¿Qué es un LLM en IA?

UNIR Revista

Los LLM o Large Language Model son un tipo de modelo de IA que está revolucionando la forma en que interactuamos con las máquinas por su complejo nivel de comprensión del lenguaje humano.

En el cambiante campo de la inteligencia artificial (IA), los LLM se han convertido en pilares fundamentales que dotan a las máquinas de la capacidad para comprender y generar lenguaje humano de gran precisión. Desde sus cimientos en la teoría del aprendizaje automático hasta su aplicación práctica en una amplia gama de campos, estos modelos se han convertido en herramientas indispensables en nuestra sociedad digital.

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y, por eso, la formación en esta nueva tecnología se ha convertido en un gran aliciente. Estudios como el Máster en Inteligencia Artificial online de UNIR brindan la formación necesaria para adentrarse en el mundo de los LLM.

¿Qué significa LLM y para qué sirve?

Los modelos de lenguaje grande, también conocidos como LLM por las siglas en inglés de Large Language Model, son un tipo de inteligencia artificial especializada en comprender y generar lenguaje natural.

Su funcionamiento requiere de un entrenamiento a partir de enormes cantidades de datos, como libros, artículos, código y conversaciones, con tal de aprender las reglas y patrones del lenguaje humano.

Con este bagaje son capaces de procesar y generar texto en varios idiomas, así como en una amplia gama de estilos y sobre temas diversos, capturando patrones complicados y respondiendo con propuestas coherentes, relevantes y gramaticalmente correctas.

En su tamaño y complejidad es donde radica la diferencia fundamental con otros modelos de lenguaje. Entre las tareas que son capaces de realizar destacan:

• Responder a preguntas complejas
• Generar textos
• Traducir textos
• Resumir textos
• Completar oraciones

Todas estas características convierten a los LLM en herramientas con un gran potencial para transformar la forma en la que interactuamos con la IA gracias a su mayor eficiencia, su mejor acceso a la información y su creatividad.

Sin embargo, no hay que perder de vista que también presentan una serie de desafíos centrados, especialmente en:

• La posibilidad de sesgo de los datos con los que los entrenan los especialistas en inteligencia artificial.
• La dificultad para comprender su toma de decisiones.
• Las brechas de seguridad que puedan surgir de su uso.

Usos de los LLM

Su capacidad para simular el lenguaje humano y generar respuestas a cuestiones complejas, confiere a los LLM una amplia gama de aplicaciones prácticas:

• Asistentes virtuales y chatbots: atención al cliente, respuestas de consultas, resolución de problemas sencillos, búsqueda de información.
• Traducción automática de textos: con gran precisión y fluidez captando el contexto y la intención del autor.
• Generación de contenido: redacción de informes, escritura de artículos, publicaciones en redes sociales, campañas publicitarias.
• Educación y formación: creación de materiales didácticos personalizados, desarrollo de ejercicios interactivos, resolución de dudas.
• Investigación y desarrollo: análisis de grandes volúmenes de texto y apoyo a estudios e inventos.
• Entretenimiento y juegos: creación de videojuegos inmersivos y generación de historias o composición de música personalizadas.
• Generación de código de programación: en diferentes lenguajes para el desarrollo de software.
• Análisis de datos y sentimientos de los usuarios para extraer insights valiosos para las marcas.

La importancia de los modelos de lenguaje grande

Son varias las razones y características de los modelos de lenguaje de gran tamaño que los convierten en herramientas de gran importancia:

• Capacidad para comprender y generar lenguaje humano de forma precisa y coherente, un factor que les aporta utilidad en una amplia gama de aplicaciones, como asistentes virtuales, sistemas de búsqueda, traducción automática o generación de contenido.
• Transformación de la interacción con el lenguaje y la información otorgando mayor eficiencia a la automatización de tareas, mejorando el acceso a la información y potenciando la creatividad de los usuarios.
• Versatilidad en las tareas de procesamiento del lenguaje natural por su capacidad para realizar una variedad de tareas complejas y de adaptarse a diferentes necesidades con ajustes mínimos.
• Impulso de la innovación en campos como la atención médica, la educación o los negocios al ser capaces de ayudar a los usuarios a buscar soluciones alternativas y automatizar tareas repetitivas.
• Mejora de la accesibilidad al proporcionar interfaces de usuario más naturales y comprensibles para personas con discapacidades, como la generación de subtítulos automáticos, la traducción en tiempo real o la lectura de texto en voz alta.
• Nuevas posibilidades para la expresión y la comunicación facilitando la comunicación interpersonal, la creatividad y la creación de contenido.
• Mejor comprensión del lenguaje humano detectando y eliminando sesgos, permitiendo analizar cómo ha evolucionado y garantizando un estudio más profundo y preciso de sus características.
• Avance en la investigación en inteligencia artificial y a la hora de aprender machine learning, puesto que el desarrollo de LLM ha llevado a avances significativos en el ámbito del aprendizaje automático al sentar las bases de los nuevos estándares de rendimiento en una variedad de tareas.

Podría decirse que los Large Language Models son importantes porque mejoran la capacidad de las máquinas para entender y generar lenguaje humano, lo que tiene un impacto significativo en una variedad de aplicaciones y áreas de investigación.

¿Cómo funcionan los Large Language Models?

Los modelos de lenguaje grande funcionan a partir de la combinación de técnicas de inteligencia artificial, como redes neuronales profundas y técnicas de machine learning. Más en detalle, se basan en la arquitectura de transformers, un sistema de red neuronal inspirado en el cerebro humano y diseñado específicamente para procesar secuencias de datos, como el lenguaje natural, que permite capturar mejor el contexto y el significado general de un texto al ser capaz de analizar relaciones de palabras a larga distancia.

Para ello, el primer paso es el entrenamiento con enormes cantidades de datos como libros, artículos, código fuente… Esta información es preciso pulirla y limpiarla para que el LLM pueda entenderla, así como definir los parámetros internos que le permitirán realizar sus funciones.

A continuación se pasa a la tokenización, un proceso en el que el texto se divide en unidades más pequeñas denominadas tokens. Estos, a su vez, se convierten en embeddings, vectores numéricos que posibilitan que las palabras sean tratadas matemáticamente.

En el momento en el que se presenta una secuencia de entrada al modelo de lenguaje grande, como una oración o una pregunta, el modelo la recibe utilizando capas de codificación. Cada palabra en la secuencia se representa como un vector de números que capturan su significado y contexto en relación con las otras palabras de la secuencia.

Hay que tener en cuenta que el LLM funciona por predicción comparando sus propuestas con las palabras reales para ajustar las conexiones, lo cual le permite desarrollar una comprensión global del lenguaje.

Cuando el modelo de lenguaje grande ha logrado codificar la secuencia de entrada, es entonces cuando genera una secuencia de salida, es decir, responde a la pregunta o resuelve la petición realizada por el usuario.

En definitiva, el funcionamiento de un LLM podría resumirse de la siguiente forma:

1. Entrenamiento con cantidades masivas de información por parte de perfiles como el del machine learning engineer.
2. Tokenización de la información para tratar las palabras matemáticamente,
3. Procesamiento de la información y aprendizaje automático a partir de redes neuronales artificiales.
4. Lanzamiento de prompts (instrucciones) por parte de los usuarios para interactuar con el LLM, el cual utiliza sus embeddings para lanzar respuestas y generar el texto.
5. Aprendizaje continuo del LLM con tal de mejorar sus resultados.

