¿Qué son los LLM o Grandes Modelos de Lenguaje?

En la actualidad existen sistemas de inteligencia artificial (IA) como GPT-4o. Gemini, DeepSeek-R1 o LlaMa que tienen una capacidad impresionante de interpretar y generar Lenguaje Natural, logrando una comunicación muy similar a como lo hacemos los seres humanos.

En el fondo estos sistemas usan lo que se conoce como Large Language Models (LLM). En las manos adecuadas, los modelos de lenguaje grandes tienen la capacidad para aumentar la productividad y la eficiencia de los procesos. Por esto, estudiar un posgrado en inteligencia artificial o transformación digital, te prepara para trabajar esta nueva tecnología

Hoy vamos a entender qué son los LLM o Grandes Modelos de Lenguaje, estos sistemas de inteligencia artificial que están revolucionando el procesamiento y generación de Lenguaje Natural.

¿Qué es un LLM?

Large Language Models en español significa Modelos de Lenguaje Grande y son un tipo de modelo de inteligencia artificial que utiliza técnicas de aprendizaje profundo y conjuntos de textos de gran tamaño para entender, resumir, generar y predecir contenido nuevo.

El término IA generativa también está estrechamente relacionado con los LLM, que son, de hecho, un tipo de IA generativa que se diseñó específicamente para ayudar a generar contenido de tipo de texto.

Se conocen dos tipos de modelos:

Modelos autorregresivos

Estos modelos predicen el siguiente elemento de una secuencia (por ejemplo, la siguiente palabra en una oración) basándose en los elementos anteriores. Es como completar un rompecabezas, donde cada pieza (palabra) se coloca en función de las que ya están puestas.

Los LLM autorregresivos generan texto de manera secuencial, palabra por palabra. Esto les permite crear textos coherentes y contextualmente relevantes, ya que cada nueva palabra se elige en función de las anteriores.

Por ejemplo, cuando usas un chatbot y escribes una pregunta, el modelo autorregresivo genera una respuesta palabra por palabra, tomando en cuenta las palabras que ya has escrito.

Modelos generativos condicionales

Estos modelos generan nuevos datos (texto, imágenes, etc.) a partir de una entrada específica, llamada condición.

Los LLM generativos condicionales pueden generar texto basado en una entrada determinada, como un tema, un estilo o incluso una imagen.

Un ejemplo de esto es cuando le pides a un LLM que escriba un poema sobre un gato, el modelo generará un poema que cumpla con esa condición.

Importancia y ámbitos de uso de los LLM

Los modelos LLM son increíblemente flexibles. Un modelo puede realizar tareas completamente diferentes, como responder preguntas, resumir documentos, traducir idiomas y completar oraciones.

Es como un modelo de difusión el mismo que representa una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para generar nuevos datos, como imágenes o texto.
Por ejemplo, imagina que tienes una fotografía y la vas borrando poco a poco hasta que queda completamente blanca. Un modelo de difusión es capaz de invertir este proceso, es decir, a partir de una imagen completamente borrosa o de ruido, puede reconstruir la imagen original de forma sorprendente.

Estos modelos tienen el potencial de revolucionar la creación de contenido y la forma en que las personas usan los motores de búsqueda y los asistentes virtuales.
Si bien no son perfectos, los LLM están demostrando una capacidad notable para hacer pronósticos basados en una cantidad relativamente pequeña de indicaciones o entradas.

Los LLM se pueden utilizar para que la IA produzca contenido basado en indicaciones de entrada en lenguaje humano.

Para ilustrar lo que es un LLM en inteligencia artificial, podemos destacar las siguientes aplicaciones:

• Generación de texto: los LLM pueden generar contenido coherente y de alta calidad en una variedad de contextos. Por ejemplo, redacción de artículos, resúmenes automáticos, creación de historias y poesía, entre otros.
• Chatbots y asistentes virtuales: estos modelos pueden ser utilizados para crear bots conversacionales y asistentes virtuales que puedan mantener conversaciones naturales y brindar respuestas útiles a las consultas de los usuarios.
• Traducción automática: los LLM pueden ser empleados en sistemas de traducción automática.
• Búsqueda de información avanzada: los modelos pueden entender mejor las consultas de búsqueda y proporcionar resultados más relevantes y detallados para los usuarios.
• Clasificación de texto y análisis de sentimiento: Se pueden emplear para analizar el tono y el sentimiento en el texto. Esto resulta bastante útil en la detección de opiniones de clientes, análisis de redes sociales y más.
• Generación de código y programación: los modelos pueden ayudar a generar código de programación a partir de descripciones en lenguaje natural.
• Análisis de datos y extracción de información: pueden ayudar en la identificación y extracción de información clave de grandes conjuntos de datos de texto.

¿Cómo funcionan los grandes modelos del lenguaje?

Los LLM modernos surgieron en 2017 y utilizan modelos, que son redes neuronales comúnmente denominadas transformadores. Con una gran cantidad de parámetros y el modelo de transformador, los LLM pueden generar respuestas precisas rápidamente, lo que hace que la tecnología de IA sea ampliamente aplicable en muchos dominios diferentes.

Los LLM Transformadores son capaces de realizar un aprendizaje automático. Es a través de este proceso que los Transformadores aprenden la gramática, los idiomas y los conocimientos básicos.

A continuación, se explica cómo funcionan:

1. Redes neuronales profundas

Las redes neuronales son sistemas computacionales inspirados en el cerebro humano. Consisten en capas de neuronas artificiales que procesan la información de manera secuencial.
En las redes neuronales profundas, hay muchas capas (de ahí el término “profundas”), incluyendo capas de entrada, capas ocultas y capas de salida. Cada capa transforma los datos de entrada para capturar patrones complejos.

