Del código a la conversación: ¿cómo funciona un LLM?

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son sistemas avanzados de AI generativa capaces de comprender y generar texto similar al humano. Pueden reconocer e interpretar lenguas humanas, ya que se han entrenado con millones de gigabytes de datos de texto recopilados de Internet. Las innovaciones basadas en LLM, como ChatGPT, se han hecho muy populares y han acercado la AI generativa a todo el mundo.

Dado que se prevé que el mercado global de LLM alcance los 85 600 millones de dólares en 2034, muchas organizaciones se están centrando en adoptar LLM en sus distintas áreas de negocio.

En este artículo, exploraremos cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes y sus aplicaciones en distintos sectores.

Fig. 1. Los LLMs utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para generar y comprender texto.

La evolución de los modelos de lenguaje grandes#

La historia de los modelos de lenguaje grandes abarca varias décadas, repletas de avances en investigación y descubrimientos fascinantes. Antes de profundizar en los conceptos fundamentales, exploremos algunos de los hitos más importantes.

Estos son algunos de los principales hitos en el desarrollo de los LLMs:

• Década de 1960: Joseph Weizenbaum creó ELIZA, uno de los primeros chatbots. Utilizaba la coincidencia de patrones, un método en el que el sistema detecta palabras clave en las entradas del usuario y responde en consecuencia, simulando una conversación básica.
• Década de 1990: Se desarrollaron las redes neuronales recurrentes (RNNs) para procesar datos secuenciales, como texto o voz. Podían recordar entradas anteriores, pero tenían dificultades con secuencias largas, lo que llevó a crear redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM) para resolver este problema.
• 2014: Se introdujeron las unidades recurrentes con compuertas (GRUs) como una versión más sencilla y rápida de las LSTMs. Por esas mismas fechas se desarrollaron los mecanismos de atención, que permitieron a la IA centrarse en las partes más importantes de una secuencia para comprenderla mejor.
• 2017: La arquitectura Transformer introdujo una nueva forma de procesar texto mediante atención multicabezal y procesamiento en paralelo. A diferencia de las RNN, los transformadores podían analizar secuencias completas de una sola vez, por lo que eran más rápidos y comprendían mejor el contexto.

Desde 2018, modelos como BERT (representaciones de codificadores bidireccionales de Transformers) y GPT (Transformer generativo preentrenado) han utilizado Transformers, y BERT introdujo 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 modelos de lenguaje grandes.

¿Cómo funciona un LLM?#

Para entender cómo funciona un LLM (modelo de lenguaje grande), primero es importante aclarar qué es exactamente.

Los LLM son un tipo de modelo fundacional: sistemas de AI de propósito general entrenados con conjuntos de datos masivos. Estos modelos pueden ajustarse para tareas específicas y están diseñados para procesar y generar texto de forma similar a la escritura humana. Los LLM destacan por realizar predicciones a partir de instrucciones breves y se utilizan ampliamente en la AI generativa para crear contenido a partir de las indicaciones de las personas. Pueden inferir el contexto, ofrecer respuestas coherentes y pertinentes, traducir idiomas, resumir textos, responder preguntas, ayudar en la escritura creativa e incluso generar o depurar código.

Los LLM son muy 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 a partir de los datos que recibe. Por lo general, los modelos con más parámetros tienden a ofrecer un mejor rendimiento.

Estos son algunos ejemplos de LLM populares de 2024:

• GPT-4o: lanzado en mayo de 2024, GPT-4o es un modelo multimodal de OpenAI. Puede procesar entradas de 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 capacidades 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 de hasta 70.000 millones de parámetros. Estos modelos de código abierto son conocidos por su rentabilidad y su sólido rendimiento en distintos benchmarks.
• Gemini 1.5: Lanzado en febrero de 2024 por Google DeepMind, Gemini 1.5 es un modelo multimodal capaz de procesar texto, imágenes y otros tipos de datos.

Componentes clave de un LLM#

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) tienen varios componentes clave que trabajan conjuntamente para entender y responder a las indicaciones de los usuarios. Algunos de estos componentes se organizan en capas. Cada capa se encarga de tareas específicas dentro del proceso de procesamiento del lenguaje.

Por ejemplo, la capa de incrustación convierte palabras o fragmentos de palabras en vectores numéricos que capturan las relaciones entre ellos.

A continuación, la capa de propagación hacia delante analiza estos vectores para encontrar patrones. Mientras tanto, las codificaciones posicionales ayudan al modelo a seguir el orden de las palabras.

Otro componente importante es el mecanismo de atención. Ayuda al modelo a centrarse en las partes más relevantes de la entrada y le permite dar prioridad a palabras clave o frases frente a elementos menos importantes. Veamos el caso de traducir «The cat sat on the mat» al francés: el mecanismo de atención garantiza que el modelo relacione «cat» con «le chat» y «mat» con «le tapis», conservando el significado de la frase. Estos componentes trabajan juntos, paso a paso, para procesar y generar texto.

