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Explore cómo funcionan los grandes modelos lingüísticos (LLM), su evolución a lo largo del tiempo y cómo pueden aplicarse en sectores como el jurídico y el minorista.
Los grandes modelos lingüísticos (LLM ) son sistemas avanzados de IA generativa capaces de comprender y generar textos similares a los humanos. Estos modelos pueden reconocer e interpretar lenguas humanas, tras haber sido entrenados con millones de gigabytes de datos de texto recogidos en Internet. Las innovaciones basadas en LLM, como ChatGPT, se han convertido en nombres muy conocidos, haciendo que la IA generativa sea más accesible para todos.
Dado que el mercado mundial de LLM alcanzará los 85 600 millones de dólares en 2034, muchas organizaciones se están centrando en adoptar LLM en todas sus funciones empresariales.
En este artículo analizaremos cómo funcionan los grandes modelos lingüísticos y sus aplicaciones en diversos sectores. Empecemos.
Fig. 1. Los LLM utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para generar y comprender texto.
Evolución de los grandes modelos lingüísticos
La historia de los grandes modelos lingüísticos abarca varias décadas, repletas de avances en la investigación y descubrimientos fascinantes. Antes de adentrarnos en los conceptos básicos, exploremos algunos de los hitos más importantes.
He aquí un rápido vistazo a los principales hitos en el desarrollo de los LLM:
1960s: Joseph Weizenbaum creó ELIZA, uno de los primeros chatbots. Utilizaba la concordancia de patrones, un método en el que el sistema detecta palabras clave en la entrada del usuario y responde en consecuencia, simulando una conversación básica.
1990s: Las redes neuronales recurrentes (RNN) se desarrollaron para procesar datos secuenciales como texto o voz. Podían recordar entradas pasadas, pero tenían problemas con secuencias largas, lo que llevó a la creación de redes de memoria a corto plazo (LSTM) para resolver este problema.
2014: Se introdujeron las unidades recurrentes controladas (GRU) como una versión más sencilla y rápida de las LSTM. Casi al mismo tiempo, se desarrollaron mecanismos de atención que permitían a la IA centrarse en las partes más importantes de una secuencia para comprenderla mejor.
2017:Transformer introdujo una nueva forma de procesar texto utilizando la atención multicabezal y el procesamiento paralelo. A diferencia de las RNN, podían analizar secuencias enteras a la vez, lo que las hacía más rápidas y capaces de comprender mejor el contexto.
Desde 2018, modelos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) y GPT (Generative Pre-trained Transformer) han utilizado transformadores para introducir el procesamiento bidireccional, en el que la información fluye tanto hacia delante como hacia atrás. Estos avances han mejorado enormemente la capacidad de estos modelos para comprender y generar lenguaje natural.
Fig. 2. Evolución de los grandes modelos lingüísticos.
¿Cómo funciona un LLM?
Para entender cómo funciona un LLM (Large Language Model), es importante aclarar primero qué es exactamente un LLM.
Los LLM son un tipo de modelo básico: sistemas de IA de uso general entrenados en conjuntos de datos masivos. Estos modelos pueden ajustarse para tareas específicas y están diseñados para procesar y generar texto de forma que imite la escritura humana. Los LLM destacan por sus predicciones a partir de indicaciones mínimas y se utilizan mucho en la IA generativa para crear contenidos basados en aportaciones humanas. Pueden inferir contextos, dar respuestas coherentes y pertinentes, traducir idiomas, resumir textos, responder preguntas, ayudar en la escritura creativa e incluso generar o depurar código.
Los LLM son increíblemente grandes y funcionan con miles de millones de parámetros. Los parámetros son pesos internos que el modelo aprende durante el entrenamiento y que le permiten generar resultados en función de los datos de entrada que recibe. Por lo general, los modelos con más parámetros suelen ofrecer mejores resultados.
He aquí algunos ejemplos de LLM populares:
GPT-4o: Lanzado en mayo de 2024, GPT-4o es el último modelo multimodal de OpenAI. Puede procesar texto, imágenes, audio y vídeo.
