¿Qué son los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM)?

Los grandes modelos de lenguaje (LLM, del inglés Large Language Models) son un modelo de lenguaje de IA capaz de procesar grandes ca­n­ti­da­des de datos y, entre otras cosas, co­m­pre­n­der, resumir y generar textos. Se basa en el apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co y opera ide­n­ti­fi­ca­n­do patrones presentes en el conjunto de datos.

¿Qué ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas definen a un LLM?

En su sentido más amplio, los grandes modelos de lenguaje (LLM), también conocidos como modelos de lenguaje de gran tamaño, son redes neu­ro­na­les. Se ca­ra­c­te­ri­zan por permitir que los or­de­na­do­res resuelvan problemas de forma autónoma y mejoren sus ha­bi­li­da­des. Gracias a la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial y al deep learning, los LLM pueden “au­toe­n­tre­nar­se” siempre que se les su­mi­ni­s­tre la su­fi­cie­n­te cantidad de datos ac­tua­li­za­dos.

Los grandes modelos de lenguaje pueden realizar diversas tareas en lenguaje natural, como por ejemplo:

• Crear texto
• Resumir co­n­te­ni­dos
• Traducir co­n­te­ni­dos
• Reconocer y predecir patrones en textos
• Pro­po­r­cio­nar in­fo­r­ma­ción

¿Para qué se utilizan los grandes modelos de lenguaje?

Los LLM pueden en­tre­nar­se para para distintas tareas y campos de apli­ca­ción. Su uso como IA ge­ne­ra­ti­va es bastante común. Por ello, se emplean como solución de IA capaz de generar nuevos co­n­te­ni­dos o datos similares a los que se uti­li­za­ron en su en­tre­na­mie­n­to. En estos casos, el servicio se maneja mediante prompt en­gi­nee­ri­ng. A co­n­ti­nua­ción, descubre los casos de uso más comunes para los LLM:

• Crear texto: Los LLM son muy útiles para las he­rra­mie­n­tas de IA que generan textos. Puede ser un poema, un correo ele­c­tró­ni­co, un artículo de blog, una noticia o un texto de producto en la extensión deseada.
• Analizar y optimizar textos: Si entrenas ade­cua­da­me­n­te un LLM, puedes usarlo para revisar ma­te­ria­les textuales exi­s­te­n­tes y detectar errores o áreas de mejora. Estos modelos también se pueden usar para traducir.
• Programar: Tampoco deben pasarse por alto las po­si­bi­li­da­des que ofrecen los modelos de lenguaje de IA en el de­sa­rro­llo de apli­ca­cio­nes. Por ejemplo, permiten revisar si el código escrito es correcto o crear bloques de código re­cu­rre­n­tes de forma au­to­má­ti­ca.
• Análisis de se­n­ti­mie­n­tos: Los grandes modelos de lenguaje te permiten resumir y evaluar el estado de ánimo de las reseñas de clientes, co­me­n­ta­rios en blogs o reac­cio­nes en redes sociales en el marco de un análisis de se­n­ti­mie­n­tos.
• Chatbots: Para dar una respuesta rápida a las preguntas de los usuarios sobre productos, servicios o asi­s­te­n­cia, los chatbots basados en LLM se presentan como una solución muy adecuada.
• Búsqueda de ADN: En el análisis de se­cue­n­cias de ADN, las he­rra­mie­n­tas de IA basadas en LLM hacen el trabajo bastante más fácil. Por ejemplo, ayudan a ide­n­ti­fi­car patrones re­cu­rre­n­tes o inusuales en las cadenas de ADN.
• Pro­ce­sa­mie­n­to de material au­dio­vi­sual: En el trabajo diario con imagen y sonido, los LLM tienen un peso también im­po­r­ta­n­te. Entre otras cosas, pueden generar su­b­tí­tu­los en di­fe­re­n­tes idiomas, reconocer patrones de voz y rostros, y crear nuevas imágenes o canciones.

¿Cómo funcionan los LLM?

