¿Qué son los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM)?

Los grandes modelos de lenguaje (LLM, del inglés Large Language Models) son un modelo de lenguaje de IA capaz de procesar grandes cantidades de datos y, entre otras cosas, comprender, resumir y generar textos. Se basa en el aprendizaje automático y opera identificando patrones presentes en el conjunto de datos.

¿Qué características definen a un LLM?

En su sentido más amplio, los grandes modelos de lenguaje (LLM), también conocidos como modelos de lenguaje de gran tamaño, son redes neuronales. Se caracterizan por permitir que los ordenadores resuelvan problemas de forma autónoma y mejoren sus habilidades. Gracias a la inteligencia artificial y al deep learning, los LLM pueden “autoentrenarse” siempre que se les suministre la suficiente cantidad de datos actualizados.

Los grandes modelos de lenguaje pueden realizar diversas tareas en lenguaje natural, como por ejemplo:

• Crear texto
• Resumir contenidos
• Traducir contenidos
• Reconocer y predecir patrones en textos
• Proporcionar información

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¿Para qué se utilizan los grandes modelos de lenguaje?

Los LLM pueden entrenarse para para distintas tareas y campos de aplicación. Su uso como IA generativa es bastante común. Por ello, se emplean como solución de IA capaz de generar nuevos contenidos o datos similares a los que se utilizaron en su entrenamiento. En estos casos, el servicio se maneja mediante prompt engineering. A continuación, descubre los casos de uso más comunes para los LLM:

• Crear texto: Los LLM son muy útiles para las herramientas de IA que generan textos. Puede ser un poema, un correo electrónico, un artículo de blog, una noticia o un texto de producto en la extensión deseada.
• Analizar y optimizar textos: Si entrenas adecuadamente un LLM, puedes usarlo para revisar materiales textuales existentes y detectar errores o áreas de mejora. Estos modelos también se pueden usar para traducir.
• Programar: Tampoco deben pasarse por alto las posibilidades que ofrecen los modelos de lenguaje de IA en el desarrollo de aplicaciones. Por ejemplo, permiten revisar si el código escrito es correcto o crear bloques de código recurrentes de forma automática.
• Análisis de sentimientos: Los grandes modelos de lenguaje te permiten resumir y evaluar el estado de ánimo de las reseñas de clientes, comentarios en blogs o reacciones en redes sociales en el marco de un análisis de sentimientos.
• Chatbots: Para dar una respuesta rápida a las preguntas de los usuarios sobre productos, servicios o asistencia, los chatbots basados en LLM se presentan como una solución muy adecuada.
• Búsqueda de ADN: En el análisis de secuencias de ADN, las herramientas de IA basadas en LLM hacen el trabajo bastante más fácil. Por ejemplo, ayudan a identificar patrones recurrentes o inusuales en las cadenas de ADN.
• Procesamiento de material audiovisual: En el trabajo diario con imagen y sonido, los LLM tienen un peso también importante. Entre otras cosas, pueden generar subtítulos en diferentes idiomas, reconocer patrones de voz y rostros, y crear nuevas imágenes o canciones.

¿Cómo funcionan los LLM?

La IA no puede trabajar con datos no estructurados como textos continuos o imágenes; ya que se basa en valores numéricos. Para que puedan trabajar con lenguaje natural, los LLM se basan en los llamados modelos de transformadores. Estos modelos transforman los prompts introducidos en tokens. Cada token contiene una parte de una palabra, a la que se asigna una ID única. De esta manera, el LLM dispone de un valor numérico para cada token, lo que le permite entender los componentes de la entrada. Para obtener el mejor procesamiento posible, se utilizan cientos de miles de millones de parámetros que se van optimizando.

El LLM establece conexiones estadísticas entre los diferentes tokens y, de esta forma, identifica patrones: por ejemplo, en qué contexto aparecen con mayor frecuencia los componentes de las palabras o cómo se relacionan entre sí las oraciones de un párrafo. Al generar una respuesta, un LLM genera primero tokens, que luego se convierten en lenguaje natural. La respuesta se basa en probabilidades: los tokens con menor probabilidad se utilizan con menos frecuencia que los de mayor probabilidad. Ajustando el parámetro “temperature” (cuanto más alto sea el valor, más creativas serán las respuestas), también se puede hacer que un LLM utilice términos menos frecuentes.

¿Qué modelos de lenguaje de IA existen?

En la actualidad, los LLM desempeñan un importante papel en el mundo empresarial. Dándoles un uso apropiado, pueden ofrecer diversas ventajas a una empresa, como una mejor relación con los clientes, innovación, una mejor toma de decisiones y, sobre todo, un aumento de la productividad y la eficiencia. Esto explica que exista una cantidad de modelos de lenguaje de IA disponibles tan extensa. A continuación, hemos resumido algunas de las soluciones más importantes del mercado:

• GPT-3.5 y GPT-4: GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI son uno de los LLM más conocidos. Estos dos representantes de la familia GPT (Generative Pretrained Transformer) son la base del chatbot ChatGPT, que cosecha un éxito sin igual a nivel mundial. Se estima que la versión 4 trabaja con más de 1 billón de parámetros.
• BERT: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un LLM de Google. Se ha utilizado en diversas aplicaciones para el procesamiento del lenguaje natural, desde motores de búsqueda (incluido el propio Google) hasta chatbots. En la versión BERT large se utilizan 340 millones de parámetros diferentes.
• PaLM: Con PaLM (Pathways Language Model) o PaLM 2, Google ofrece competencia directa a ChatGPT basada en LLM. El bot, que se basa en 540 mil millones de parámetros, destaca, entre otros aspectos, por una comprensión sofisticada de la lógica formal, las matemáticas y la codificación.
• LlaMA: El LLM de código abierto LlaMA (Large Language Model Meta AI) ha sido desarrollado por Meta, la compañía detrás de Facebook. Está diseñado para permitir a desarrolladores, investigadores y empresas crear, probar y escalar de manera responsable ideas de IA generativa. Dependiendo del modelo elegido, se utilizan entre 8 y 70 mil millones de parámetros.
• Claude: Claude es una solución LLM de Anthropic, diseñada para que los resultados sean lo más útiles y precisos posible. Busca desarrollar una IA con un enfoque más ético y responsable en comparación con otras soluciones.