¿Qué es un Large Language Model (LLM)?

Un gran modelo del lenguaje (LLM por sus siglas en inglés) es un algoritmo de aprendizaje profundo equipado para resumir, traducir, predecir y generar texto para transmitir ideas y conceptos. Los grandes modelos del lenguaje dependen de conjuntos de datos sustancialmente grandes para realizar estas funciones. Estos conjuntos de datos pueden incluir 100 millones o más de parámetros, cada uno de los cuales representa una variable que el modelo de lenguaje utiliza para inferir nuevo contenido.

Visión General de los LLM

Los grandes modelos del lenguaje utilizan el aprendizaje transferido, lo que les permite tomar el conocimiento adquirido al completar una tarea y aplicarlo a una tarea diferente pero relacionada. Estos modelos están diseñados para resolver problemas comunes de lenguaje, que pueden incluir: responder preguntas, clasificar textos, resumir documentos escritos y generar texto.

En términos de su aplicación, los grandes modelos del lenguaje pueden adaptarse para su uso en una amplia gama de industrias y campos. Están más estrechamente asociados con la inteligencia artificial generativa.

Puntos Clave:

• Los grandes modelos del lenguaje utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para reconocer, interpretar y generar un lenguaje que parezca humano.
• Un gran modelo del lenguaje utiliza conjuntos de datos masivos, a menudo con 100 millones o más parámetros, para resolver problemas comunes de lenguaje.
• Desarrollado por OpenAI, ChatGPT es uno de los grandes modelos del lenguaje más reconocidos. BERT de Google, LLaMA de Facebook y Claude 2 de Anthropic son otros ejemplos de LLM.
• Algunas de las formas en que se utilizan los grandes modelos del lenguaje incluyen: la creación de contenido, traducción, generación de código para desarrolladores, transcripción de audio y aplicaciones de chat o asistente virtual.

¿Cómo Funcionan los LLM?

Los grandes modelos del lenguaje funcionan analizando grandes cantidades de datos y aprendiendo a reconocer patrones dentro de esos datos en relación con el lenguaje. El tipo de datos que pueden “alimentarse” a un gran modelo del lenguaje puede incluir libros, páginas extraídas de sitios web, artículos de periódicos y otros documentos escritos basados en el lenguaje humano.

• Un gran modelo del lenguaje necesita ser entrenado usando un gran conjunto de datos, que puede incluir datos estructurados o no estructurados.
• Una vez completado el preentrenamiento inicial, el LLM puede ser afinado, lo que puede implicar etiquetar puntos de datos para fomentar un reconocimiento más preciso de diferentes conceptos y significados.
• En la siguiente fase, ocurre el aprendizaje profundo mientras el gran modelo del lenguaje comienza a hacer conexiones entre palabras y conceptos. El aprendizaje profundo es un subconjunto de la inteligencia artificial diseñado para imitar cómo el cerebro humano procesa los datos. Con un entrenamiento extenso y adecuado, el aprendizaje profundo utiliza una red neuronal que hace inferencias a partir de datos no estructurados para analizar información y resolver problemas.
• Una vez entrenado el modelo, debería estar equipado para producir respuestas basadas en el lenguaje utilizando indicaciones específicas.
• Un gran modelo del lenguaje opera como un tipo de modelo transformador (transformer model). Los modelos transformadores estudian las relaciones en conjuntos de datos secuenciales para aprender el significado y el contexto de los puntos de datos individuales. En el caso de un gran modelo del lenguaje, los puntos de datos son palabras. Los modelos transformadores a menudo se denominan modelos fundacionales (foundation models) debido al vasto potencial que tienen para adaptarse a diferentes tareas y aplicaciones que utilizan IA. Esto incluye la traducción en tiempo real de texto y habla, la detección de tendencias para la prevención de fraudes y las recomendaciones en línea.

ChatGPT, desarrollado y entrenado por OpenAI, es uno de los ejemplos más notables de un gran modelo del lenguaje.

Tipos de LLM

Existen varios tipos de grandes modelos del lenguaje en uso. Las diferencias entre ellos radican principalmente en cómo están entrenados y cómo se utilizan. He aquí cómo se comparan a simple vista.

Zero-shot models (o “Cero disparos”)

Los modelos de cero disparos (zero-shot)  son modelos generalizados de aprendizaje de lenguaje grande que están entrenados usando un amplio cuerpo de datos para generar respuestas a preguntas. Estos modelos generalmente no requieren ningún entrenamiento adicional para su uso.

