Modelos LLM: Qué son y para qué se utilizan

Los modelos de lenguaje de gran tamaño, también conocidos por sus siglas en inglés LLM (Large Language Models), se definen como modelos de aprendizaje profundo que utilizan grandes cantidades de datos. Estos modelos consiguen entrenarse sin supervisión debido a que llevan a cabo su propio autoaprendizaje. Ellos mismos aprenden a entender la gramática, los idiomas y los conocimientos básicos, lo cual se ha convertido en el hito del siglo XXI debido a la evolución que ha tenido la inteligencia artificial. 

Este tipo de mecanismos los tratamos en el Programa Superior en Inteligencia Artificial aplicada a Marketing y Ventas, donde aprendemos los secretos que encierra esta revolucionaria tecnología. 

La idea que tratamos en este artículo es la evolución de las redes neuronales recurrentes (RNN). En este caso, su función era procesar las entradas de forma secuencial. En el caso de los LLM, al procesar secuencias enteras en paralelo, logran reducir significativamente el tiempo de entrenamiento logrando resultados más innovadores.  

¿Cómo funcionan los LLM? 

Los datos son la pieza clave para entender este tipo de modelo, que se encarga de aprovechar las técnicas de aprendizaje continuo con grandes cantidades de datos textuales. Hay que destacar que los LLM constan de varias capas de redes neuronales. Cada una con parámetros que pueden ajustarse durante el entrenamiento y que mejoran mediante otra capa a la que se ha bautizado como mecanismo de atención, que es la encargada de centrarse en las partes más específicas de los conjuntos de datos.  

En este proceso, los modelos aprenden a predecir la siguiente palabra en una frase en función del contexto proporcionado por las palabras anteriores. El mecanismo funciona atribuyendo una puntuación de probabilidad a la recurrencia de palabras que se han tokenizado, desglosadas en secuencias más pequeñas de caracteres y convirtiendo los tokens en incrustaciones o representaciones numéricas del contexto. 

Una vez que hemos entrenado los datos, los LLM son capaces de generar texto prediciendo por sí mismos la siguiente palabra con los conocimientos que han adquirido. Y esto se extiende también a otros formatos, no solo el escrito, como por ejemplo el diseño de imágenes. El resultado es un concepto coherente y relevante que se puede utilizar para una amplia gama de tareas de generación de contenido.  

ChatGPT: ¿qué relación tiene con los modelos LLM? 

OpenAI fue el creador de la tecnología que revolucionó el mercado de Internet. Y aunque no conocemos todos los detalles de su producto estrella, ChatGPT, sí sabemos que el entrenamiento que llevaron a cabo para lograrlo incluyó tres fases: 

1. Aprendizaje no supervisado: Los LLM se entrenan para predecir la palabra siguiente dado un contexto de entrada, es decir, el modelo aprende a partir de grandes cantidades de datos que ya existen y no es necesaria la intervención humana adicional.  
2. Aprendizaje no supervisado: Se genera una segunda fase de aprendizaje similar a la primera para alimentar la tecnología con más datos contextuales. 
3. Aprendizaje supervisado: Una vez que podemos interactuar con el modelo, las respuestas generadas son evaluadas por más trabajadores para pasar a un proceso de etiquetación y definirlas como buenas y malas. Esta información se utiliza para potenciar respuestas que se adecúen a las preferencias humanas.  

Tipos de aplicaciones LLM 

ChatGPT es un ejemplo muy democratizado de lo que son capaces de hacer los lenguajes LLM, pero, además de esta tecnología, también tenemos que destacar otras herramientas que impulsan este tipo de prácticas: 

• Redacción de textos publicitarios: Claude, Llama 2, Cohere Command o Jurassic. 
• Respuesta a la base de conocimientos: Son los LLM que pueden responder a preguntas específicas a partir de la información en los archivos digitales. AI21 Studio Playground es un ejemplo de este estilo. 
• Clasificación de textos: En esta ocasión, realizan la función con la agrupación en clústeres para clasificar textos con significado y sentimiento similar.  
• Generación de código: Amazon Q Developer es un ejemplo para programar en varios lenguajes, como Python, JavaScript y Ruby, así como aplicaciones de codificación que incluyen consultas SQL, el diseño de sites o la escritura de comandos shell. 
• Generación de texto: Similar a la anterior, en este caso podemos completar cualquier tipo de texto generado por la herramienta. Un ejemplo es Alexa Create.  

Limitaciones de los modelos LLM 

Aunque la tecnología que mencionamos parece muy revolucionaria (y lo es), también debemos conocer sus debilidades. Existen varias barreras a las que la industria debe hacer frente y se generarán nuevas según avance la tecnología. Por el momento, podemos destacar varias: 

• Comprensión contextual: Los modelos LLM generan lenguaje, pero su entendimiento del mundo real está limitado a las estadísticas de las que han aprendido. Por tanto, les falta algo que la tecnología de momento no posee: la percepción que tenemos los seres humanos.  
• Ética y responsabilidad: Otra gran barrera es aquella que tiene que ver con la moral. Debemos asegurarnos de que los desarrollos benefician a la sociedad en su conjunto y esta es una ardua tarea que tendrán que afrontar los profesionales que se dediquen al mundo de la inteligencia artificial. 
• Generalización: El tercer desafío tiene que ver con el procesamiento del lenguaje, el cual requiere una capacidad de generalización más amplia que abarque otras formas de inteligencia y adaptabilidad en entornos cambiantes.  

Os recomendamos que no dejéis de actualizaros en las últimas tendencias y adquiráis los conocimientos adecuados sobre los modelos LLM. Os invito a que miréis detenidamente el Programa Superior en Inteligencia Artificial aplicada a Marketing y Ventas.