Modelo de Lenguaje Grande (LLM)

Un Gran Modelo Lingüístico (LLM ) es un sofisticado tipo de algoritmo de algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que aplica técnicas de aprendizaje profundo para comprender, resumir, generar y predecir nuevos contenidos. Estos modelos se entrenan en conjuntos de datos masivos que comprenden miles de millones de palabras de libros, artículos y sitios web, lo que les permite captar los matices del lenguaje humano. Para función de un LLM es la arquitectura Transformer, que utiliza un mecanismo de autoatención para ponderar la importancia de las distintas palabras de una secuencia, lo que facilita la comprensión contextual de frases y y párrafos largos. Esta capacidad los convierte en la piedra angular del moderno Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).

Mecanismos básicos y formación

El desarrollo de un LLM consta de dos fases principales: preformación y ajuste. Durante el preentrenamiento, el modelo realiza un aprendizaje no supervisado en un amplio corpus de texto sin etiquetar para aprender gramática, hechos y capacidades de razonamiento. Este proceso se basa en gran medida en tokenización, en la que el texto se divide en unidades en unidades más pequeñas llamadas tokens. A continuación, los desarrolladores aplican un ajuste fino utilizando datos de entrenamiento etiquetados para adaptar el modelo a situaciones específicas. para adaptar el modelo a tareas específicas, como el diagnóstico médico o el análisis jurídico. Organizaciones como el Stanford Center for Research on Foundation Models (CRFM) classify estos clasifican estos sistemas adaptables como su amplia aplicabilidad.

Aplicaciones en el mundo real

Los LLM han pasado de ser laboratorios de investigación a herramientas prácticas que impulsan innumerables aplicaciones en todos los sectores. Su capacidad para generar textos coherentes y procesar información ha propiciado su adopción generalizada.

• Agentes conversacionales y chatbots: Avanzado chatbots impulsados por modelos como GPT-4 o GPT-4 o Meta Llama ofrecen atención al cliente, redactan correos electrónicos y actúan como asistentes personales. personales. Estos sistemas suelen utilizar Generación Aumentada de Recuperación (RAG) para acceder a información externa actualizada, reduciendo el riesgo de alucinaciones.
• Generación y depuración de código: Herramientas como GitHub Copilot aprovechan los LLM para ayudar a los desarrolladores autocompletando fragmentos de código, convirtiendo comentarios en código funcional y explicando lógicas complejas. lógica compleja, acelerando así el ciclo de vida del desarrollo de software.

Máster en Inteligencia Artificial Multimodal

Aunque los LLM se especializan en texto, el campo está evolucionando hacia la IA multimodal, que integra texto con otros tipos de datos otros tipos de datos, como imágenes y audio. Esto tiende un puente entre el modelado del lenguaje y la visión por ordenador (CV). Por ejemplo, modelos lingüísticos de visión (VLM) pueden analizar una imagen y responder a preguntas sobre ella.

En este contexto, los modelos de detección de objetos como Ultralytics YOLO11 proporcionan la comprensión visual que complementa el razonamiento textual de un LLM. Modelos especializados como YOLO permiten a los usuarios detect objetos mediante texto de vocabulario abierto, combinando así los conceptos lingüísticos con el reconocimiento visual.

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a YOLO-World model capable of understanding text prompts
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")

# Define custom classes using natural language text
model.set_classes(["person wearing a hat", "red backpack"])

# Run inference to detect these specific text-defined objects
results = model("path/to/image.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

Desafíos y consideraciones

A pesar de su poder, los LLM se enfrentan a importantes retos. Pueden presentar sesgo en la IA derivada de sus datos de entrenamiento, lo que resultados injustos o sesgados. Además, el enorme coste computacional de ejecutar estos modelos ha impulsado la investigación sobre la cuantificación y optimización de modelos. en técnicas de cuantificación y optimización técnicas de cuantificación y optimización de modelos para hacerlos más eficientes en hardware como los de NVIDIA. Comprender estas limitaciones es crucial para implantar la IA Generativa de forma responsable.

Conceptos Relacionados

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Campo más amplio de la IA centrado en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Los LLM son una de este campo.
• Visión por ordenador: A diferencia de los LLM, que procesan texto, la CV permite a las máquinas interpretar información visual. Modelos como YOLO11 destacan en este ámbito, aunque cada vez se solapan más con los LLM en aplicaciones multimodales.
• Tokenización: El proceso de convertir texto en entrada numérica que el modelo pueda procesar. Se trata de una etapa fundamental para cualquier modelo lingüístico de aprendizaje profundo.

Para más información sobre la arquitectura fundamental de los LLM, el documento Attention Is All You Need ofrece la definición original del modelo modelo Transformer. Encontrará más recursos sobre modelos de nivel empresarial en IBM Research y Google DeepMind.