¿Qué es un LLM? Una Guía para Principiantes

Si se ha mantenido al día con las últimas tendencias en inteligencia artificial, probablemente se haya encontrado con el término "grandes modelos de lenguaje" o LLM. Estos modelos han causado sensación en la comunidad de IA gracias a sus impresionantes capacidades y gran potencial.

En esta guía, el equipo de Partnerkin analizará los conceptos básicos de los LLM en términos simples, explica qué son, cómo funcionan, sus aplicaciones, los actores clave en el campo y las inquietudes que rodean su uso. Al final de este artículo, comprenderá mejor que son los LLM y su importancia en el panorama de la IA. ¡Vamos a ello!

¿Qué son los modelos de lenguajes grandes?

Para comprender qué son los grandes modelos de lenguaje, debemos comenzar por el concepto de "modelo de lenguaje". Un modelo de lenguaje es un sistema de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de datos textuales para captar patrones y relaciones dentro del lenguaje humano.

Al aprender de estos datos, los modelos de lenguaje pueden realizar tareas relacionadas con el lenguaje, como predecir la siguiente palabra en una oración, resumir textos largos o generar nuevas oraciones desde cero.

Los LLM (modelos de lenguaje grandes) llevan esta idea al siguiente nivel. Están capacitados en conjuntos de datos de texto masivos, que a menudo contienen miles de millones de palabras, para desarrollar modelos muy avanzados de cómo funciona el lenguaje. El término "grande" se refiere tanto al tamaño de los datos de entrenamiento como al número de parámetros en la arquitectura del modelo.

Debido a su escala masiva, los LLM capturan detalles matizados de la comunicación humana y la composición de ideas. Adquieren lo que los investigadores llaman "sentido común" o "conocimiento del mundo" únicamente a partir del análisis estadístico de numerosos ejemplos. En lugar de codificar manualmente las intrincadas complejidades del lenguaje humano, los LLM lo resuelven únicamente a través de datos.

Esta amplia comprensión permite a los LLM realizar tareas lingüísticas impresionantemente similares a las humanas. Pueden responder preguntas, entablar diálogos, generar ensayos, resumir textos extensos en viñetas concisas, traducir entre idiomas y mucho más.

Es difícil exagerar el salto en las capacidades de la IA del lenguaje que han provocado los grandes modelos lingüísticos. Se basan en avances anteriores en aprendizaje automático y aprovechan un mayor volumen de datos y tamaño de modelo para lograr resultados notables. Echemos un vistazo más de cerca a cómo funcionan para comprender por qué representan un cambio de paradigma tan significativo.

¿Cómo funcionan los LLM?

Los grandes modelos de lenguaje se basan en redes neuronales profundas, que son arquitecturas de modelos de IA inspiradas libremente en las neuronas y conexiones del cerebro humano. A continuación se ofrece una explicación simplificada de cómo funcionan los LLM:

1. El modelo cuenta con un "conjunto de datos de entrenamiento" que consta de textos de ejemplo de los que aprende. Este conjunto de datos sirve como la "experiencia mundial" del modelo.
2. Los textos se dividen en segmentos más cortos y se convierten en representaciones numéricas. Por ejemplo, cada palabra se representa como un vector con cientos de dimensiones.
3. Estas representaciones numéricas se introducen en la arquitectura del modelo de red neuronal en lotes de entrenamiento.
4. El modelo de aprendizaje profundo identifica patrones entre los vectores de palabras en múltiples ejemplos. A través de este proceso de entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros internos para mejorar su capacidad de predecir relaciones.
5. Una vez entrenado, el modelo puede generar predicciones de palabras relevantes y realizar diversas tareas lingüísticas, como traducción o resumen, cuando se le dan nuevas indicaciones de texto.

Los LLM modernos utilizan una arquitectura transformadora que es particularmente efectiva para capturar patrones lingüísticos complejos. También se benefician de una importante potencia informática y de conjuntos de datos extraídos de Internet.

El resultado son sistemas de inteligencia artificial con una capacidad impresionante para comprender y generar texto matizado y similar al humano, un avance significativo con respecto a los enfoques anteriores de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Sin embargo, los LLM todavía tienen limitaciones. Carecen de capacidades de razonamiento más profundas y son propensos a la fragilidad en ciertos aspectos. Queda mucho trabajo por hacer para lograr una IA del lenguaje verdaderamente inteligente.

LLM en el mundo real: ¿qué pueden hacer?

Debido a su amplio dominio del idioma, los LLM permiten una amplia gama de aplicaciones, que incluyen:

1. Chatbots y asistentes virtuales como Siri y Alexa, que pueden comprender instrucciones humanas complejas en lugar de depender de comandos simples.
2. Herramientas de escritura creativa que generan historias, poemas, códigos y más originales basados en un mensaje determinado.
3. Resumen automatizado de documentos en resúmenes concisos.
4. Clasificación del análisis de sentimientos para determinar si un texto expresa emoción positiva o negativa.
5. Traducción automática para convertir instantáneamente texto entre diferentes idiomas.
6. Sistemas de respuesta a preguntas que proporcionan respuestas directas a preguntas en lenguaje natural.
7. Sistemas de corrección gramatical para corregir errores y mejorar el estilo de escritura.
8. Funciones de autocompletado de texto en aplicaciones de mensajería y motores de búsqueda que predicen la siguiente palabra a medida que se escribe.

Los LLM todavía tienen limitaciones claras: realmente no comprenden el lenguaje y el mundo de la misma manera que lo hacen los humanos. Sin embargo, continúan mejorando su capacidad para manipular el lenguaje de manera útil a través del aprendizaje estadístico y la retroalimentación humana.

