo, para llevar a cabo una implementación ética, se deben utilizar mecanismos que reduzcan al mínimo la información errónea a través de descargos de responsabilidad y verificaciones de la precisión de los datos, especialmente en áreas fundamentales como la salud o las finanzas.

Otros aspectos que se deben tener en cuenta:

• la naturaleza de la "caja negra" de muchos LLM dificulta la transparencia y la explicabilidad;
• el riesgo de cometer un uso indebido y generar contenido peligroso para producir contenido tóxico o ilegal;
• inquietudes sobre la propiedad intelectual (PI) y los derechos de autor;
• riesgos relacionados con la privacidad y la filtración de datos.

Control de la inteligencia artificial

El control de la inteligencia artificial es fundamental para el desarrollo y la supervisión responsables de los LLM, ya que garantiza que se ajusten a los valores empresariales y a los requisitos legales. A medida que las normas de inteligencia artificial evolucionan rápidamente, las empresas deben priorizar el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos (como el reglamento RGPD y la ley HIPAA) y los nuevos mandatos específicos de inteligencia artificial, que suelen exigir una gestión sólida de los riesgos, control de datos, supervisión humana y ciberseguridad sólida para los sistemas de inteligencia artificial. También es fundamental establecer marcos de responsabilidad claros que definan quién es responsable del rendimiento y el impacto de los LLM, desde el desarrollo hasta la implementación, con estrategias que promuevan la participación activa de personas para la toma de decisiones importantes.

Si deseas que tus LLM arrojen resultados basados en datos externos, tienes varias opciones: 

• La generación aumentada por recuperación (RAG)es una arquitectura que incorpora datos de las fuentes de conocimiento que elijas a la base de conocimientos de los LLM. Esto puede incluir repositorios de datos, conjuntos de textos o documentación preexistente.
• La inteligencia artificial con agentes (Agentic AI) combina la automatización con las funciones creativas de los LLM. El modo en que los agentes se comunican con las herramientas implica un proceso de organización, con flujos o gráficos, según el marco que se utilice. Este enfoque permite que el LLM "razone" y determine la mejor manera de responder a una pregunta, por ejemplo, que decida si la consulta puede resolverse con la información disponible o si hace falta realizar una búsqueda externa.
• El protocolo de contexto de modelo (MCP) permite que la inteligencia artificial con agentes se conecte con fuentes externas. El MCP es un protocolo open source que complementa la RAG y permite la conexión y la comunicación bidireccionales entre las aplicaciones de inteligencia artificial y los servicios externos. 

Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son tipos de sistemas de inteligencia artificial que se entrenan para interpretar el lenguaje humano, incluidos los lenguajes de programación. Las diferencias más importantes entre ellos suelen ser el tamaño de los conjuntos de datos con los que se entrenan, los distintos procesos que se usan para llevar esto a cabo y los costos y beneficios de implementarlos para distintos casos prácticos.

Obtén más información sobre las diferencias entre los LLM y los SLM

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