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Explore cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), su evolución a lo largo del tiempo y cómo se pueden aplicar en industrias como los sectores legal y minorista.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son sistemas avanzados de IA generativa capaces de comprender y generar texto similar al humano. Estos modelos pueden reconocer e interpretar lenguajes humanos, tras haber sido entrenados con millones de gigabytes de datos de texto recopilados de Internet. Las innovaciones impulsadas por LLM como ChatGPT se han convertido en nombres muy conocidos, haciendo que la IA generativa sea más accesible para todos.
Con el mercado global de LLM preparado para alcanzar los 85.600 millones de dólares en 2034, muchas organizaciones se están centrando en la adopción de LLM en todas sus funciones empresariales.
En este artículo, exploraremos cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes y sus aplicaciones en diversas industrias. ¡Empecemos!
Fig 1. Los LLM utilizan algoritmos de deep learning para generar y comprender texto.
La evolución de los modelos de lenguaje grandes
La historia de los grandes modelos lingüísticos abarca varias décadas, llenas de avances en la investigación y descubrimientos fascinantes. Antes de sumergirnos en los conceptos básicos, exploremos algunos de los hitos más importantes.
Aquí tienes un vistazo rápido a los hitos clave en el desarrollo de los LLM:
Años 60: 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 la entrada del usuario y responde en consecuencia, simulando una conversación básica.
Años 90: Se desarrollaron las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) para procesar datos secuenciales como texto o voz. Podían recordar entradas pasadas, pero tenían problemas con las secuencias largas, lo que llevó a la creación de redes de Memoria a Corto Plazo (LSTM) para solucionar este problema.
2014: Se introdujeron las Unidades Recurrentes Cerradas (GRU) como una versión más simple y rápida de las LSTM. Casi al mismo tiempo, se desarrollaron los mecanismos de atención, que permiten a la IA centrarse en las partes más importantes de una secuencia para una mejor comprensión.
2017:Transformer introdujo una nueva forma de procesar texto utilizando la atención multi-cabezal y el procesamiento paralelo. A diferencia de las RNN, podían analizar secuencias completas a la vez, haciéndolas más rápidas y mejores en la comprensión del 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, donde la información fluye tanto hacia adelante como hacia atrás. Estos avances han mejorado enormemente la capacidad de dichos modelos para comprender y generar lenguaje natural.
Fig. 2. La evolución de los modelos de lenguaje grandes.
¿Cómo funciona un LLM?
Para entender cómo funciona un LLM (Modelo de Lenguaje Grande), es importante primero aclarar qué es exactamente un LLM.
Los LLM son un tipo de modelo fundacional: sistemas de IA de propósito general entrenados en conjuntos de datos masivos. Estos modelos se pueden ajustar para tareas específicas y están diseñados para procesar y generar texto de una manera que imite la escritura humana. Los LLM sobresalen en la realización de predicciones a partir de indicaciones mínimas y se utilizan ampliamente en la IA generativa para crear contenido basado en las aportaciones humanas. Pueden inferir el contexto, proporcionar respuestas coherentes y relevantes, traducir idiomas, resumir texto, responder preguntas, ayudar en la escritura creativa e incluso generar o depurar código.
Los LLM son increíblemente grandes y operan utilizando miles de millones de parámetros. Los parámetros son pesos internos que el modelo aprende durante el entrenamiento, lo que le permite generar resultados basados en la entrada que recibe. Generalmente, los modelos con más parámetros tienden a ofrecer un mejor rendimiento.
Aquí hay 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 entradas de vídeo.
Claude 3.5: Presentado en junio de 2024 por Anthropic, Claude 3.5 se basa en la serie Claude 3 y proporciona 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 con hasta 70.000 millones de parámetros. Estos modelos de código abierto son conocidos por su rentabilidad y su sólido rendimiento en varios benchmarks.
Gemini 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 modelos de lenguaje grandes (LLM) tienen varios componentes clave que trabajan juntos para comprender y responder a las indicaciones del usuario. Algunos de estos componentes están organizados en capas. Cada capa gestiona tareas específicas en el pipeline de procesamiento del lenguaje.
Por ejemplo, la capa de embedding descompone las palabras en partes más pequeñas e identifica las relaciones entre ellas.
Partiendo de esto, la capa feedforward analiza estas partes para encontrar patrones. De manera similar, la capa recurrente asegura 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 priorizar las palabras clave o las frases sobre las menos importantes. Tomemos el caso de traducir "The cat sat on the mat" al francés: el mecanismo de atención asegura que el modelo alinee "cat" con "le chat" y "mat" con "le tapis", preservando el significado de la oración. Estos componentes trabajan juntos paso a paso para procesar y generar texto.
