🤖 ¿Qué es un Modelo Grande de Lenguaje (LLM)?

Un Modelo Grande de Lenguaje (LLM) es un tipo de inteligencia artificial que puede comprender y generar texto similar al humano basado en los patrones y la información que ha aprendido a partir de vastas cantidades de datos de texto.

Comprendiendo los Modelos Grandes de Lenguaje

Los LLMs están diseñados para tomar una cadena de palabras como entrada y esforzarse por anticipar la secuencia subsiguiente con la mayor probabilidad. Esto se logra asignando valores de probabilidad a posibles secuencias sucesivas y luego optando por una.

Imagina que tienes un amigo robot súper inteligente que ha leído muchos libros y sitios web. Este robot ahora puede hablar y escribir como un humano porque aprendió de toda esa lectura. Puede ayudar a responder preguntas y mantener conversaciones con las personas, entre otras tareas.

Estas tareas incluyen participar en conversaciones con chatbots, traducir idiomas, generar contenido e incluso recuperación y síntesis de conocimiento.

Cómo funcionan los LLMs

Para entender cómo funcionan los LLMs, es esencial comprender su proceso de entrenamiento. El entrenamiento de un LLM implica alimentarlo con datos extensos, como libros, artículos o páginas web. Esto permite que el modelo identifique patrones y conexiones entre palabras y frases.

Una vez entrenado, un LLM puede generar contenido basado en parámetros establecidos por el usuario. Por ejemplo, si alguien desea producir un artículo en el estilo de Shakespeare, proporcionarían una indicación al modelo, y el LLM generaría el resto del artículo basado en su comprensión de las obras de Shakespeare.

Casos de uso para Modelos de Lenguaje Grandes

Aquí hay algunos tipos de aplicaciones que puedes construir con LLMs, junto con algunos ejemplos de plantillas:

1. Chatbots
Al analizar patrones de lenguaje natural, los LLMs pueden generar respuestas similares a las reacciones humanas. Esto es perfecto para empresas que buscan ofrecer servicio al cliente a través de chatbots o agentes virtuales.

2. Recuperación y Síntesis de Conocimiento
Los LLMs también son increíblemente competentes en la síntesis de conocimiento. Por ejemplo, puedes conectar OpenAI a una API de terceros y crear una experiencia de chat impulsada por IA intuitiva que tenga acceso a conjuntos de datos poderosos. Métodos como la Generación con Recuperación Aumentada te permiten agregar un componente de recuperación de información al modelo de generación de texto en el que los LLMs ya son buenos.

3. Generación de Contenido
Los LLMs pueden producir ensayos, artículos u otras formas de contenido que reflejen el estilo de autores o géneros específicos.

4. Ejecución de Tareas
Utilizando las Funciones de OpenAI, puedes agregar fácilmente experiencias de usuario impulsadas por IA a tu aplicación con solo unas pocas líneas de código.

5. Traducción
Modelos como GPT-4 pueden traducir con precisión idiomas, tanto idiomas humanos (inglés, francés, chino) como incluso lenguajes de programación (JavaScript, Python, Rust).

LLMs Populares

Varios LLMs han ganado prominencia en la comunidad de IA:

1- OpenAI GPT
GPT, específicamente GPT-3.5 y GPT-4, son modelos de lenguaje grandes desarrollados por OpenAI.

• GPT-3.5: El modelo más rápido y rentable de OpenAI, optimizado para fines de chat, pero también funciona bien para tareas de completado tradicionales.

• GPT-4: El modelo más poderoso de OpenAI que posee un amplio conocimiento general y experiencia en dominios, lo que le permite seguir instrucciones complejas en lenguaje natural y resolver problemas difíciles con precisión.

2- Anthropic Claude
Claude, específicamente claude-instant-1 y claude-2, son modelos de lenguaje grandes desarrollados por Anthropic.

• claude-instant-1: Una versión más rápida y económica pero aún muy capaz de Claude, que puede manejar una variedad de tareas, incluyendo diálogos informales, análisis de texto, resumen y comprensión de documentos.

• claude-2: El modelo más poderoso de Anthropic que sobresale en una amplia gama de tareas, desde diálogos sofisticados y generación de contenido creativo hasta instrucciones detalladas. Es bueno para el razonamiento complejo, la creatividad, el diálogo reflexivo, la programación y la creación de contenido detallado.

3- Cohere Command Nightly
Command Nightly, específicamente command-nightly y command-light-nightly, son modelos de lenguaje grandes desarrollados por Cohere.

• command-nightly: Un modelo de conversación que sigue instrucciones de alta calidad y confiabilidad de Cohere, proporcionando un contexto más largo en comparación con modelos generativos.

• command-light-nightly: Una versión más pequeña y rápida del modelo de conversación de Cohere con casi la misma capacidad pero una velocidad mejorada.

4- Modelos LLaMA 2 de Meta
LLaMA 2, específicamente llama-2–70b-chat y llama-2–70b, son modelos de lenguaje grandes desarrollados por Meta y alojados en Replicate.

• llama-2–70b-chat: Un modelo de 70 mil millones de parámetros ajustado para completar diálogos. Perfecto para construir un chatbot con la mejor precisión.

• llama-2–70b: Modelo base de 70 mil millones de parámetros. Perfecto para otros tipos de completados de lenguaje, como completar la escritura de un usuario.

El Futuro de los LLMs

Si bien los LLMs han revolucionado el panorama de la IA, enfrentan desafíos propios. Garantizar la precisión y confiabilidad del contenido que generan es fundamental, especialmente en aplicaciones como la generación de noticias, donde la precisión es crucial. Una forma de mejorar la confiabilidad de los LLMs es conectarlos a fuentes de datos confiables, asegurando que el contenido se alinee con la identidad de marca de una empresa. También existe el Aprendizaje por Reforzamiento a partir de Comentarios Humanos (RLHF), que es un tipo de IA que aprende a tomar mejores decisiones al recibir orientación y correcciones de los humanos.

En conclusión, los Modelos Grandes de Lenguaje están transformando la forma en que interactuamos con las máquinas, ofreciendo interacciones más naturales y parecidas a las humanas. A medida que la tecnología continúa evolucionando, las capacidades y aplicaciones de los LLMs están destinadas a expandirse, abriendo el camino para sistemas de IA más avanzados e intuitivos.