Fine-tuned or domain-specific models (o “Modelos afinados”)

Cuando un modelo de cero disparos está sujeto a entrenamiento adicional, el resultado final puede ser un modelo afinado. Los modelos afinados (fine-tuned) suelen ser más pequeños que sus contrapartes de cero disparos, ya que están diseñados para manejar problemas más especializados. Codex de OpenAI es un ejemplo de un modelo afinado que es más refinado que su predecesor de modelo de cero disparos, GPT-3, que genera código. Con un dominio específico en finanzas, BloombergGPT es un modelo que realiza tareas financieras.

Edge or on-device models (o “Modelos borde”)

Los modelos de borde pueden funcionar como modelos afinados, pero generalmente tienen un alcance aún más pequeño. Este tipo de modelo a menudo está diseñado para producir comentarios inmediatos basados en la entrada del usuario. Google Translate es un ejemplo de un modelo de borde en acción.

Además de GPT-3 y Codex de OpenAI, otros ejemplos de grandes modelos del lenguaje incluyen GPT-4, LLaMA (desarrollado por Meta) y BERT, que es la abreviatura de Bidirectional Encoder Representations from Transformers. BERT se considera un modelo de representación del lenguaje, ya que utiliza aprendizaje profundo que es adecuado para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). GPT-4, mientras tanto, puede clasificarse como un modelo multimodal, ya que está equipado para reconocer y generar tanto texto como imágenes.

¿Para Qué se Usan los Grandes Modelos del Lenguaje?

Los grandes modelos del lenguaje tienen una amplia gama de capacidades, y hay numerosas formas en que se pueden usar. Hay cinco categorías específicas de actividades en las que pueden emplearse los LLM:

1. Generación de nuevo contenido
2. Resumen de contenido existente
3. Traducción entre idiomas, o de texto a código
4. Clasificación de textos
5. Aplicaciones de chatbot

La IA y los grandes modelos del lenguaje se están utilizando cada vez más en diversas industrias, que van desde finanzas hasta atención médica y marketing. 

Algunos ejemplos específicos de usos para los grandes modelos del lenguaje incluyen:

• Entrenar LLM para analizar registros médicos o estudios de investigación, con el fin de identificar patrones o hacer predicciones sobre resultados relacionados con tratamientos o condiciones de salud específicas.
• Utilizar grandes modelos del lenguaje para alimentar aplicaciones de chatbot para proporcionar servicio al cliente y reducir la necesidad de empleados humanos.
• Usar LLM para escribir boletines de correo electrónico, guiones de video, artículos de blog y publicaciones en redes sociales para agilizar el proceso de creación de contenido.
• Entrenar grandes modelos del lenguaje para escribir programas de software o crear código para aplicaciones móviles.
• Incorporar LLM en motores de búsqueda en línea para proporcionar los resultados más precisos a los consumidores que buscan un tema, palabra clave o consulta específica.

Estos son solo algunos de los modos en que los grandes modelos del lenguaje pueden y están siendo utilizados. Aunque los LLM son recibidos con escepticismo en ciertos círculos, están siendo adoptados en otros.

Ventajas y Limitaciones de los Grandes Modelos del Lenguaje

Si bien la tecnología puede ofrecer ventajas, también puede tener defectos, y los grandes modelos del lenguaje no son la excepción. A medida que los LLM continúan evolucionando, pueden encontrarse nuevos obstáculos mientras que otros problemas se suavizan.

Aquí están algunas de las principales ventajas de los grandes modelos del lenguaje:

• Mayor eficiencia para los usuarios: Usar grandes modelos del lenguaje para generar contenido puede ahorrar tiempo a individuos y empresas que dependen de contenido basado en texto. En lugar de pasar horas escribiendo un solo correo electrónico de marketing o una entrada de blog, puedes usar una herramienta como ChatGPT para crearla en minutos.
• Gran variedad de aplicaciones: Los grandes modelos del lenguaje no están limitados al uso en una industria o campo en particular. Su adaptabilidad y accesibilidad pueden hacerlos adecuados para una serie de usos en diferentes campos.
• Tecnología en constante evolución: La tecnología de IA está cambiando todo el tiempo, y los grandes modelos del lenguaje están siendo constantemente refinados para aumentar su precisión. Cada nueva innovación representa una nueva oportunidad potencial para poner a los LLM en uso y aprender cuánto son realmente capaces de hacer.