Diferentes tipos de LLM
Todos los LLM comparten los mismos componentes fundamentales, pero pueden construirse y adaptarse para fines específicos. Aquí hay algunos ejemplos de diferentes tipos de LLM y sus capacidades únicas:
Modelos zero-shot: Estos modelos pueden manejar tareas para las que no han sido entrenados específicamente. Utilizan el conocimiento general que han aprendido para comprender nuevas indicaciones y hacer predicciones sin necesidad de entrenamiento adicional.
Modelos ajustados: Los modelos ajustados se basan en modelos generales, pero se entrenan más a fondo 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.
¿Cómo se relaciona el procesamiento del lenguaje natural con los LLM?
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) 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 (LLM) unen estos dos campos. Utilizan técnicas de PNL para comprender el lenguaje y luego aplican la IA generativa para crear respuestas originales, similares a las humanas. Esta combinación permite a los LLM procesar el lenguaje y generar texto creativo y significativo, lo que los hace útiles para tareas como conversaciones, creación de contenido y traducción. Al combinar las fortalezas tanto del PNL como de la IA generativa, los LLM hacen posible que las máquinas se comuniquen de una manera que se sienta natural e intuitiva.
Fig. 3. La relación entre la IA generativa, el PLN y los LLM.
Aplicaciones de los LLM en diversas industrias
Ahora que hemos cubierto qué es un LLM y cómo funciona, echemos un vistazo a algunos casos de uso en diferentes industrias que muestran el potencial de los LLM.
Uso de LLM en tecnología legal
Los modelos de IA están transformando la industria legal, y los LLM han hecho que tareas como la investigación y la redacción de documentos legales sean mucho más rápidas para los abogados. Se pueden utilizar para analizar rápidamente textos legales, como leyes y casos pasados, para encontrar la información que necesitan los abogados. Los LLM también pueden ayudar a escribir documentos legales, 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 los LLM para cumplir con las regulaciones identificando posibles infracciones y proporcionando recomendaciones para abordarlas. Al revisar los contratos, los LLM pueden resaltar los detalles clave, identificar los riesgos o errores y sugerir cambios.
Fig. 4. Una visión general de cómo se pueden utilizar los LLM para la investigación jurídica.
Retail y E-commerce: Chatbots impulsados por IA 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 personalizadas de productos. Las aplicaciones integradas con LLM pueden guiar a los clientes a través de la compra de productos, como ayudarlos a elegir artículos, agregarlos a su carrito y completar el pago.
Además, los chatbots basados en LLM pueden responder a las consultas comunes de los clientes sobre productos, servicios y envíos. Esto libera a los representantes de atención al cliente para que se ocupen de problemas más complejos. 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.
Los LLM en la investigación y la academia
Otra aplicación interesante de los LLM es en el sector de la educación. Los LLM pueden generar problemas de práctica y cuestionarios para los estudiantes, haciendo que el aprendizaje sea más interactivo.
Cuando se ajustan con libros de texto escolares, los LLM pueden proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizado, permitiendo a los estudiantes aprender a su propio ritmo y centrarse en los temas que les resultan más difíciles. Los profesores también pueden aprovechar los LLM para calificar el trabajo de los estudiantes, como ensayos y exámenes, ahorrando tiempo y permitiéndoles centrarse en otros aspectos de la enseñanza.
Además, estos modelos pueden traducir libros de texto y materiales de estudio a diferentes idiomas, lo que ayuda a los estudiantes a acceder a contenido educativo en sus idiomas nativos.
Fig 5. Un ejemplo de traducción de texto utilizando un LLM.
Pros y contras de los modelos de lenguaje grandes
Los LLM ofrecen muchas ventajas al comprender el lenguaje natural, automatizar tareas como el resumen y la traducción, y ayudar con la codificación. Pueden combinar información de diferentes fuentes, resolver problemas complejos y facilitar la comunicación multilingüe, lo que los hace útiles en muchos sectores.
Sin embargo, también conllevan desafíos, como el riesgo de difundir desinformación, preocupaciones éticas sobre la creación de contenido realista pero falso y errores ocasionales en áreas críticas. Además de eso, tienen un impacto ambiental significativo, ya que el entrenamiento de un solo modelo puede producir tanto carbono como cinco automóviles. Equilibrar sus ventajas con estas limitaciones es clave para usarlos de manera responsable.
Conclusiones clave
Los modelos de lenguaje grandes están transformando la forma en que utilizamos la IA generativa, facilitando que las máquinas comprendan y creen texto similar al humano. Están ayudando a industrias como la legal, el comercio minorista y la educación a ser más eficientes, ya sea redactando documentos, recomendando productos o creando experiencias de aprendizaje personalizadas.
Si bien los LLM ofrecen muchos beneficios, como ahorrar tiempo y simplificar tareas, también conllevan desafíos como problemas de precisión, preocupaciones éticas e impacto ambiental. A medida que estos modelos mejoran, están destinados a desempeñar un papel aún mayor en nuestra vida diaria y en nuestros lugares de trabajo.
