LLM – Transformando el trabajo con IA

LLM son las siglas de «Large Language Model», cuyo significado es modelo de lenguaje grande o de gran cantidad de datos. Tanto la IA generativa como los LLMs son un subconjunto de los modelos de aprendizaje profundo. Es un término relativamente novedoso, que seguro que ya hemos escuchado previamente, pero quizás no nos hemos parado a reflexionar el significado de sus siglas. Surgió alrededor de 2018 y se desempeñan bien en una amplia variedad de tareas.

Los modelos generales están entrenados con gran cantidad de datos capacitados para resolver problemas genéricos, y los más específicos son entrenados con una base de datos más específica para resolver una función concreta. Consiste en pre-entrenar y afinar el modelo para que cada vez te pueda proporcionar una respuesta más precisa y correcta, ofreciéndote respuestas en formato de texto, documentos, resúmenes, etc. Además, también se le puede entrenar para la resolución de problemas más específicos en diversos sectores o áreas, cómo comentábamos.

Un curso de Google pone un ejemplo muy claro para diferenciar a los modelos más específicos;

Pongamos de ejemplo a un perro que vamos a entrenar. Le podemos enseñar a sentarse, a no ladrar, a dar la pata, a comer sin manchar y a no morder a otros perros, por ejemplo, de tal forma que le ayudaremos a que sea un buen perro. Pero, ¿Qué ocurre si el perro es responsable de realizar una tarea más específica? Cómo acompañar a una persona haciéndole de guía o tener una misión policial importante. Estos perros deberán realizar entrenamientos especiales para esas tareas. Pues lo mismo pasa con los LLM en este caso.

¿Qué son los LLM?

Según AWS, los LLM son modelos de aprendizaje profundo muy grandes, que se preentrenan con grandes cantidades de datos. El transformador subyacente es un conjunto de redes neuronales que consta de un codificador y un decodificador con capacidades de auto atención. El codificador y el decodificador extraen significados de una secuencia de texto y comprenden las relaciones entre las palabras y las frases que contiene.

¿Por qué son importantes?

Porque permiten que las máquinas comprendan y generen leguaje humano, lo que los hace valiosos en una amplia gama de aplicaciones y tareas, como asistencia en sanidad, educación, traducción automática, automatización de tareas repetitivas, generación de contenido, etc.

Además, tienen la capacidad de adaptarse a tareas específicas, ya que son muy flexibles, lo que les permite realizar tareas complejas de procesamiento del lenguaje natural con alta precisión enfocado en algo acotado, como puede ser mejorar la satisfacción de los clientes a través de la web. Su capacidad para comprender el contexto y la intención detrás del lenguaje los hace excepcionalmente poderosos en entornos de trabajo.

¿Cómo se crean los LLM?

Hay varias formas de realizar estos modelos de aprendizaje, cómo por ejemplo fine-tuning, prompting, aprendizaje reforzado, etc., que si son de vuestra relevancia introduciremos más detenidamente en otro artículo.

Son desarrollados por equipos de científicos de datos, ingenieros de machine learning y expertos en inteligencia artificial, quienes trabajan en la investigación, desarrollo y optimización de estos modelos.

Los ejemplos de LLM más reconocidos actualmente

Los LLM más reconocidos son la serie de modelos GPT de OpenAI (por ejemplo, GPT-3, GPT -3.5 y GPT-4 , utilizados en ChatGPT y Microsoft Copilot ), PaLM y Gemini de Google (el último de los cuales se utiliza actualmente en el chatbot del mismo nombre), Claude de Anthropic, LlaMa, entre otros.

Un gráfico más informativo sobre estos modelos podéis encontrarlo aquí.

Conclusión

Su capacidad para comprender y generar lenguaje humano abre un mundo de posibilidades para la automatización de tareas, la optimización de procesos y la mejora de la productividad en el entorno laboral. Incorporar los LLM en nuestro trabajo puede significar un cambio radical en la eficiencia y la calidad de los resultados, allanando el camino hacia un futuro laboral más inteligente y ágil.

Los LLMs requieren prompts claros y específicos, que instruyan al modelo sobre cómo estructurar su respuesta. La claridad en los prompts implica el uso de un lenguaje simple y no ambiguo que evite el uso de jerga y vocabulario excesivamente complejo, por ello; ¿Os gustaría que os compartiésemos un conjunto de claves para mejorar vuestros prompts y obtener mejores respuestas de estos modelos?

Independientemente a lo mencionado antes, ha aparecido el término LWM (Large World Model), que podría ser la evolución de los LLM. Aún está muy verde el término y en observación. Si te interesan los LLM es recomendable que nos dejes un comentario con los aspectos que te gustaría explorar, ya que pretendemos profundizar mucho más este término.

Referencias

https://aws.amazon.com/es/what-is/large-language-model/

https://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_de_lenguaje_grande

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