2. Transformers

La arquitectura de Transformers son un tipo específico de red neuronal que ha revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), utilizan mecanismos de atención para procesar el texto de manera más eficiente y efectiva.

Funciona con un mecanismo de atención, permitiendo que el modelo enfoque su “atención” en diferentes partes del texto de entrada simultáneamente, identificando las relaciones entre palabras sin importar su distancia en la secuencia.

3. Entrenamiento de las redes neuronales

Los LLM se entrenan utilizando grandes volúmenes de datos textuales, como libros, artículos y sitios web. Esto les permite aprender patrones lingüísticos y conocimientos del mundo.

Además, las redes neuronales pueden entrenarse de manera supervisada (con etiquetas de datos específicas) o no supervisada (sin etiquetas, aprendiendo a encontrar patrones por sí mismas).

4. Fase de pre-entrenamiento y ajuste fino

• Pre-entrenamiento: durante esta fase, la red neuronal aprende a predecir palabras en un texto dado. Se entrena en tareas como la predicción de la siguiente palabra en una oración o la recuperación de palabras ocultas.
• Ajuste fino (Fine-tuning): después del pre-entrenamiento, el modelo se ajusta finamente con datos específicos para realizar tareas particulares, como la traducción, la clasificación de texto o la generación de respuestas en conversaciones.

5. Generación de texto

Cuando se ingresa un texto, la red neuronal procesa esta entrada utilizando sus capas y mecanismos de atención para procesar el contexto.
Basándose en el contexto, la red neuronal genera texto palabra por palabra, pronosticando la palabra más probable que debería seguir a las anteriores. Este proceso continúa hasta completar la respuesta deseada.

6. Mejora continua y retroalimentación

Los modelos se mejoran continuamente con más datos y técnicas avanzadas de entrenamiento. También se ajustan basándose en retroalimentación humana y pruebas adicionales para mejorar su precisión y eficiencia.

Ventajas y limitaciones de los LLM?

Estas son las ventajas que los LLM aportan a los usuarios:

• Extensibilidad y adaptabilidad. Los LLM pueden servir como base para casos de uso personalizados. La capacitación adicional a un LLM puede crear un modelo ajustado a las necesidades específicas de una organización.
• Rendimiento. Los LLM modernos suelen tener un alto rendimiento y la capacidad de generar respuestas rápidas y de baja latencia.
• Precisión. A medida que aumenta la cantidad de parámetros y el volumen de datos entrenados en un modelo LLM, el modelo transformador puede ofrecer niveles de precisión cada vez mayores.
• Eficiencia. Los LLM pueden ahorrar tiempo a los empleados al automatizar tareas rutinarias.

Si bien el uso de LLM tiene muchos beneficios, también existen varios desafíos para este modelo:

• Costos de desarrollo. Para construirlos, los LLM generalmente requieren grandes cantidades de costosos equipos de procesamiento gráfico y conjuntos de datos masivos.
  
• Costos operativos. Después del período de capacitación y desarrollo, el costo operativo de un LLM para la organización anfitriona puede ser muy alto.
• Sesgo. Un riesgo que presenta cualquier IA entrenada con datos no etiquetados es el sesgo, ya que no siempre está claro que se haya eliminado el sesgo conocido.
• Preocupaciones éticas. Los LLM pueden tener problemas en torno a la privacidad de los datos y generar contenido dañino.
• Explicabilidad. La capacidad de explicar cómo un LLM fue capaz de generar un resultado específico no es fácil ni obvia para los usuarios.
• Alucinación. La alucinación de IA ocurre cuando un LLM proporciona una respuesta inexacta que no se basa en datos entrenados.
• Complejidad. Con miles de millones de parámetros, los LLM modernos son tecnologías excepcionalmente complicadas que pueden resultar particularmente difíciles de solucionar.
• Tokens de fallas. Los avisos diseñados con fines malintencionados que provocan el mal funcionamiento de un LLM, conocidos como tokens de fallas, son parte de una tendencia emergente desde 2022.
• Riesgos de seguridad. Los LLM pueden utilizarse para mejorar los ataques de phishing contra los empleados.

El futuro de los grandes modelos de lenguaje

La próxima generación de LLM probablemente no será inteligencia artificial general ni consciente en ningún sentido de la palabra, pero mejorará continuamente y se volverá “más inteligente”.

A continuación, se presentan algunas reflexiones sobre el futuro de los LLM.

• Capacidades aumentadas. Es probable que las versiones más nuevas tendrán una mayor precisión y capacidades mejoradas a medida que los desarrolladores aprendan a mejorar su desempeño, reduciendo al mismo tiempo los sesgos y eliminando las respuestas incorrectas.
• Formación audiovisual. Si bien los desarrolladores entrenan la mayoría de los LLM mediante texto, algunos han comenzado a entrenar modelos mediante entrada de video y audio. En el futuro, ser programador te dará una gran ventaja laboral.
• Transformación en el lugar del trabajo. Los LLM son un factor disruptivo que cambiará el lugar de trabajo. Es probable que reduzcan las tareas monótonas y repetitivas de la misma manera que los robots lo hicieron con las tareas de fabricación repetitivas.
• IA conversacional. Sin duda, los LLM mejorarán el rendimiento de los asistentes virtuales automatizados como Alexa, Google Assistant y Siri, ya que podrán interpretar mejor las intenciones del usuario y responder a comandos sofisticados.

Se espera que los LLM revolucionen en ciertos dominios en el mercado laboral.

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