¿Qué es un gran modelo de lenguaje (LLM)?

Un gran modelo de lenguaje (LLM) es un tipo cada vez más popular de inteligencia artificial diseñado para generar respuestas escritas a consultas similares a las humanas. Los LLM se entrenan con grandes cantidades de datos de texto y aprenden a predecir la siguiente palabra, o secuencia de palabras, en función del contexto proporcionado, incluso pueden imitar el estilo de escritura de un autor o género en particular.

Los LLM surgieron de los laboratorios y fueron noticia a principios de la década de 2020 y desde entonces se han convertido tanto en productos independientes como en capacidades de valor añadido integradas en muchos tipos de software empresarial. Gracias a su impresionante capacidad para interpretar solicitudes y producir respuestas útiles, los LLM se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, como el procesamiento de lenguaje natural, la traducción automática, la generación de contenido, los chatbots y el resumen de documentos.

¿Qué es un gran modelo de lenguaje?

Un gran modelo de lenguaje (LLM) es un sistema de inteligencia artificial que se ha entrenado en un vasto conjunto de datos, a menudo formado por miles de millones de palabras extraídas de libros, la web y otras fuentes, para generar respuestas similares a las humanas y contextualmente relevantes a las consultas. Debido a que los LLM están diseñados para comprender las preguntas, llamadas "prompts" en la terminología de LLM, y generar respuestas en lenguaje natural, pueden realizar tareas como responder preguntas de los clientes, resumir información en un informe, generar primeros borradores de correos electrónicos, incluso escribir poesía y código informático. Los LLM suelen tener un profundo conocimiento de la gramática y la semántica del idioma en el que se entrenan, y se pueden perfeccionar utilizando los propios datos de una empresa.

Dado que pueden reconocer e interpretar el lenguaje humano -aunque no comprenderlo realmente como lo hacen los humanos-, los LLMs representan un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural. El LLM más conocido es probablemente ChatGPT, el programa de IA de OpenAI entrenado en miles de millones de palabras de libros, artículos y sitios web. La empresa ofrece acceso directo a ChatGPT a través de un navegador web o aplicación móvil, o se puede vincular al software empresarial a través de API programables. Otros LLM comunes incluyen Cohere, GPT-4 y BARD.

Los datos textuales utilizados para entrenar un LLM pueden ser estructurados, como en una base de datos, o no estructurados. La mayoría de las empresas tienen grandes cantidades de datos no estructurados, como mensajes de texto, correos electrónicos y documentos.

Los usos empresariales más populares de los LLM incluyen chatbots de servicio al cliente, asistentes digitales y servicios de traducción que son más contextuales, coloquiales y de sonido natural que las herramientas tradicionales de traducción palabra por palabra. Los LLM también pueden realizar tareas bastante avanzadas, como predecir estructuras de proteínas y escribir código de software. La atención médica, los productos farmacéuticos, las finanzas y el comercio minorista se encuentran entre los sectores que dan buen uso a los LLM. Por ejemplo, un proveedor de atención médica podría usar un LLM para clasificar a los pacientes que llaman a una línea directa, mientras que una empresa de inversión podría utilizarlo para examinar y resumir informes de ganancias, noticias y publicaciones en redes sociales para detectar tendencias de acciones. Los LLM pueden ayudar a las empresas a gestionar y analizar datos, obteniendo insights que pueden crear valor empresarial. Y en ambos casos, el LLM realiza la tarea más rápido de lo que podrían hacerlo los analistas humanos.

Esto ha suscitado un gran interés en la tecnología, tanto que se prevé que el mercado global de LLM crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 21,4 % para alcanzar los 40,8 mil millones de dólares para 2029, según un estudio de Valuates Reports de 2023.

Hay algunos conceptos clave que se deben comprender al pensar en los LLM. Son los siguientes:

• Lenguaje natural. Cualquier lenguaje que los seres humanos utilizan en situaciones ordinarias, como en conversaciones o informes escritos, no desarrollado con una finalidad técnica, como el código informático.
• Procesamiento en lenguaje natural. Un tipo de tratamiento de datos que puede analizar la estructura y el significado de un texto escrito o hablado.
• Modelo de lenguaje. Un modelo de un lenguaje natural que puede predecir la siguiente palabra mejor de una frase u oración dentro del contexto deseado.

Al igual que los seres humanos, los LLM no son perfectos. La calidad de su salida depende de la calidad de su entrada, es decir, de la información utilizada para entrenarlos. Datos obsoletos pueden dar lugar a errores, como un chatbot que da una respuesta incorrecta sobre los productos de una empresa. La falta de datos suficientes puede hacer que los LLM obtengan respuestas o "alucinen". Aunque los LLM son muy buenos para predecir, al menos por ahora, no lo son tanto para explicar cómo han llegado a una conclusión determinada. Y muchos LLM se entrenan con libros, artículos de periódico e incluso páginas de Wikipedia, lo que suscita preocupación por la infracción de los derechos de autor. Cuando no se gestionan rigurosamente, los LLM pueden plantear problemas de seguridad, por ejemplo, al utilizar información confidencial o privada en una respuesta.

Una técnica de IA llamada generación aumentada de recuperación (RAG) puede ayudar con algunos de estos problemas al mejorar la precisión y relevancia de los resultados de un LLM. La RAG proporciona una forma de agregar información dirigida sin cambiar el modelo subyacente. Los modelos de RAG crean repositorios de conocimientos, normalmente basados en los propios datos de una organización, que se pueden actualizar continuamente para proporcionar respuestas contextuales y oportunas. Por ejemplo, los chatbots y otros sistemas conversacionales pueden usar RAG para asegurarse de que sus respuestas a las preguntas de los clientes se basan en la información actual sobre el inventario, las preferencias del comprador y las compras anteriores, y para excluir información que esté desactualizada o sea irrelevante para el contexto operativo previsto del LLM.

Preguntas frecuentes sobre el gran modelo de lenguaje

¿Cuáles son los cinco grandes modelos de lenguaje?

Los expertos no se ponen de acuerdo sobre los mejores LLM, pero cinco que muchos pregonan son GPT-4 de OpenAI, Claude 2 de Anthropic, Llama 2 de Meta, Orca 2 de Microsoft Research y Command de Cohere. ChatGPT también es de OpenAI.

¿Cuál es la diferencia entre los LLM y la IA?

La inteligencia artificial es un término amplio que abarca muchas tecnologías que pueden imitar el comportamiento o las capacidades humanas. Los grandes modelos de lenguaje son un tipo de IA generativa, el término general para los modelos de IA que generan contenido que incluye texto, imágenes, video, lenguaje hablado y música.