Los LLM (grandes modelos de lenguaje) son algoritmos de aprendizaje profundo que pueden realizar una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Los LLM usan modelos transformadores y se entrenan con conjuntos de datos masivos, lo que les permite reconocer, traducir, predecir o generar texto u otro contenido.
Los tipos de LLM se pueden clasificar según el tipo de red neuronal que usan, el tipo de datos que usan para entrenarse y el tipo de tareas que realizan.
Algunos ejemplos son:
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Son redes neuronales que tienen conexiones entre las unidades neuronales y pueden procesar secuencias temporales.
Se usan para tareas como la generación de texto, la traducción automática y el análisis del sentimiento.
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Son redes neuronales que tienen filtros que se aplican a las unidades neuronales y pueden procesar imágenes o secuencias lineales.
Se usan para tareas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la segmentación semántica.
Redes neuronales generativas adversarias (GAN)
Son redes neuronales que compiten entre sí mediante un proceso de aprendizaje por refuerzo.
Una red genera contenido falso y la otra intenta distinguirlo del real.
Se usan para tareas como la creación de imágenes, el cambio de estilo y la síntesis de voz.
¿Cómo funcionan los Large Language Model (LLMs)?
Los LLM, modelos grandes de lenguaje, son algoritmos de aprendizaje profundo que pueden realizar una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Usan modelos transformadores y se entrenan con conjuntos de datos masivos, lo que les permite reconocer, traducir, predecir o generar texto u otro contenido.
Funcionan mediante el uso de redes neuronales artificiales, que son sistemas informáticos que se inspiran en la estructura y función del cerebro humano.
Estas redes neuronales están entrenadas para aprender patrones y relaciones en el texto y generar respuestas precisas a las preguntas de los usuarios.
Los LLM pueden analizar una gran cantidad de datos de texto y utilizar esta información para comprender el contexto y el significado de las palabras, frases y oraciones.
Estos modelos destacan en tareas como la generación de texto, la traducción de idiomas, la creación de contenido creativo, la respuesta a consultas y la generación de código.
Casos de uso de los Large Language Models (LLMs)
Los LLM (modelos grandes de lenguaje) son algoritmos de inteligencia artificial que pueden realizar una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Usan modelos transformadores y se entrenan con conjuntos de datos masivos, lo que les permite reconocer, traducir, predecir o generar texto u otro contenido.
Algunos casos de uso de los LLM son:
Generación de texto
Pueden crear textos originales a partir de una entrada dada, como un título, una palabra clave o una frase.
Por ejemplo, se puede usar un LLM para generar un artículo sobre un tema específico, una historia corta o un poema.
Máquina traductora
Pueden traducir textos entre diferentes idiomas con alta precisión y fluidez.
Por ejemplo, se puede usar un LLM para traducir un documento legal, una noticia o un correo electrónico.
Creación de contenidos
Pueden ayudar a crear contenidos creativos e innovadores para diferentes propósitos y audiencias.
Por ejemplo, se puede usar un LLM para crear canciones, parodias, slogans o memes.
Análisis de los sentimientos
Pueden analizar el tono y la emoción de los textos y clasificarlos según su positividad o negatividad.
Por ejemplo, se puede usar un LLM para evaluar la satisfacción de los clientes, la opinión pública o el estado de ánimo.
Comprensión, resumen y clasificación de texto
Pueden extraer las ideas principales y secundarias de los textos y organizarlos en categorías relevantes.
Por ejemplo, se puede usar un LLM para resumir artículos académicos, noticias o libros.
Respuesta a preguntas
Pueden responder preguntas complejas basadas en el contexto y el conocimiento general.
Por ejemplo, se puede usar un LLM para responder preguntas sobre historia, ciencia o cultura.
Ejemplos y Tipos de Large Language Models (LLMs)
Los más importantes dependen del contexto y el objetivo específico.
Algunos candidatos a ser los más importantes son:
BLOOM
BigScience Large Open-science Open-access Multilingual (BLOOM)
BLOOM es un modelo de lenguaje artificial de uso libre que fue creado por más de 1000 investigadores de inteligencia artificial para proporcionar un modelo de lenguaje grande y gratuito para el acceso público a gran escala.
BLOOM significa BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model, lo que indica que es un modelo basado en transformadores, grande, abierto y multilingüe.
BERT
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
BERT es un modelo transformador bidireccional con 340 millones o 1.5 billones de parámetros entrenado en Wikipedia, BooksCorpus, WebText y otros conjuntos de datos no etiquetados.
Es capaz de entender el contexto semántico e inferencial del lenguaje natural. Algunas aplicaciones son responder preguntas, clasificar documentos, generar resúmenes y mejorar búsquedas.
GPT
Generative Pre-trained Transformers (GPT)
Generative Pre-trained Transformers (GPT) son un tipo de modelo de lenguaje grande (LLM) y un marco destacado para la inteligencia artificial generativa.
Son redes neuronales artificiales que se basan en la arquitectura transformadora, pre-entrenadas en grandes conjuntos de datos de texto sin etiquetar, y capaces de generar contenido novedoso y similar al humano.
