Data Science

¿Qué son los grandes modelos de lenguaje o LLM (Large Language Models)?

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    Por Pere Munar, publicado en 22 junio 2023

    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.

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    Que son los grandes modelos de lenguaje o LLM


    ¿Qué son los grandes modelos de lenguaje o LLM (Large Language Models)?

    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.


    Ejemplos de 3 grandes modelos de lenguaje

    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.


    ChatGPT3

    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

    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.


    Gopher

    El LLM Gopher despunta en la comprensión masiva de lenguaje multitarea. Es un modelo desarrollado por DeepMind de 280.000 millones de parámetros.


    ¿En qué ámbitos de la empresa se pueden aplicar los grandes modelos de lenguaje?

    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:

    • Apoyo para los copywriters y creadores de contenido: los large language models son capaces de crear textos desde cero que se adapten a las necesidades de un profesional, de dar ideas creativas y reescribir textos. Aunque no pueden sustituir el trabajo de un copy, sí que pueden ser un gran apoyo en su trabajo diario. Incluso, pueden ser un gran aliado a la hora de proponer temas para una estrategia de marketing de contenidos.
    • Traducción de textos: también pueden hacer tareas de traducción de textos a cualquier idioma.
    • Herramienta para planificación: además de crear textos, tienen capacidades de organización de tareas.
    • Chatbot de atención al cliente: muchas empresas ya utilizan este tipo de IA de large language models como primer paso a la hora de atender a un cliente. Seguro que ya habrás visto en muchas webs o aplicaciones cómo el primero en atenderte es una Inteligencia Artificial, que es capaz de mantener una conversación y resolver problemas sencillos para derivarte a un profesional si lo necesitas.
    • Aliado para programadores: los ingenieros e informáticos también pueden beneficiarse de los LLM, ya que estos pueden resolver dudas sobre códigos y programación. Esto hará que su trabajo gane en agilidad, pues es más eficaz y rápido preguntar a los grandes modelos de lenguaje que buscar en foros de programadores como Stack Overflow.
    • Ciberseguridad: pueden ser un gran aliado para luchar contra los ataques cibernéticos.


    Beneficios de los large language models

    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.


    La cara B de los LLM

    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.


    Cómo se entrenan los LLM

    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:

    • El estilo BERT o enmascarado: donde a partir de un segmento de texto, como por ejemplo “Me apasiona (...) (...) de playa”, el modelo predice palabras enmascaradas, en este caso “practicar” y “deportes”.
    • El estilo GPT o autorregresivo: en este caso, se parte de un texto, como por ejemplo “No me gusta bailar”, y el modelo predice la siguiente palabra “ballet”.

    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.

    Asesoria Data Science con Cyberclick

    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick.

    Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.