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¿Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)?

Hector Curbelo Barrios by Hector Curbelo Barrios
mayo 3, 2024
in AI
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¿Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)?
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Read Time:4 Minute, 8 Second

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son modelos de aprendizaje profundo extensos, preentrenados con vastas cantidades de datos. Estos modelos se basan en una arquitectura de transformador, que incluye un codificador y un decodificador equipados con funciones de autoatención. Esta estructura permite que los modelos interpreten y comprendan las relaciones y significados dentro de las secuencias de texto.

La estructura de las redes neuronales del transformador les permite ser muy grandes, teniendo hasta cientos de miles de millones de detalles que aprenden. Estos modelos pueden usar una enorme cantidad de datos, a menudo recogidos de Internet y de lugares como Common Crawl, que tiene más de 50,000 millones de páginas web, y Wikipedia, con cerca de 57 millones de páginas.

¿Por qué son importantes los modelos de lenguaje de gran tamaño?

Los modelos de lenguaje grandes son muy versátiles. Un mismo modelo puede hacer muchas cosas diferentes, como responder preguntas, resumir textos, traducir idiomas y ayudar a terminar frases. Estos modelos pueden cambiar la manera en que creamos contenido y cómo usamos los buscadores y asistentes virtuales en internet.

Aunque no son perfectos, estos modelos son buenos para hacer predicciones con poca información. También se usan en la inteligencia artificial para crear contenido a partir de lo que les pedimos con palabras simples.

¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje de gran tamaño?

Una parte importante de cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes es la manera en que presentan las palabras. Antes, el aprendizaje automático usaba tablas de números para representar cada palabra, pero esto no permitía ver las relaciones entre palabras, como las que tienen significados parecidos. Esto cambió con el uso de vectores multidimensionales, o lo que llamamos incrustaciones de palabras, que agrupan las palabras con significados similares o que tienen otras relaciones cercanas en un espacio imaginario.

Gracias a estas incrustaciones, los transformadores pueden convertir el texto en números a través de un codificador y entender el contexto y las relaciones entre palabras y frases. Luego, usando un decodificador, los modelos de lenguaje grandes usan este conocimiento del idioma para crear respuestas únicas.

Ejemplos de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM):

  1. GPT: Este modelo fue creado por OpenAI, una organización de investigación en inteligencia artificial con sede en San Francisco. Este modelo es una evolución de su predecesor, GPT-3, y forma parte de una serie de modelos generativos preentrenados que han revolucionado la forma en que las máquinas pueden entender y generar lenguaje humano.
  2. Llama: Este modelo fue desarrollado por Meta AI, anteriormente conocido como Facebook AI Research (FAIR). Esta versión es parte de una serie de modelos de lenguaje avanzados diseñados para entender y generar texto humano de manera eficiente y precisa.
  3. Gemini: Este modelo e inteligencia artificial creado por Google AI, presentado en mayo de 2023. Se trata de uno de los modelos de lenguaje más grandes y capaces del mundo, con 137B parámetros, entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código.

Esto son algunos de los más populares modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), existen mucho otros y sin lugar a la duda surgirán otros en este extenso camino que acaba de comenzar.

¿Cuál es el futuro de los LLM?

Los modelos de lenguaje grandes como GPT, Gemini y Llama3 están cambiando la forma en que las máquinas pueden hablar y escribir, llegando a ser casi tan buenos como los humanos. Estos modelos son muy populares porque hacen cosas que normalmente esperaríamos solo de las personas. Aquí hay algunas ideas sobre cómo estos modelos podrían mejorar en el futuro:

Más habilidades
Aunque son muy avanzados, estos modelos aún pueden cometer errores. Con el tiempo, se espera que sean más precisos y mejores en su trabajo, a medida que los creadores aprendan a hacerlos más eficaces y justos, eliminando errores y prejuicios.

Entrenamiento con videos y sonidos
Hasta ahora, la mayoría de estos modelos solo aprenden usando textos, pero algunos están empezando a aprender de videos y audios también. Esto podría hacer que aprendan más rápido y se usen en más cosas, como coches que se manejan solos.

Cambios en el trabajo
Estos modelos también están empezando a cambiar cómo trabajamos, haciendo que tareas aburridas y repetitivas sean cosa del pasado, como ya ocurrió con robots en fábricas. Podrían ayudar con trabajos de oficina que se repiten mucho, atender a clientes a través de chatbots, o escribir textos publicitarios simples automáticamente.

Mejores asistentes virtuales
Finalmente, estos modelos harán que asistentes como Alexa, Google Assistant y Siri sean más inteligentes. Entenderán mejor lo que las personas quieren y podrán manejar pedidos más complicados.

En resumen, los modelos de lenguaje grandes están haciendo que las computadoras sean mucho más útiles y similares a nosotros, y parece que seguirán mejorando y ayudando en más aspectos de nuestras vidas.

Esto ha sido todo por ahora, espero que este artículo sea de buen provecho, si llegaste hasta aquí, déjame tu comentario. No vemos en otra entrega de «Inteligencia Artificial Para Todos».

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Hector Curbelo Barrios

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Tags: IcurbeInteligencia artificialLLMmachine learning

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