Cuando escuchas el término grandes modelos de lenguaje, quizás te quedas un poco a cuadros, pero ¿y si te decimos ChatGPT? Seguro que ya sabes de lo que te hablamos. En este artículo vamos a profundizar en estas herramientas de IA y data science para saber cómo funcionan y todos los beneficios que pueden proporcionar a tu empresa.
Los grandes modelos de lenguaje o LLM son redes neuronales capaces de leer, traducir y resumir textos, pudiendo así crear frases y predecir palabras pareciendo que escribe o habla un humano.
Este tipo de IA han sido entrenadas con una ingente cantidad de datos y millones de palabras, lo que les ha permitido reconocer patrones de palabras y aprender sobre el lenguaje y su utilización natural y contextual.
Los large language models están experimentando una gran popularidad, debido sobre todo a modelos como ChatGPT de la compañía OpenAI. A continuación, queremos mostrarte cuáles son algunos de los más potentes.
Este LLM está entrenado con aproximadamente 570GB de datos de texto que proceden de una base de datos pública conocida como CommonCrawl. ChatGPT3 tiene a día de hoy una de las redes neuronales más grandes del mercado y puede reproducir cualquier tipo de texto con una estructura concreta.
Turing NLG salió a la luz en el año 2020 y fue durante mucho tiempo el LLM más grande de su tipo, contando con 17.000 millones de parámetros. Desarrollado por Microsoft, puede producir palabras para finalizar una oración incompleta, resumir textos y responder a preguntas.
El LLM Gopher despunta en la comprensión masiva de lenguaje multitarea. Es un modelo desarrollado por DeepMind de 280.000 millones de parámetros.
Son muchos los aspectos en los que los grandes modelos de lenguaje pueden ayudar a una empresa, a continuación te contamos algunos de los más relevantes:
Son varias las ventajas que pueden proporcionar los LLM. Por un lado, debido a su aprendizaje automático no supervisado, son capaces de aprender de datos no etiquetados para realizar tareas como la creación de texto o la traducción automática.
Además, como manejan grandes cantidades de datos, aprenden la estructura del lenguaje. Y, por último, pero no por ello menos importante, son multiusos, lo que quiere decir que se pueden utilizar en diferentes tareas, tal y como hemos visto anteriormente.
Pese a todas las ventajas que hemos podido ver hasta ahora y todos los avances que han traído los large language models al mundo, no es oro todo lo que reluce. Los LLM no son baratos, ya que se necesitan grandes cantidades de datos para entrenarlos. De hecho, este entrenamiento puede extenderse mucho en el tiempo, ya que son modelos muy complejos, por lo que digamos que no es un proceso ágil. Incluso, la implementación de los LLM no es fácil al necesitar un software especializado.
No obstante, estos inconvenientes no los encontramos solo en los grandes modelos de lenguaje, sino que están presentes en todos los modelos de aprendizaje automático. La diferencia de los LLM con respecto al resto es que rinden mejor en tareas muy diversas y del día a día.
Prácticamente todos los grandes modelos de lenguaje se entrenan con una gran cantidad de datos de texto. Pero dentro de este entrenamiento, encontramos dos estilos:
Esperamos haberte arrojado un poco de luz sobre los grandes modelos de language y que hayas aprendido más en profundidad qué hay detrás de herramientas como el ChatGTP en un sentido más técnico.
Desde Cyberclick, te animamos a que dentro de tu empresa creéis dinámicas en las que os apoyéis en este tipo de Inteligencias Artificiales, no como sustituto de los profesionales (ni mucho menos), sino como aliado para potenciar los procesos creativos y técnicos, así como la agilidad y eficiencia de la empresa. Aunque todavía no lo sean por el rechazo que puedan crear, estamos seguros de que en un futuro se convertirán en una herramienta más del equipo como ahora lo pueden ser, por ejemplo, los programas de automatización.