Distintos tipos de LLMs#

Todos los LLMs comparten los mismos componentes fundamentales, pero pueden diseñarse y adaptarse a fines concretos. Estos son algunos ejemplos de distintos tipos de LLMs y sus capacidades específicas:

• Modelos de cero ejemplos: Estos modelos pueden realizar tareas para las que no se han entrenado específicamente. Utilizan los conocimientos generales adquiridos para entender nuevas indicaciones y hacer predicciones sin necesidad de entrenamiento adicional.
• Modelos ajustados: Los modelos ajustados se basan en modelos generales, pero se entrenan posteriormente para realizar tareas específicas. Este entrenamiento adicional los hace muy eficaces en aplicaciones especializadas.
• Modelos multimodales: estos modelos avanzados pueden procesar y generar distintos tipos de datos, como texto e imágenes. Están diseñados para tareas que requieren combinar la comprensión del texto y la visual. Algunos también pueden localizar objetos en imágenes, una capacidad que la clasificación de modelos VLM mide en conjuntos de datos de detección del mundo real.

Cómo se relaciona el procesamiento del lenguaje natural con los LLMs#

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ayuda a las máquinas a comprender y trabajar con el lenguaje humano, mientras que la IA generativa se centra en crear contenido nuevo, como texto, imágenes o código. Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) aúnan estos dos campos. Utilizan técnicas de NLP para comprender el lenguaje y, después, aplican IA generativa para crear respuestas originales, similares a las humanas. Esta combinación permite a los LLMs procesar el lenguaje y generar textos creativos y significativos, por lo que resultan útiles en tareas como las conversaciones, la creación de contenido y la traducción. Al combinar los puntos fuertes del NLP y de la IA generativa, los LLMs permiten que las máquinas se comuniquen de una forma natural e intuitiva.

Fig. 3. Relación entre la IA generativa, el NLP y los LLMs.

Aplicaciones de los LLMs en distintos sectores#

Ahora que ya hemos visto qué es un LLM y cómo funciona, veamos algunos casos de uso en distintos sectores que muestran su potencial.

Uso de LLMs en tecnología jurídica#

Los modelos de IA están transformando el sector jurídico, y los LLMs han agilizado mucho tareas como la investigación y la redacción de documentos jurídicos para los abogados. Pueden utilizarse para analizar rápidamente textos jurídicos, como leyes y casos anteriores, y encontrar la información que necesitan los abogados. Los LLMs también pueden ayudar a redactar documentos jurídicos, como contratos o testamentos.

Curiosamente, los LLM no solo 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 LLM para cumplir la normativa, identificar posibles infracciones y recomendar cómo abordarlas. Al revisar contratos, los LLM pueden destacar datos clave, detectar riesgos o errores y sugerir cambios.

Fig. 4. Descripción general de cómo pueden utilizarse los LLMs para la investigación jurídica.

Comercio minorista y comercio electrónico: chatbots con LLMs#

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 de productos personalizadas. Las aplicaciones integradas con LLM pueden guiar a los clientes en el proceso de compra, por ejemplo, ayudándoles a elegir productos, añadirlos al carrito y finalizar la compra.

Además, los chatbots basados en LLM pueden responder a preguntas habituales de los clientes sobre productos, servicios y envíos. Así, el personal de atención al cliente puede dedicar más tiempo a resolver problemas complejos. Un gran ejemplo es Rufus, el chatbot de IA de Amazon. Utiliza LLM para generar resúmenes de reseñas de productos. Rufus también puede recomendar a los clientes distintas tallas de ropa.

LLMs en la investigación y el ámbito académico#

Otra aplicación interesante de los LLM se encuentra en el ámbito educativo. Los LLM pueden generar ejercicios y cuestionarios para los estudiantes, lo que hace que el aprendizaje sea más interactivo.

Cuando se ajustan con libros de texto escolares, los LLM pueden ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizado, que permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y centrarse en los temas que les resultan difíciles. Los docentes también pueden utilizar LLM para corregir trabajos de los alumnos, como redacciones y exámenes, ahorrando tiempo y pudiendo 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 contenidos educativos en su lengua materna.

Fig. 5. Ejemplo de traducción de texto con un LLM.

Ventajas e inconvenientes de los modelos de lenguaje grandes#

Los LLMs ofrecen muchas ventajas: comprenden el lenguaje natural, automatizan tareas como la síntesis y la traducción, y ayudan con la programación. Pueden combinar información de distintas fuentes, resolver problemas complejos y facilitar la comunicación multilingüe, por lo que resultan útiles en numerosos sectores.

Sin embargo, también plantean retos, como el riesgo de difundir información errónea, las cuestiones éticas relacionadas con la creación de contenido realista pero falso y las imprecisiones ocasionales en ámbitos críticos. Además, pueden tener un impacto medioambiental considerable: un estudio de 2019 estimó que entrenar un solo modelo grande puede generar tanto carbono como cinco coches a lo largo de toda su vida útil. Para utilizarlos de forma responsable, es fundamental equilibrar sus ventajas y limitaciones.

Conclusiones clave#

Los modelos de lenguaje grandes están transformando la forma en que utilizamos la IA generativa, ya que facilitan que las máquinas comprendan y creen textos similares a los humanos. Están ayudando a sectores como el jurídico, el comercio minorista y la educación a ser más eficientes, ya sea redactando documentos, recomendando productos o creando experiencias de aprendizaje personalizadas.

Aunque los LLM ofrecen muchas ventajas, como ahorrar tiempo y simplificar tareas, también plantean desafíos, como problemas de precisión, cuestiones éticas e impacto medioambiental. A medida que estos modelos mejoren, desempeñarán un papel aún más importante en nuestra vida cotidiana y en el trabajo.

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