Ahora, echemos un vistazo a algunos ejemplos notables de LLM.

Los mejores LLM del mercado

1. GPT-3

GPT-3 es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Fue lanzado en 2020 y es uno de los modelos de lenguaje más grandes hasta la fecha, con 175 mil millones de parámetros. Ha tenido un impacto significativo en el campo de los modelos lingüísticos y ha impulsado aplicaciones como ChatGPT, que es un chatbot de IA.

GPT-3 es capaz de comprender y generar texto para diversas tareas lingüísticas, como responder preguntas y producir respuestas coherentes. Desde entonces, OpenAI ha seguido trabajando en versiones más nuevas como GPT-3.5 y GPT-4 para mejorar la comprensión y la generación del lenguaje.

2. LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo)

LaMDA es un modelo de lenguaje desarrollado por Google que se centra en interacciones basadas en diálogo, está diseñado específicamente para tener conversaciones naturales y atractivas. Aunque actualmente Google utiliza LaMDA solo internamente y no se ha puesto a disposición del público, su desarrollo muestra el potencial de los modelos de lenguaje para mejorar los sistemas de inteligencia artificial conversacional.

3. Claude

Claude es un modelo de lenguaje desarrollado por Anthropic, un grupo de ex empleados de OpenAI. Fue creado para abordar preocupaciones relacionadas con la autonomía y el control de la IA. La última versión, Claude 2, ha introducido mejoras con respecto a la versión anterior. En particular, Claude 2 tiene la capacidad de trabajar con documentos mucho más largos en comparación con otros modelos de lenguaje. Esto lo hace adecuado para procesar y comprender textos extensos.

4. Llama

Llama es una familia de modelos de lenguaje de código abierto lanzados por Meta (anteriormente Facebook) a principios de 2023. Los modelos de lenguaje de código abierto permiten a los desarrolladores crear aplicaciones sin tener que pagar tarifas de licencia.

La versión más reciente, Llama 2, ha logrado avances significativos en rendimiento y se está acercando a las capacidades de los modelos de lenguaje propietario. Esto significa que los desarrolladores pueden utilizar Llama 2 con fines comerciales y al mismo tiempo beneficiarse del procesamiento del lenguaje de alta calidad.

5. PaLM (Pathways Language Model)

PaLM es un modelo de lenguaje desarrollado por GoogleBrain. Es conocido por su enorme tamaño: el modelo original contenía la asombrosa cifra de 540 mil millones de parámetros. Su sucesor, PaLM 2, se lanzó en mayo de 2023. Aunque PaLM 2 tiene un recuento de parámetros reducido de 340 mil millones, aún supera a la versión anterior en la mayoría de los puntos de referencia. PaLM y PaLM 2 demuestran los esfuerzos continuos para ampliar los límites de los modelos de lenguaje aumentando el tamaño del modelo y los datos de entrenamiento.

Estos modelos de lenguaje representan solo una pequeña parte de la investigación y el desarrollo en curso que se llevan a cabo en este campo. Cada nueva iteración trae avances en arquitectura, datos de entrenamiento y escala computacional, lo que lleva a modelos de lenguaje más potentes y capaces.

Preocupaciones y consideraciones éticas

Si bien los grandes modelos lingüísticos ofrecen un tremendo potencial, también plantean importantes preocupaciones.

Aquí hay algunas consideraciones clave:

1. Uso ético: los LLM pueden generar textos muy persuasivos y realistas, lo que genera preocupaciones sobre su posible uso indebido para difundir información errónea, crear contenido falso o facilitar actividades maliciosas. Garantizar el uso responsable y ético de los LLM es crucial.
2. Sesgo y equidad: los modelos de lenguaje aprenden de los datos con los que se entrenan, lo que puede introducir sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento contienen contenido sesgado o prejuicioso, el modelo podría mostrar un comportamiento sesgado sin darse cuenta. Los esfuerzos para mitigar el sesgo y garantizar la equidad en los LLM son importantes para evitar resultados discriminatorios.
3. Impacto ambiental: entrenar y ejecutar grandes modelos de lenguaje requiere importantes recursos computacionales, que pueden tener una huella de carbono sustancial. Los investigadores y desarrolladores están explorando formas de hacer que el entrenamiento en IA sea más eficiente desde el punto de vista energético y respetuoso con el medio ambiente.
4. Privacidad y seguridad de los datos: los modelos lingüísticos necesitan acceso a grandes cantidades de datos para aprender de forma eficaz. Garantizar la privacidad y seguridad de los datos utilizados para formar a los LLM es crucial para proteger la información confidencial de las personas.

Para abordar estas preocupaciones se requiere un enfoque de múltiples partes interesadas que incluya a investigadores, desarrolladores, formuladores de políticas y la sociedad en general. OpenAI y otras organizaciones están trabajando activamente para abordar estos desafíos y desarrollar directrices y políticas para un uso responsable.

Conclusión

Los modelos de lenguaje grandes representan un avance significativo en la inteligencia artificial, ya que permiten que las máquinas comprendan y generen texto similar al humano. Tienen el potencial de revolucionar varios campos, desde el servicio al cliente hasta la creación de contenidos. Sin embargo, también existen consideraciones importantes con respecto a su uso ético, sesgo, impacto ambiental y privacidad de los datos. A medida que el campo continúa avanzando, es esencial abordar estas preocupaciones y garantizar una implementación responsable y beneficiosa de los LLM en la sociedad.