¿Qué son los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)?

Existe un consenso en el ámbito empresarial de que los LLMs transformarán radicalmente nuestra forma de trabajar. Sin embargo, esto a menudo no se respalda con detalles concretos.

¿Qué es un LLM?
Los LLMs son modelos de aprendizaje automático capaces de comprender y generar texto en lenguaje humano. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos textuales recopilados de una amplia variedad de fuentes digitales, lo que les permite interpretar texto y extraer significados e intenciones. Esto les permite responder preguntas, resumir documentos, traducir idiomas y generar contenido con mayor precisión que cualquier tecnología anterior.

Aunque los LLMs han ganado notable popularidad en los últimos años, están construidos sobre décadas de desarrollo en inteligencia artificial. Hoy en día, se consideran una tecnología altamente disruptiva que está redefiniendo la manera en que las empresas e individuos aprovechan las herramientas digitales, al tiempo que transforman nuestra forma de concebir procesos tanto en ámbitos profesionales como personales.

¿Cómo funcionan los LLMs?
Los LLMs se basan en técnicas de "aprendizaje profundo" que les permiten aprender con cierto grado de autonomía (generalmente con algún ajuste humano) al exponerse a grandes volúmenes de texto. A través de esta exposición, los modelos comienzan a establecer relaciones probabilísticas entre los componentes del lenguaje humano. Esto les permite predecir la respuesta más adecuada en función de las entradas que reciben.

En el contexto de los LLMs, un tipo específico de red neuronal conocido como "modelo transformador" sustenta estas capacidades. Estas redes están compuestas por numerosos nodos distribuidos en varias capas. Cada nodo procesa información y la transmite a otros nodos. Las conexiones entre nodos tienen diferentes pesos, lo que ayuda al modelo a determinar la importancia de una entrada y predecir la respuesta más apropiada. Los desarrolladores pueden mejorar la precisión de estas predicciones mediante el entrenamiento del modelo.

Los modelos transformadores aplican una técnica conocida como "autoatención", que permite a la red neuronal considerar la secuencia de los elementos, además de los elementos en sí mismos. Esto ayuda a los LLMs a comprender cómo se relacionan las partes de una entrada entre sí, proporcionando un contexto adicional. En la práctica, esto garantiza que los LLMs entiendan cómo se relaciona el final de una oración con su principio o la relación entre una pregunta y el párrafo donde aparece.

¿Cómo se entrenan los LLMs?
Para que los LLMs puedan comprender y responder con precisión a los mensajes e interpretar textos, es necesario entrenarlos. El entrenamiento implica alimentar a los modelos con enormes cantidades de datos para que puedan hacer predicciones, verificar su precisión y luego ajustar los pesos que atribuyen a las conexiones nodales. Los LLMs repiten este proceso hasta que sus predicciones son precisas. Aunque hay elementos de autoaprendizaje en este proceso, los humanos están involucrados en la curación de conjuntos de datos, el ajuste fino y la evaluación, y existe una supervisión humana considerable.

Una vez completado el proceso de entrenamiento, los desarrolladores pueden ajustar finamente un LLM para prepararlo para tareas y aplicaciones específicas. Esto implica exponer al modelo a datos adicionales relevantes para la aplicación objetivo. Por ejemplo, los LLMs destinados a usarse en industrias particulares pueden necesitar ajustes para reconocer y comprender con precisión jerga y contextos específicos del sector o adaptarse al tono y estilo de una marca específica. Alternativamente, la ingeniería de instrucciones o el aprendizaje contextual pueden utilizarse para adaptar el modelo sin alterar los pesos internos del mismo.

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Crayon aprovecha su experiencia en inteligencia artificial para ayudar a empresas de todos los tamaños y sectores a beneficiarse de la integración de los LLMs. Han trabajado con compañías como la Joint Commission e Intact para identificar los mejores casos de uso de la tecnología y ayudarles a comprender cómo obtener el máximo valor de ella. Además, han colaborado estrechamente con organizaciones para garantizar el cumplimiento de las normativas relevantes y abordar preocupaciones éticas, evitando implementaciones incompletas o potencialmente dañinas.

Aunque Crayon cuenta con el conocimiento técnico para implementar tecnología LLM en tu organización, su apoyo va mucho más allá de ofrecer soluciones. También te ayudan a comprender cuándo aplicar los LLMs y cómo preparar tu organización para hacerlo. En otras palabras, sin importar en qué etapa de tu recorrido de inteligencia artificial te encuentres, Crayon colabora contigo para proporcionar soluciones transformadoras basadas en LLMs, capacitación y educación adaptadas a las necesidades de tu negocio, garantizando resultados reales, medibles y valiosos.