La IA no puede trabajar con datos no es­tru­c­tu­ra­dos como textos continuos o imágenes; ya que se basa en valores numéricos. Para que puedan trabajar con lenguaje natural, los LLM se basan en los llamados modelos de tra­n­s­fo­r­ma­do­res. Estos modelos tra­n­s­fo­r­man los prompts in­tro­du­ci­dos en tokens. Cada token contiene una parte de una palabra, a la que se asigna una ID única. De esta manera, el LLM dispone de un valor numérico para cada token, lo que le permite entender los co­m­po­ne­n­tes de la entrada. Para obtener el mejor pro­ce­sa­mie­n­to posible, se utilizan cientos de miles de millones de pa­rá­me­tros que se van op­ti­mi­za­n­do.

El LLM establece co­ne­xio­nes es­ta­dí­s­ti­cas entre los di­fe­re­n­tes tokens y, de esta forma, ide­n­ti­fi­ca patrones: por ejemplo, en qué contexto aparecen con mayor fre­cue­n­cia los co­m­po­ne­n­tes de las palabras o cómo se re­la­cio­nan entre sí las oraciones de un párrafo. Al generar una respuesta, un LLM genera primero tokens, que luego se co­n­vie­r­ten en lenguaje natural. La respuesta se basa en pro­ba­bi­li­da­des: los tokens con menor pro­ba­bi­li­dad se utilizan con menos fre­cue­n­cia que los de mayor pro­ba­bi­li­dad. Ajustando el parámetro “te­m­pe­ra­tu­re” (cuanto más alto sea el valor, más creativas serán las re­s­pue­s­tas), también se puede hacer que un LLM utilice términos menos fre­cue­n­tes.

¿Qué modelos de lenguaje de IA existen?

En la ac­tua­li­dad, los LLM de­sem­pe­ñan un im­po­r­ta­n­te papel en el mundo em­pre­sa­rial. Dándoles un uso apropiado, pueden ofrecer diversas ventajas a una empresa, como una mejor relación con los clientes, in­no­va­ción, una mejor toma de de­ci­sio­nes y, sobre todo, un aumento de la pro­du­c­ti­vi­dad y la efi­cie­n­cia. Esto explica que exista una cantidad de modelos de lenguaje de IA di­s­po­ni­bles tan extensa. A co­n­ti­nua­ción, hemos resumido algunas de las so­lu­cio­nes más im­po­r­ta­n­tes del mercado:

• GPT-3.5 y GPT-4: GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI son uno de los LLM más conocidos. Estos dos re­pre­se­n­ta­n­tes de la familia GPT (Ge­ne­ra­ti­ve Pre­trai­ned Tra­n­s­fo­r­mer) son la base del chatbot ChatGPT, que cosecha un éxito sin igual a nivel mundial. Se estima que la versión 4 trabaja con más de 1 billón de pa­rá­me­tros.
• BERT: BERT (Bi­di­re­c­tio­nal Encoder Re­pre­se­n­ta­tio­ns from Tra­n­s­fo­r­me­rs) es un LLM de Google. Se ha utilizado en diversas apli­ca­cio­nes para el pro­ce­sa­mie­n­to del lenguaje natural, desde motores de búsqueda (incluido el propio Google) hasta chatbots. En la versión BERT large se utilizan 340 millones de pa­rá­me­tros di­fe­re­n­tes.
• PaLM: Con PaLM (Pathways Language Model) o PaLM 2, Google ofrece co­m­pe­te­n­cia directa a ChatGPT basada en LLM. El bot, que se basa en 540 mil millones de pa­rá­me­tros, destaca, entre otros aspectos, por una co­m­pre­n­sión so­fi­s­ti­ca­da de la lógica formal, las ma­te­má­ti­cas y la co­di­fi­ca­ción.
• LlaMA: El LLM de código abierto LlaMA (Large Language Model Meta AI) ha sido de­sa­rro­lla­do por Meta, la compañía detrás de Facebook. Está diseñado para permitir a de­sa­rro­lla­do­res, in­ve­s­ti­ga­do­res y empresas crear, probar y escalar de manera re­s­po­n­sa­ble ideas de IA ge­ne­ra­ti­va. De­pe­n­die­n­do del modelo elegido, se utilizan entre 8 y 70 mil millones de pa­rá­me­tros.
• Claude: Claude es una solución LLM de Anthropic, diseñada para que los re­su­l­ta­dos sean lo más útiles y precisos posible. Busca de­sa­rro­llar una IA con un enfoque más ético y re­s­po­n­sa­ble en co­m­pa­ra­ción con otras so­lu­cio­nes.