¿Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño?

Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es un tipo 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 suelen aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para procesar y calcular los resultados. El NLP es un campo de la inteligencia artificial (IA) 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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Los LLM utilizan un método denominado aprendizaje no supervisado para comprender el lenguaje. Este proceso consiste en proporcionar conjuntos de datos (cientos de miles de millones de palabras y frases) a un modelo de aprendizaje automático para que los estudie y aprenda mediante el ejemplo. Esta fase de preentrenamiento mediante aprendizaje no supervisado es fundamental para el desarrollo de los LLM, como GPT-3 (transformador generativo entrenado previamente) y BERT (representación de codificador bidireccional de transformadores).

En otras palabras, aunque no se den instrucciones humanas explícitas, la computadora puede obtener información a partir de los datos, crear conexiones y "aprender" sobre el lenguaje. A medida que el modelo conoce los patrones a partir de los cuales se enlazan las palabras, puede hacer predicciones sobre el modo en que deben estructurarse las frases, en función de la probabilidad. Como resultado final, se obtiene un modelo capaz de captar las complejas relaciones entre las palabras y las frases.

Los LLM requieren muchos recursos

Dado que deben calcular constantemente las probabilidades para hallar conexiones, los LLM requieren 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.

Los LLM y los transformadores

Las GPU también son fundamentales para agilizar el entrenamiento y el funcionamiento de los transformadores, que son un tipo de arquitectura de software diseñada específicamente para realizar 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 y BERT.

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 le 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 con 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 contiene 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 fundamental del deep learning y se basan en este fenómeno biológico, pero se forman con neuronas artificiales que se crean 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.

Conozca más 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.

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 revisar grandes cantidades 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 altamente personalizados 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.

Desafíos y limitaciones de los LLM

Aunque el uso de un LLM en un entorno empresarial puede presentar muchas ventajas, también se deben 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.
• 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.
• Precisión y sesgo
  Si un modelo de deep learning se entrena con datos sesgados o que no brindan una representación precisa de la población, se pueden obtener resultados erróneos. Desafortunadamente, los prejuicios humanos suelen transferirse a la inteligencia artificial, lo cual implica el riesgo de que se creen algoritmos discriminatorios y resultados sesgados. A medida que las empresas continúan aprovechando la IA 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 inclusivos de diseño y una mayor consciencia de la representación de la diversidad en los datos recopilados. 

Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) y los de gran tamaño (LLM) son tipos de sistemas de inteligencia artificial que se entrenan para interpretar el lenguaje humano, lo que incluye a 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 usa para llevar esto a cabo y los costos y beneficios de implementarlos para distintos casos prácticos.

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