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¿Qué es un LLM de inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es un campo en constante evolución que tiene como objetivo crear sistemas informáticos que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones.

¿Qué es un LLM en Inteligencia artificial?

Un modelo de lenguaje de gran escala (large language models, LLM, por sus siglas en inglés) en inteligencia artificial es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático diseñado para comprender, interpretar y generar texto en lenguaje natural. Estos modelos reciben entrenamiento utilizando grandes cantidades de datos de texto para aprender patrones, estructuras y relaciones gramaticales en el lenguaje. Al hacerlo, pueden realizar una amplia variedad de tareas, como traducción automática, generación de texto, resumen, análisis de sentimientos y más.

¿Cómo funciona un LLM?

Un LLM es un tipo de modelo de inteligencia artificial que utiliza redes neuronales profundas para procesar grandes cantidades de datos de lenguaje natural y, a partir de ello, generar texto con una precisión sorprendente. En esencia, un LLM es una red neuronal que aprende patrones en grandes cantidades de datos de lenguaje natural, permitiendo que pueda generar nuevos textos a partir de los patrones aprendidos.

Los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) son herramientas de inteligencia artificial que utilizan técnicas de machine learning, específicamente una forma de redes neuronales llamada Transformer, para generar respuestas a partir de un texto de entrada.

Los LLM aprenden a partir de enormes cantidades de datos de texto. Durante su entrenamiento, estos modelos aprenden a predecir la siguiente palabra en una frase, basándose en todas las palabras que la preceden. Este aprendizaje se basa en patrones y asociaciones en los datos: si una determinada frase o secuencia de palabras tiende a seguir a otra, el modelo aprende esta asociación.

Por ejemplo, si el modelo ha visto muchas veces en sus datos de entrenamiento que la palabra “buenos” a menudo sigue a las palabras “buenos días”, aprenderá a predecir que “días” probablemente seguirá a “buenos”. A lo largo de miles de millones de frases y asociaciones de palabras, el modelo aprende a generar texto que se parece mucho al que ha visto durante su entrenamiento.

Cuando le das a un LLM un texto de entrada (llamado “prompt”), el modelo genera una respuesta continuando la secuencia de palabras. Utiliza lo que ha aprendido durante su entrenamiento para predecir cuál sería la siguiente palabra más probable, y luego la siguiente, y así sucesivamente, hasta que se alcanza un cierto número de palabras o se cumple alguna otra condición de parada.

Es importante destacar que, aunque los grandes modelos de lenguaje son muy buenos generando texto coherente y gramaticalmente correcto, no comprenden el texto de la misma manera que lo hace un humano. No tienen conciencia ni comprensión del mundo real. En lugar de eso, están simplemente prediciendo la siguiente palabra en una secuencia basándose en los patrones que han aprendido gracias a sus grandes cantidades de datos de entrenamiento.

¿Para qué se utilizan los grandes modelos de lenguaje LLM?

Los LLM han evolucionado a lo largo del tiempo, y en la actualidad, algunos de los modelos más avanzados, como GPT-4 y BERT de Google, pueden realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural con niveles de precisión y calidad nunca antes vistos. Sin embargo, a pesar de su poder y versatilidad, también existen preocupaciones sobre las limitaciones y posibles consecuencias éticas de su uso. Por lo tanto, es fundamental investigar y comprender mejor estas herramientas para garantizar su uso responsable y efectivo en diversas aplicaciones de inteligencia artificial.

¿Qué LLM existen?

Un ejemplo de LLM popular y ampliamente utilizado es GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), desarrollado por OpenAI. GPT-3 es un modelo de lenguaje de gran escala que se entrena con una enorme cantidad de datos de lenguaje natural, permitiéndole generar texto con una precisión sorprendente. GPT-3 se puede utilizar en una amplia gama de aplicaciones, como la generación de texto para chatbots, la redacción automática de correos electrónicos y la creación de contenido para redes sociales.

ChatGPT-4 es la última versión del modelo de lenguaje de OpenAI, liberada después de mi última actualización de conocimientos en septiembre de 2021. Según la información más reciente que encontré, ChatGPT-4 es una mejora significativa con respecto a las versiones anteriores en varios aspectos.

Algunas de las características destacadas de ChatGPT-4 incluyen:

  1. Mayor capacidad: GPT-4 es más grande y capaz que las versiones anteriores, lo que le permite realizar tareas más complejas y desafiantes con una mayor precisión y coherencia.
  2. Mejor desempeño en pruebas: Según los informes, GPT-4 ha logrado puntuaciones más altas en varias pruebas estandarizadas, incluyendo el LSAT, SAT, UBE y GRE.
  3. Más multilingüe: GPT-4 muestra precisión en hasta 26 idiomas, una mejora significativa con respecto a las versiones anteriores.
  4. Modelo multimodal: A diferencia de GPT-3.5, que es un modelo de texto a texto, GPT-4 es un modelo de datos a texto. Esto significa que puede aceptar imágenes como parte de un indicio y generar texto en respuesta a ellas.
  5. Mayor capacidad de memoria: Mientras que GPT-3.5 tenía una memoria de alrededor de 8,000 palabras, la memoria de corto plazo de GPT-4 es de alrededor de 64,000 palabras.

Otro ejemplo de LLM es BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), desarrollado por Google. BERT también es un modelo de lenguaje de gran escala que utiliza una técnica de entrenamiento bidireccional para comprender mejor el contexto en el que se encuentra la palabra. BERT se utiliza en tareas como la clasificación de texto y la respuesta a preguntas.

Limitaciones y desafíos de los LLM en Inteligencia Artificial

Uno de los desafíos más significativos es la necesidad de enormes cantidades de datos para entrenar estos modelos. Los LLM se basan en redes neuronales y machine learning para aprender patrones de lenguaje y generar respuestas. Para hacer esto de manera efectiva, requieren vastos conjuntos de datos que pueden ser difíciles y costosos de obtener.

Además, los LLM, como cualquier otro modelo de machine learning, solo pueden aprender de los datos en los que se entrenan. Si estos datos están sesgados o incompletos, el modelo también lo estará. Por ejemplo, si los datos de entrenamiento contienen sesgos humanos, los LLM también reflejarán estos sesgos en sus respuestas.

Otro desafío es que los LLM no comprenden realmente el lenguaje o el contexto de la misma manera que un ser humano. En cambio, aprenden a predecir la siguiente palabra en una oración en función de los patrones en los datos de entrenamiento. Esto puede llevar a respuestas que parecen sensatas a nivel superficial, pero que carecen de una verdadera comprensión del contexto.

Finalmente, aunque los LLM son útiles para generar texto y alimentar asistentes de IA, su aplicación en el mundo real puede ser complicada. Proporcionar un servicio de calidad utilizando estos modelos requiere un cuidadoso ajuste y personalización para cada tarea específica. Además, aunque los LLM pueden generar texto convincente, aún no pueden reemplazar la intuición, la experiencia y el juicio humano en muchas áreas.

En resumen, aunque los LLM ofrecen una gran promesa en el campo de la IA, también presentan desafíos significativos que deben abordarse a medida que continuamos desarrollando y desplegando estas tecnologías.

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