Principales LLM

En la actualidad, existen una serie de Large Language Models que han ganado gran popularidad entre los usuarios:

• GPT-4. Es la cuarta generación del modelo Generative Pre-trained Transformer (GPT), desarrollado por OpenAI y accesible a través de ChatGPT. Utiliza una arquitectura transformer y se entrena con un enfoque de aprendizaje no supervisado. Se considera uno de los modelos más avanzados hasta la fecha, capaz de realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje, como escribir diferentes tipos de contenido creativo (guiones, poemas), generar código, traducir idiomas e, incluso, ayudar con tareas de redacción.
• Llama. El Large Language Model Meta fue lanzado en 2023 por META, empresa a la que pertenecen Facebook o Instagram. Uno de sus rasgos diferenciadores es que emplea código abierto y cuenta con modelos para diferentes tipos de plataformas (incluso en dispositivos móviles).
• Mistral. Este LLM pertenece a una startup francesa con el mismo nombre. Destaca por su alto rendimiento y accesibilidad en sus dos modelos en el mercado: Mistral 2 y Mistral NeMo. Cuenta con un soporte multilingüe y es capaz de procesar fragmentos de texto más largos de los habituales en otros modelos de LLM.
• Claude. Desarrollado por la empresa Anthropic (creada por exempleados de OpenAI), hay quien ve en Claude un competidor real de ChatGPT. Cuenta con tres modelos de LLM: Haiku, Sonnet y Opus. El primero destaca por su rapidez, por lo que está indicado para servicios de atención al cliente. Sonnet soporta grandes volúmenes de datos, facilitando que su gestión sea más sencilla y eficiente. Por último, Opus es el más inteligente de los tres, por lo que está indicado para tareas complejas, como la creación de textos.
• BERT. Son las siglas de Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Está desarrollado por Google y es conocido por su capacidad para capturar el contexto bidireccional en el texto. Esto significa que puede comprender mejor el significado de una palabra en función de su contexto tanto hacia adelante como hacia atrás en una oración. BERT ha sido ampliamente utilizado en tareas de procesamiento de lenguaje natural y es una base para muchos otros modelos avanzados.
• PaLM2. Creado por Google AI, se considera uno de los modelos más avanzados y es sucesor de PaLM. Sus capacidades van más allá de su predecesor en tareas complejas que involucran razonamiento, como procesamiento de código y matemáticas, clasificación, responder preguntas, traducir idiomas, manejar distintos idiomas y generar texto natural. Su éxito se debe a una combinación de factores: uso eficiente de recursos computacionales, variedad de fuentes de datos en su entrenamiento y mejoras en su arquitectura interna.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), también de Google AI, destaca por su capacidad para generar diálogos fluidos y coherentes, simulando conversaciones naturales con humanos. Se utiliza en aplicaciones como asistentes virtuales y chatbots para brindar experiencias de interacción más realistas y atractivas.
• Turing NLG. Desarrollado por Microsoft, Megatron-Turing NLG es uno de los LLM más grandes y potentes. Su principal fortaleza radica en su capacidad para procesar y analizar enormes cantidades de información, lo que lo hace idóneo para tareas de investigación y análisis de datos.
• WuDao 2.0. Ha sido creado por la Academia de Ciencias de China y ha destacado por su rendimiento en tareas específicas del idioma chino. WuDao 2.0 se ha utilizado para desarrollar traductores automáticos de alta precisión y para generar contenido cultural adaptado al mercado chino.
• Jurassic 1 Jumbo. Desarrollado por AI21 Labs, Jurassic-1 Jumbo es un LLM de código abierto con un enfoque en la accesibilidad y la transparencia. Su código fuente está disponible públicamente, lo que permite a investigadores y desarrolladores independientes contribuir a su mejora.

Estos son los LLM más destacados en la actualidad, si bien existen otros modelos en continuo desarrollo, como Bard (de Google AI), BLOOM (de un consorcio de investigadores) o Pathways Language Model (de Google DeepMind). La clave para elegir el que más se adapte a cada usuario está en analizar la tarea específica que se quiera realizar. En este sentido, algunos LLM están optimizados para la generación creativa de texto, mientras que otros son más adecuados para tareas analíticas o de traducción.