OpenAI ha lanzado varios modelos GPT con diferentes tamaños y capacidades, GPT-2 se creó en 2019, GPT-3 en 2020, en 2022, se lanzó ChatGPT, un chatbot de IA construido sobre GPT-3.5 y GPT-4 y GPT-4 en 2023.
GPT-3
GPT-3 es un modelo transformador auto-regresivo con 175 mil millones de parámetros entrenado en Common Crawl, The Pile, Wikipedia y GitHub.
Es capaz de realizar una amplia gama de tareas PLN con un alto nivel de calidad y diversidad.
Algunas aplicaciones son responder preguntas, resumir textos, traducir idiomas y generar contenido creativo.
GPT-4
GPT-4 es un modelo de lenguaje grande (LLM) y un marco destacado para la inteligencia artificial generativa.
Es una red neuronal artificial que se basa en la arquitectura transformadora, pre-entrenada en grandes conjuntos de datos de texto sin etiquetar, y capaz de generar contenido novedoso y similar al humano.
GPT-4 se entrena usando un método llamado aprendizaje auto-regresivo, que significa que el modelo predice la siguiente palabra en una secuencia basándose en las palabras anteriores.
LaMDA (Bard)
Language Model for Dialogue Applications (LaMDA)
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) es un modelo de lenguaje grande (LLM) y un marco destacado para la inteligencia artificial generativa.
Es una red neuronal artificial que se basa en la arquitectura transformadora, pre-entrenada en grandes conjuntos de datos de texto sin etiquetar, y capaz de generar contenido novedoso y similar al humano.
Bard es un chatbot de inteligencia artificial impulsado por LaMDA que fue anunciado por Google en febrero de 2023.
Es un servicio experimental de conversación que se conecta a la web para proporcionar respuestas frescas y de alta calidad.
Bard puede conversar sobre cualquier tema y adaptarse al estilo y al tono del usuario.
LLaMA
Large Language Model Meta AI (LLaMA)
LLaMA es un modelo de lenguaje grande (LLM) y un marco destacado para la inteligencia artificial generativa.
Es una red neuronal artificial que se basa en la arquitectura transformadora, pre-entrenada en grandes conjuntos de datos de texto sin etiquetar, y capaz de generar contenido novedoso y similar al humano.
LLaMA se entrena usando un método llamado aprendizaje auto-regresivo, que significa que el modelo predice la siguiente palabra en una secuencia basándose en las palabras anteriores.
T5
T5 es un modelo transformador unidireccional con 11 mil millones o 175 mil millones de parámetros entrenado en varios conjuntos de datos no etiquetados.
Es capaz de realizar cualquier tarea PLN con una sola entrada textual. Algunas aplicaciones son responder preguntas, resumir textos, traducir idiomas y generar contenido creativo.
XLNet
XLNet es un modelo de lenguaje de permutación, XLNet generó predicciones de salida en un orden aleatorio, lo que lo distingue de BERT.
Evalúa el patrón de tokens codificados y luego predice los tokens en orden aleatorio, en lugar de en un orden secuencial.
Los modelos de lenguaje grandes tienen una confiabilidad limitada, una comprensión limitada, un alcance limitado y, por lo tanto, necesitan supervisión humana.
Michael Osborne, Profesor de Machine Learning, Universidad de Oxford
¿Sabes qué es realmente un LLM, para qué sirve y para qué no?
Hilo divulgativo y para contrarrestar hilos creadores de falsas expectativas en torno a la IA. 😉
1/20
— Juan González Villa (@seostratega) June 15, 2023
Conclusión
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son programas informáticos de procesamiento del lenguaje natural que utilizan redes neuronales artificiales para generar texto.
Si bien los LLM potencian las aplicaciones con muchas funciones diferentes, como el uso de chatbots y herramientas externas similares utilizadas para crear y alterar texto.
Las herramientas de LLM pueden ser muy útiles, debe tener en cuenta constantemente que, a veces, el contenido generado por LLM puede ser una invención absoluta, con referencias ficticias, que son emblemáticas de los engaños.
El contenido generado por LLM es, en sí mismo, no verificable, y comprende el equivalente generado por máquinas de la investigación original.
También puede ser sesgado, puede difamar a personas vivas y puede violar los derechos de autor.
Si bien los LLM pueden dar respuestas precisas en respuesta a algunas preguntas, también pueden generar respuestas sesgadas o falsas, a veces de manera sutil, a veces no tan sutiles.
Por ejemplo, si se les pide que escriban un artículo sobre los beneficios de comer vidrio triturado, a veces lo harán.
Debido a esto, los LLM pueden inventar cosas, que, además de considerarse investigación original, también se denominan alucinaciones.
Los LLM no siguen las políticas sobre verificabilidad y fuentes confiables.
Con este fin, antes de usar un LLM, los editores deben haber adquirido una experiencia sustancial haciendo la misma tarea o una más avanzada sin la ayuda de LLM.
Se requiere experiencia no solo en relación con las prácticas, sino también en lo que respecta al uso adecuado de los LLM.
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