La principal limitación de los grandes modelos del lenguaje es que, aunque útiles, no son perfectos. La calidad del contenido que un LLM genera depende en gran medida de cuán bien esté entrenado y de la información que está utilizando para aprender. Si un gran modelo del lenguaje tiene lagunas de conocimiento clave en un área específica, entonces cualquier respuesta que proporcione a las indicaciones puede incluir errores o carecer de información crítica.

Además de eso, también se han planteado preocupaciones en círculos legales y académicos sobre la ética de usar grandes modelos del lenguaje para generar contenido.

¿Cuáles son los Desafíos de los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM)?

Los grandes modelos del lenguaje enfrentan principalmente desafíos relacionados con los riesgos de los datos, incluyendo la calidad de los datos que utilizan para aprender. 

Los sesgos son otro desafío potencial, ya que pueden estar presentes dentro de los conjuntos de datos que los LLM utilizan para aprender. Cuando el conjunto de datos utilizado para el entrenamiento está sesgado, esto puede resultar en que un gran modelo del lenguaje genere y amplifique respuestas igualmente sesgadas, inexactas o injustas.

Las preocupaciones sobre el razonamiento estereotipado en los LLM pueden encontrarse en sesgos raciales, de género, religiosos o políticos. Por ejemplo, un estudio del MIT mostró que algunos modelos grandes de comprensión del lenguaje obtuvieron entre 40 y 80 en textos de asociación de contexto ideal (iCAT). Esta prueba está diseñada para evaluar el sesgo, donde una puntuación baja significa un sesgo estereotípico más alto. En comparación, un modelo del MIT fue diseñado para ser más justo creando un modelo que mitigara estos estereotipos dañinos a través del aprendizaje lógico. Cuando el modelo del MIT fue probado contra otros LLM, se encontró que tenía una puntuación iCAT de 90, lo que ilustra un sesgo mucho menor.

Un estudio separado muestra la forma en que diferentes modelos de lenguaje reflejan la opinión pública general. Los modelos entrenados exclusivamente en internet tenían más probabilidad de estar sesgados hacia perspectivas conservadoras, de ingresos bajos y menos educadas. Por el contrario, los modelos de lenguaje más nuevos que típicamente se curaban a través de retroalimentación humana tenían más probabilidad de estar sesgados hacia las perspectivas de aquellos que eran liberales, de ingresos altos y con mayor educación.

De esta manera, la investigación destaca cómo diferentes modelos pueden poseer sesgos inherentes que no representan adecuadamente a subgrupos matizados o la opinión pública más amplia.

¿Cuáles son Ejemplos de LLM?

Hay muchos tipos diferentes de grandes modelos del lenguaje en operación y más en desarrollo. Algunos de los ejemplos más conocidos de grandes modelos del lenguaje incluyen GPT-3 y GPT-4, ambos desarrollados por OpenAI, LLaMA de Meta y PaLM 2 próximo de Google.

¿Cuál es la Diferencia Entre el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y los Grandes Modelos del Lenguaje?

NLP es la abreviatura de procesamiento del lenguaje natural, que es un área específica de la IA que se ocupa de comprender el lenguaje humano. Como ejemplo de cómo se utiliza el NLP, es uno de los factores que los motores de búsqueda pueden considerar al decidir cómo clasificar entradas de blog, artículos y otros contenidos de texto en los resultados de búsqueda.

Los grandes modelos del lenguaje son modelos de aprendizaje profundo que se pueden usar junto con el NLP para interpretar, analizar y generar contenido de texto.

Conclusión

Los grandes modelos del lenguaje (LLM) son algo en lo que la persona promedio quizás no piense mucho, pero eso podría cambiar a medida que se vuelvan más convencionales. Por ejemplo, si tienes una cuenta bancaria, usas un asesor financiero para administrar tu dinero, o compras en línea, es probable que ya tengas alguna experiencia con LLM, aunque quizás no te des cuenta.

Aprender más sobre lo que están diseñados para hacer los grandes modelos del lenguaje puede facilitar la comprensión de esta nueva tecnología y cómo puede impactar la vida cotidiana ahora y en los años venideros.