Claude 3.5: Presentado en junio de 2024 por Anthropic, Claude 3.5 se basa en la serie Claude 3 y ofrece funciones mejoradas de procesamiento del lenguaje natural y resolución de problemas.
Llama 3: La serie Llama 3 de Meta, lanzada en abril de 2024, incluye modelos con hasta 70.000 millones de parámetros. Estos modelos de código abierto son conocidos por su rentabilidad y su gran rendimiento en diversas pruebas comparativas.
Géminis 1.5: Lanzado en febrero de 2024 por Google DeepMind, Gemini 1.5 es un modelo multimodal capaz de manejar texto, imágenes y otros tipos de datos.
Los componentes clave de un LLM
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) tienen varios componentes clave que trabajan juntos para entender y responder a las indicaciones del usuario. Algunos de estos componentes se organizan en capas. Cada capa se encarga de tareas específicas en el proceso de procesamiento del lenguaje.
Por ejemplo, la capa de incrustación descompone las palabras en fragmentos más pequeños e identifica las relaciones entre ellas.
A partir de ahí, la capa feedforward analiza estas piezas para encontrar patrones. De forma similar, la capa recurrente garantiza que el modelo mantenga el orden correcto de las palabras.
Otro componente importante es el mecanismo de atención. Ayuda al modelo a centrarse en las partes más relevantes de la entrada, lo que le permite dar prioridad a las palabras clave o frases sobre las menos importantes. Por ejemplo, si traducimos "El gato se sentó en la alfombrilla" al francés, el mecanismo de atención garantiza que el modelo alinee "cat" con "le chat" y "mat" con "le tapis", preservando el significado de la frase. Estos componentes trabajan juntos paso a paso para procesar y generar texto.
Diferentes tipos de LLM
Todos los LLM comparten los mismos componentes básicos, pero pueden construirse y adaptarse para fines específicos. He aquí algunos ejemplos de distintos tipos de LLM y sus capacidades únicas:
Modelos de disparo cero: Estos modelos pueden realizar tareas para las que no han sido entrenados específicamente. Utilizan los conocimientos generales que han aprendido para entender nuevas indicaciones y hacer predicciones sin necesidad de formación adicional.
Modelos afinados: Los modelos afinados se basan en modelos generales, pero se entrenan más para tareas específicas. Este entrenamiento adicional los hace muy eficaces para aplicaciones especializadas.
Modelos multimodales: Estos modelos avanzados pueden procesar y generar múltiples tipos de datos, como texto e imágenes. Están diseñados para tareas que requieren una combinación de comprensión textual y visual.
Relación entre el procesamiento del lenguaje natural y los LLM
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) ayuda a las máquinas a entender y trabajar con el lenguaje humano, mientras que la IA Generativa se centra en la creación de nuevos contenidos como texto, imágenes o código. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) aúnan estos dos campos. Utilizan técnicas de PNL para comprender el lenguaje y, a continuación, aplican la IA Generativa para crear respuestas originales similares a las humanas. Esta combinación permite a los LLM procesar el lenguaje y generar textos creativos y significativos, lo que los hace útiles para tareas como las conversaciones, la creación de contenidos y la traducción. Al combinar los puntos fuertes de la PNL y la IA Generativa, los LLM hacen posible que las máquinas se comuniquen de forma natural e intuitiva.
Fig. 3. La relación entre la IA generativa, la PNL y los LLM.
Aplicaciones de los LLM en diversos sectores
Ahora que ya sabemos qué es un LLM y cómo funciona, echemos un vistazo a algunos casos de uso en diferentes sectores que muestran el potencial de los LLM.
Utilización de los LLM en tecnología jurídica
Los modelos de IA están transformando el sector jurídico, y los LLM han hecho que tareas como la investigación y la redacción de documentos jurídicos sean mucho más rápidas para los abogados. Pueden utilizarse para analizar rápidamente textos jurídicos, como leyes y casos anteriores, para encontrar la información que necesitan los abogados. Los LLM también pueden ayudar a redactar documentos jurídicos, como contratos o testamentos.
