Grandes Modelos de Lenguaje (LLM): Más allá de la creación de texto y pose

Cuando se habla de los Grandes Modelos de Lenguaje (Large Language Models, o LLM), para algunos podría sonar a jerga técnica abstracta, pero cuando se menciona ChatGPT, quizás las orejas de muchos se levanten en reconocimiento.

¿Qué son los LLM?

Los LLM son, en esencia, redes neuronales gigantes con la capacidad de leer, traducir, y resumir textos, así como de generar oraciones y prever palabras, emulando la escritura o habla humana. Estos modelos de Inteligencia Artificial (IA) han sido entrenados con inmensas cantidades de datos y millones de palabras, permitiéndoles reconocer patrones lingüísticos y aprender sobre el uso natural y contextual del lenguaje.

Un Vistazo a Algunos Modelos Prominentes

La popularidad de los LLM, tales como ChatGPT de OpenAI, ha ido en aumento. Vamos a explorar brevemente tres ejemplos destacados de estos modelos.

• ChatGPT3: Entrenado con aproximadamente 570GB de datos de texto del conjunto de datos público CommonCrawl, se distingue por poseer una de las redes neuronales más grandes del mercado y su habilidad para replicar cualquier tipo de texto con una estructura específica.
• Turing NLG: Presentado en 2020 por Microsoft, durante un tiempo ostentó el título del LLM más grande, albergando 17.000 millones de parámetros. Puede generar palabras para completar oraciones incompletas, resumir textos y responder preguntas.
• Gopher: Desarrollado por DeepMind, Gopher se destaca por su comprensión del lenguaje multitarea a una escala masiva, con un impresionante total de 280.000 millones de parámetros.

Aplicaciones Empresariales de los LLM

Estos modelos pueden ser aplicados en diversas áreas dentro de una empresa, tales como:

• Creación de Contenido: Ofrecen apoyo a los redactores y creadores de contenido generando textos desde cero, ofreciendo ideas creativas y reescribiendo textos.
• Traducción: Poseen la capacidad de traducir textos a cualquier idioma.
• Planificación: Más allá de la generación de texto, también tienen capacidades relacionadas con la organización de tareas.
• Atención al Cliente: Se pueden emplear como chatbots para ofrecer un primer nivel de atención al cliente, resolviendo cuestiones básicas y derivando a un humano cuando sea necesario.
• Soporte para Programadores: Pueden asistir a los ingenieros con dudas sobre código y programación.
• Ciberseguridad: Ofrecen apoyo en la batalla contra los ciberataques.

Ventajas de los LLM

Gracias a su aprendizaje automático no supervisado, los LLM pueden aprender de datos no etiquetados, creando textos y traducciones automáticas, y debido a que gestionan enormes cantidades de datos, comprenden la estructura del lenguaje. Además, son modelos multiusos, capaces de ser aplicados en diversas tareas.

El Lado Oscuro de los LLM

A pesar de sus ventajas, los LLM vienen con su propio conjunto de desafíos. Su entrenamiento requiere grandes cantidades de datos y tiempo, y no es un proceso particularmente ágil debido a su complejidad. Además, la implementación de LLM requiere software especializado.

Entrenamiento de los LLM

Los LLM se entrenan generalmente utilizando copiosas cantidades de datos textuales, a través de dos estilos predominantes: el estilo BERT, enmascarando y prediciendo palabras en una oración, y el estilo GPT, prediciendo la siguiente palabra en una secuencia.

Aunque los LLM no están destinados a reemplazar a los profesionales, definitivamente pueden ser un aliado valioso en la potenciación de procesos creativos y técnicos, y en aumentar la agilidad y eficiencia en las empresas. Si bien es posible que aún enfrenten resistencias, no sería sorprendente ver a los LLM convertirse en una herramienta de equipo estándar en el futuro, similar a los programas de automatización en el presente.