Large Language Model (LLM): ¿Qué es y por qué es relevante ahora?

Tal como lo mencionaba anteriormente en otro artículo, con la llegada de los nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) para el procesamiento del lenguaje de una manera más natural, los LLM (Modelos Grandes de Lenguaje) han abierto numerosos casos de uso en marketing, asistentes virtuales y más. Estos modelos tienen la capacidad de generar texto de manera coherente y responder preguntas de manera relativamente confiable (aún tienen existe la posibilidad de que la IA tenga sus delirios), pero es importante comprender que su entendimiento del significado real es limitado y se basa en patrones aprendidos durante el entrenamiento.

Qué es un Modelo Grande de Lenguaje (LLM)?

Para entender un poco mejor el tema, ha que tener en cuenta que un LLM es un modelo de lenguaje de gran escala, como GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) o Palm, que es capaz de comprender y generar texto en varios idiomas. Estos modelos utilizan el aprendizaje de máquina y el procesamiento del lenguaje natural para aprender patrones y estructuras lingüísticas a partir de grandes (inmensas) cantidades de datos de texto.

Los LLMs son entrenados en tareas de predicción de palabras o de texto de manera masiva, como páginas web, libros, artículos de noticias, entre otros. A medida que se entrenan con más datos, los modelos adquieren un conocimiento cada vez más profundo sobre el uso del lenguaje y la semántica.

Así las cosas, dichos modelos pueden usarse para tareas como la generación de texto, la traducción automática, la respuesta a preguntas, la redacción de contenido, la asistencia virtual y muchas otras aplicaciones relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.

El objetivo principal de un LLM es generar texto coherente y relevante que se asemeje al lenguaje humano y sea capaz de comprender y responder a las solicitudes de los usuarios de manera precisa y contextualmente adecuada.

Aún es confuso este tema de los Modelos Grandes de Lenguaje?

Lo sé, es un tema bastante lleno de tecnicismos y parece sacado de una película de ciencia ficción pero, voy a hacer el mejor esfuerzo para explicarlo e una forma simple, muy simple. Así que empecemos por el principio, un LLM es como una computadora que puede entender y hablar diferentes idiomas, es como si tuviera a varios maestros de lenguaje de diferentes nacionalidades adentro.

Dichos maestros ha leído muchos libros, artículos y páginas web y, prácticamente devorado todo lo que hay en internet acerca de ciertas asignaturas y, por lo mismo, son capaces de usar toda su experiencia y conocimiento para dar respuestas sobre una gran diversidad de temas y, como dicen por ahí, lo que no saben a ciencia cierta, lo deducen o se lo inventan.

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Así las cosas, aunque los LLMs pueden llegar a tener mucho conocimiento, a veces pueden cometer errores o no entender algunas cosas. Por eso es importante que, siempre exista un experto para supervisarlo, corregirlo y reforzar los conocimientos para evitar futuros errores que pueda llegar a cometer.

Tipos de aprendizaje de máquina

Cuáles son los casos de uso de los LLMs?

Los Large Language Models (LLMs) tienen una amplia variedad de casos de uso en diferentes industrias y aplicaciones que van desde los buscadores que usan lenguaje natural para dar respuesta a las preguntas de los usuarios hasta la generación de contenidos pero, aquí hay varios ejemplos:

LLMs utilizados para generar contenido en forma de artículos, blogs, historias, poemas, y otros mediante un proceso de automatización a nivel de la redacción con el fin de ahorrar tiempo y recursos.

Como asistentes virtuales y/o chatbots que interactúan con los usuarios de manera natural y proporcionan respuestas a preguntas comunes o realizan tareas específicas, como hacer reservas, responder consultas de servicio al cliente o brindar recomendaciones.

Para la traducción automática de texto entre diferentes idiomas al usar estructuras y los patrones de los idiomas y generar traducciones más precisas y contextuales.

Para resumir automáticamente documentos o artículos largos, extrayendo las ideas clave y presentándolas en un formato más conciso.

Como desarrollador de código que pueda sugerir soluciones a problemas de programación.

En los motores de búsqueda, pueden ayudar a los usuarios a encontrar información relevante y precisa en grandes conjuntos de datos por medio de un método de preguntas y respuestas que vaya de lo general a lo particular.

Los LLM pueden ayudar a muchos negocios pero, aún existen algunos problemas que, hacen que la distribución de los sistemas con Inteligencia Artificial no lleguen tan fácilmente a los pequeñas empresas, bien sea por sus costos, por la curva de aprendizaje, los tiempos de retorno de la inversión. Por lo mismo, puede llegar a ser interesante visualizar los detalles del siguiente video.