Curiosamente, los LLM no sólo son útiles para la investigación y la redacción, sino que también son herramientas valiosas para garantizar el cumplimiento legal y agilizar los flujos de trabajo. Las organizaciones pueden utilizar los LLM para cumplir la normativa, identificando posibles infracciones y ofreciendo recomendaciones para solucionarlas. Al revisar los contratos, los LLM pueden resaltar detalles clave, identificar riesgos o errores y sugerir cambios.
Fig. 4. Una visión general de cómo pueden utilizarse los LLM para la investigación jurídica.
Comercio minorista y electrónico: Chatbots con IA y LLM
Un LLM puede analizar datos de clientes, como compras anteriores, hábitos de navegación y actividad en redes sociales, para detectar patrones y tendencias. Esto ayuda a crear recomendaciones personalizadas de productos. Las aplicaciones integradas con LLM pueden guiar a los clientes en la compra de productos, ayudándoles a elegir artículos, añadirlos al carrito y completar el proceso de pago.
Además, los chatbots basados en LLM pueden responder a consultas habituales de los clientes sobre productos, servicios y envíos. De este modo, los representantes del servicio de atención al cliente pueden ocuparse de cuestiones más complejas. Un gran ejemplo es el último chatbot de IA de Amazon, Rufus. Utiliza LLM para generar resúmenes de reseñas de productos. Rufus también puede detectar reseñas falsas y recomendar opciones de tallas de ropa a los clientes.
LLMs en investigación y academia
Otra aplicación interesante de los LLM es el sector educativo. Los LLM pueden generar problemas prácticos y cuestionarios para los estudiantes, haciendo que el aprendizaje sea más interactivo.
Cuando se combinan con los libros de texto escolares, los LLM pueden proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada, permitiendo a los alumnos aprender a su propio ritmo y centrarse en los temas que les resulten más difíciles. Los profesores también pueden aprovechar los LLM para calificar los trabajos de los alumnos, como redacciones y exámenes, lo que les ahorra tiempo y les permite centrarse en otros aspectos de la enseñanza.
Además, estos modelos pueden traducir libros de texto y materiales de estudio a distintos idiomas, lo que ayuda a los estudiantes a acceder a los contenidos educativos en su lengua materna.
Fig. 5. Ejemplo de traducción de texto con un LLM.
Ventajas e inconvenientes de los grandes modelos lingüísticos
Los LLM ofrecen muchas ventajas al comprender el lenguaje natural, automatizar tareas como el resumen y la traducción y ayudar en la codificación. Pueden combinar información de distintas fuentes, resolver problemas complejos y facilitar la comunicación multilingüe, por lo que son útiles en muchos sectores.
Sin embargo, también plantean retos, como el riesgo de difundir información errónea, las preocupaciones éticas sobre la creación de contenidos realistas pero falsos y las inexactitudes ocasionales en áreas críticas. Además, tienen un importante impacto ambiental, ya que el entrenamiento de un solo modelo puede producir tanto carbono como cinco coches. Equilibrar sus ventajas con estas limitaciones es clave para utilizarlos de forma responsable.
Principales conclusiones
Los grandes modelos lingüísticos están cambiando la forma en que utilizamos la IA generativa, ya que facilitan a las máquinas la comprensión y creación de textos similares a los humanos. Están ayudando a sectores como el jurídico, el minorista y el educativo a ser más eficientes, ya sea redactando documentos, recomendando productos o creando experiencias de aprendizaje personalizadas.
Aunque los LLM ofrecen muchas ventajas, como el ahorro de tiempo y la simplificación de tareas, también plantean retos como los problemas de precisión, las preocupaciones éticas y el impacto medioambiental. A medida que estos modelos mejoran, están llamados a desempeñar un papel aún más importante en nuestra vida cotidiana y en nuestros lugares de trabajo.
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