Los avances en inteligencia artificial han llevado al desarrollo de dos tecnologías poderosas: los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) y los Modelos de Acción Grandes (LAMs). Aunque ambos modelos utilizan técnicas de aprendizaje profundo, sirven para propósitos distintos y tienen aplicaciones casos de uso diferentes.
La Evolución
Los LLMs, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), PALM de OpenAI, han evolucionado a través de varias generaciones, mejorando significativamente en comprensión y generación de texto. El desarrollo de estos modelos comenzó como una exploración de cómo las máquinas pueden entender y generar lenguaje humano de manera coherente y útil. Desde simples respuestas de texto hasta la capacidad de generar artículos completos, libros o códigos de software, los LLMs han mostrado una versatilidad impresionante.
Por otro lado, los LAMs son relativamente nuevos y se centran en la generación de acciones en ambientes virtuales o en el mundo real. Estos modelos no solo interpretan instrucciones verbales, sino que también toman decisiones y realizan acciones. Por ejemplo, un LAM puede ser entrenado por medio de una cámara para emular las acciones del humano y así automatizar procesos, operar un robot en una fábrica, controlar avatares o personajes de juegos en entornos digitales o hasta manejar sistemas en vehículos autónomos.
Diferencias Principales
La diferencia principal entre un LLM y un LAM radica en su funcionalidad final. Los LLMs están diseñados para entender y generar texto basado en patrones y datos de lenguaje previamente entrenados. En cambio, los LAMs se entrenan para realizar acciones físicas o virtuales basadas en una combinación de comandos verbales y comprensión contextual del entorno.
Casos de Uso
Los LLMs son extremadamente útiles en aplicaciones que requieren interacción humana, como chatbots, asistentes personales, herramientas de traducción y sistemas de recomendación. Su capacidad para procesar y generar lenguaje los hace ideales para interfaces donde la comunicación es clave.
En contraste, los LAMs son aplicables en áreas como la robótica, la simulación de entornos, la realidad aumentada, los vehículos autónomos o ejecutar acciones simples como pedir un Uber o suministros a través de un API. Estos modelos pueden influir directamente en el entorno físico, lo que los hace cruciales para tareas que van más allá de la simple generación de texto.
Ventajas y Desventajas
LLMs:
- Ventajas: Alta capacidad de generación de texto, versatilidad en aplicaciones lingüísticas, capacidad de entrenamiento con vastas cantidades de datos textuales.
- Desventajas: Limitados a interacciones basadas en texto, pueden generar respuestas inexactas, sesgadas y hasta tener delirios o alucinaciones si no se entrenan adecuadamente.
LAMs:
- Ventajas: Capacidad de interactuar con el mundo físico, aplicabilidad en tareas automatizadas y control de sistemas complejos.
- Desventajas: Requieren integraciones de hardware y software más complejas, su entrenamiento puede ser costoso y requerir datos específicos del entorno de aplicación. Lastimosamente las opciones para el usuario final actualmente están muy limitadas a nivel de oferta y de casos de usos.
Qué pensar al respecto?
Tanto los LLMs como los LAMs representan avances significativos en el campo de la inteligencia artificial pero aún son unos bebés (su desarrollo es incipiente) y, por lo mismo, su capacidad es limitada y supeditada a sesgos, errores y hasta delirios. Cada uno tiene su propio conjunto de fortalezas y limitaciones, adecuadas para diferentes tipos de aplicaciones. A medida que la tecnología avanza, es probable que ambos modelos maduren, generando más confianza y casos de usos útiles para el consumidor final.
