Grandes modelos de lenguaje (LLMs): ¿qué son, por qué son importantes y cómo funcionan?

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) son modelos de aprendizaje automático especializados en comprender el lenguaje natural. Se hicieron famosos una vez que ChatGPT fue ampliamente adoptado en todo el mundo, pero tienen aplicaciones más allá de los chatbots. Los LLMs son adecuados para generar traducciones o resúmenes de contenido. En este artículo, explicaremos los grandes modelos de lenguaje (LLMs), incluyendo sus beneficios, desafíos, proyectos famosos y lo que depara el futuro.

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son modelos de aprendizaje automático. A menudo contienen los últimos avances en aprendizaje profundo. Estos modelos realizan tareas relacionadas con el lenguaje, más allá de la generación de texto. Se entrenan utilizando conjuntos de datos no estructurados muy grandes para aprender patrones e identificar relaciones en el texto. El texto puede ser solicitado condicionalmente, simplificando tareas útiles en lenguaje natural o código.

Los modelos de lenguaje pueden variar en complejidad. Por lo general, LLM se refiere a modelos que utilizan técnicas de aprendizaje profundo para capturar patrones complejos y producir texto. Tienen un gran número de parámetros, generalmente entrenados utilizando aprendizaje auto-supervisado. Los grandes modelos de lenguaje están más allá de la capacidad de un solo equipo informático, ya que son demasiado masivos. A menudo, los LLMs se proporcionan como una API o interfaz web.

Casos de uso de LLMs

Existen múltiples casos de uso para los LLMs. Estos incluyen no solo la generación de texto, sino también la traducción, la interacción con personas o la realización de resúmenes. Las organizaciones los utilizan para resolver diversos problemas, como:

• Aumentar la productividad mediante la reducción de tareas repetitivas.
• Abordar la escasez de talento.
• Creación de contenido.
• Análisis de sentimientos.

Generación de contenido

Dependiendo de la aplicación, existen múltiples LLMs que se utilizan para la generación de contenido, ya sea basada en un desencadenante o no. Si bien el contenido en sí mismo necesita ser pulido, los LLMs generan excelentes primeros borradores que son ideales para la lluvia de ideas, responder preguntas o encontrar inspiración. No se deben considerar como libros de hechos que poseen la fuente de la verdad.

Chatbots

Es probable que los LLMs se utilicen para chatbots, brindando ayuda en el soporte al cliente, solución de problemas e incluso para tener conversaciones abiertas. También aceleran el proceso de recopilación de información para abordar problemas o preguntas recurrentes.

Traducción de idiomas

La traducción fue el principal impulsor que inició los esfuerzos en torno a los LLMs en la década de 1950. Sin embargo, en la actualidad, los LLMs permiten la localización de contenido, mediante la traducción automática de contenido a varios idiomas. Si bien se espera que funcionen bien, vale la pena mencionar que la calidad de los resultados depende del volumen de datos disponible en diferentes idiomas.

Análisis de sentimientos

Los LLMs a menudo analizan las emociones y opiniones de los textos para evaluar el sentimiento. Las organizaciones utilizan esto para recopilar datos, resumir comentarios e identificar rápidamente oportunidades de mejora. Ayuda a las empresas a mejorar la satisfacción del cliente y a identificar necesidades de desarrollo y características.

Estos son solo algunos de los casos de uso que se benefician de los LLMs. Otras aplicaciones incluyen la agrupación de texto, la síntesis de contenido o la generación de código.

Desafíos para construir LLMs

Los LLMs parecen ser una solución compleja pero innovadora que ayuda a las empresas y emociona a los entusiastas de la IA. Pero construir LLMs conlleva una serie de desafíos:

• Se requieren conjuntos de datos grandes. Aunque las empresas están trabajando en mejorar sus procesos de recopilación de datos y la calidad de los mismos, todavía hay industrias donde los datos no están disponibles por diferentes motivos, ya sea por falta de digitalización o simplemente por falta de disponibilidad.
• Se requiere mayor capacidad de cómputo para entrenar un LLM. La disponibilidad de recursos informáticos potentes, como GPUs o DGXes, permite la existencia de LLMs, pero también representa una restricción, ya que tienen un alto costo y un largo tiempo de entrega.
• La falta de talento es un desafío para cualquier proyecto de IA, ya que encontrar personas capacitadas que puedan trabajar en la construcción o ajuste fino de un LLM puede llevar tiempo. La brecha de habilidades es algo que desafía cualquier iniciativa, ya que el interés en la IA está creciendo a un ritmo más rápido que el talento disponible.
• El entrenamiento lento puede retrasar la entrega del proyecto. Dependiendo del hardware utilizado para el entrenamiento, así como del tamaño del conjunto de datos, el entrenamiento puede llevar meses.
• La interpretabilidad sigue siendo difícil y es una de las razones por las que los profesionales a menudo tienen dificultades para comprender algunas de las predicciones que los LLMs generan. Investigar entre miles de millones de parámetros puede llevar tiempo y a menudo las predicciones se ven influenciadas por datos sesgados, lo cual es aún más difícil de detectar.

Beneficios de los LLMs

A medida que la adopción de la IA crece en todos los ámbitos y se construyen más LLMs, es importante reiterar los beneficios que los grandes modelos de lenguaje aportan. Los LLMs son interesantes para una amplia audiencia, empresas de diversas industrias, ingenieros apasionados por el aprendizaje profundo y profesionales que trabajan en diferentes temas debido a sus capacidades para reproducir el lenguaje humano.

• Capturan los matices de un lenguaje, a menudo capturando el contexto de un documento. Esto puede llevar a traducciones o análisis de sentimientos más precisos.
• Reducen el tiempo dedicado a tareas repetitivas e incluso eliminan la carga de pasar tiempo recopilando información. Por ejemplo, los chatbots pueden hacer preguntas que ayudan al soporte al cliente a resolver tickets más rápido.
• Tienen el potencial de acelerar el entrenamiento de modelos y reducir la cantidad de datos necesarios. Esto se correlaciona con el número de parámetros que un LLM tiene disponibles: cuanto mayor sea el número, menor será el volumen de datos necesario.

LLMs de código abierto

En 2023 surgieron LLMs de código abierto respaldados por comunidades prósperas. Huggingface es solo uno de los ejemplos cuyas actividades se intensificaron después del lanzamiento de ChatGPT, con el objetivo de tener modelos de lenguaje de gran tamaño que sigan instrucciones en diferentes aplicaciones. Esto llevó a una explosión de LLMs de código abierto como Guanco, h2oGPT o OpenAssistant. Cuando se trata de LLMs de código abierto, es importante tener en cuenta lo siguiente:

• Los LLMs con miles de millones de parámetros pueden competir fácilmente en términos de rendimiento con modelos entrenados en conjuntos de datos muy grandes.
• Ajustar modelos LLM pequeños requiere un presupuesto reducido.
• Los avances en LLMs de código abierto son mucho más rápidos gracias a las contribuciones de la comunidad.
• Técnicas como la adopción de rangos bajos (LoRa) pueden reducir el costo del entrenamiento.

Las soluciones listas para usar seguirán siendo atractivas para las empresas, pero a largo plazo, es probable que las comunidades de código abierto amplíen sus esfuerzos para hacer que los LLMs estén disponibles en nuevos entornos, incluidas las computadoras portátiles. También podría llevar a una colaboración que nunca antes había ocurrido entre organizaciones que tienen LLMs propietarios y comunidades de código abierto, donde las primeras se centran en construir el modelo (ya que tienen el poder de cómputo) y las segundas trabajan en el ajuste fino de los modelos.