¿Qué es un modelo de lenguaje grande?

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un tipo de modelo de inteligencia artificial que ha sido entrenado para reconocer y generar grandes cantidades de lenguaje humano escrito.

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un tipo de modelo de inteligencia artificial que ha sido entrenado a través de algoritmos de aprendizaje profundo para reconocer, generar, traducir y/o resumir grandes cantidades de lenguaje humano escrito y datos textuales. Los modelos de lenguaje grande son algunas de las soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) más avanzadas y accesibles en la actualidad.

Como una forma de IA generativa, los modelos de lenguaje grandes se pueden usar no solo para evaluar el texto existente, sino también para generar contenido original basado en las entradas y consultas de los usuarios.

Siga leyendo para obtener más información sobre los modelos de lenguaje grande, cómo funcionan y cómo se comparan con otras formas comunes de inteligencia artificial.

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Un modelo de lenguaje grande, también conocido como LLM, es una solución de IA que puede aprender contextualmente datos en secuencia a través de redes neuronales especializadas llamadas transformadores (consulte a continuación para obtener más información sobre los transformadores).

A través del entrenamiento basado en transformadores en conjuntos de datos de entrenamiento masivos, los modelos de lenguaje grandes pueden comprender rápidamente y comenzar a generar su propio contenido de lenguaje humano. En muchos casos, los modelos de lenguaje grandes también se utilizan para tareas como resumir, traducir y predecir la siguiente secuencia de texto o la que falta.

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El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un campo más amplio de la teoría, la informática y la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar y mejorar máquinas que pueden comprender e interpretar conjuntos de datos de lenguaje natural.

El modelo de lenguaje grande es una aplicación específica del procesamiento del lenguaje natural que va más allá de los principios básicos del análisis textual, utilizando algoritmos y tecnologías de IA avanzados para generar texto humano creíble y completar otras tareas basadas en texto.

En pocas palabras, un modelo de lenguaje grande es una versión más grande de un modelo transformador en acción. Un modelo de transformador es un tipo de arquitectura de red neuronal que utiliza un concepto llamado autoatención para mantenerse en el camino y permitirle transformar de manera rápida y eficiente una gran cantidad de entradas en salidas relevantes.

Los modelos de lenguaje grandes se crean a través de esta arquitectura de modelo de transformador para ayudarlos a enfocarse y comprender grandes cantidades de datos textuales.

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Los grandes modelos de lenguaje funcionan mediante el uso de redes neuronales especializadas llamadas modelos transformadores.

En otras palabras, un modelo de lenguaje grande es un tipo de arquitectura de red neuronal que se enfoca principalmente en comprender y generar contenido original que suene humano. Las redes neuronales son arquitecturas de IA avanzadas que intentan imitar el cerebro humano para respaldar resultados más avanzados.

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Un modelo de lenguaje grande es un tipo de IA generativa que se enfoca en generar texto similar al humano de manera que tenga sentido contextual. La IA generativa se usa a menudo para generar texto, pero la tecnología también se puede usar para generar audio original, imágenes, video, datos sintéticos, modelos 3D y otras salidas que no son de texto.

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GPT y BERT son modelos de lenguaje grande basados ​​en transformadores, pero funcionan de diferentes maneras.

GPT significa Transformador preentrenado generativo. Es un tipo de modelo de lenguaje autorregresivo que OpenAI administra para los usuarios que desean generar texto similar al humano. BERT significa Representaciones de codificador bidireccional de transformadores; es una colección de modelos de lenguaje bidireccional de Google que es mejor conocida por sus altos niveles de lenguaje natural y comprensión contextual.

Debido a que BERT se basa en un codificador de transformador con solo una pila de codificadores, BERT está diseñado para generar y compartir todas sus salidas a la vez. Por el contrario, GPT es un decodificador de transformador con solo una pila de decodificadores, por lo que las salidas individuales se pueden compartir en función de las salidas previamente decodificadas. Esta diferencia en los transformadores significa que los modelos GPT son mejores para generar nuevo texto similar al humano, mientras que los modelos BERT son mejores en tareas como la clasificación y el resumen de texto.

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Los modelos de lenguaje grande funcionan principalmente a través de su arquitectura de transformadores especializados y conjuntos de datos de entrenamiento masivos.

Para que un modelo de lenguaje grande funcione, primero debe entrenarse con grandes cantidades de datos textuales que aclaren el contexto, las relaciones y los patrones textuales. Estos datos pueden provenir de muchas fuentes, como sitios web, libros y registros históricos; Wikipedia y GitHub son dos de los ejemplos más grandes basados ​​en la web que se utilizan para la capacitación de LLM. Independientemente de su origen, los datos de capacitación deben limpiarse y verificarse para comprobar su calidad antes de que se utilicen para entrenar un LLM.

Una vez que los datos se han limpiado y preparado para el entrenamiento, es hora de tokenizarlos o dividirlos en segmentos más pequeños para facilitar la comprensión. Los tokens pueden ser palabras, caracteres especiales, prefijos, sufijos y otros componentes lingüísticos que aclaran el significado contextual. Los tokens también informan el mecanismo de atención de un modelo de lenguaje grande, o su capacidad para enfocarse rápida y juiciosamente en las partes más relevantes del texto de entrada para que pueda predecir y/o generar resultados apropiados.

Una vez que un modelo de lenguaje grande ha recibido su capacitación inicial, se puede implementar para los usuarios a través de varios formatos, incluidos los chatbots. Sin embargo, los usuarios empresariales acceden principalmente a modelos de lenguaje grandes a través de API que permiten a los desarrolladores integrar la funcionalidad LLM en las aplicaciones existentes.

El proceso de entrenamiento del modelo de lenguaje grande se realiza principalmente a través del aprendizaje no supervisado, semisupervisado o autosupervisado. Los LLM pueden ajustar sus parámetros internos y "aprender" efectivamente de las nuevas aportaciones de los usuarios a lo largo del tiempo.

Hay muchas arquitecturas y objetivos de transformadores diferentes que informan los diferentes tipos de modelos de lenguaje grandes. Si bien los tipos enumerados a continuación son los tipos principales que verá, tenga en cuenta que muchos de estos tipos se superponen en ejemplos de modelos específicos. Por ejemplo, BERT es tanto de codificación automática como bidireccional.

Muchas de las empresas tecnológicas más importantes de la actualidad trabajan con algún tipo de modelo de lenguaje extenso. Si bien varios de estos modelos solo se usan internamente o en forma de prueba limitada, las herramientas como Google Bard y ChatGPT se están volviendo rápidamente ampliamente disponibles.

Los modelos de lenguaje grandes se utilizan para interpretar, contextualizar, traducir y/o generar rápidamente contenido similar al humano. Debido a la arquitectura de red neuronal basada en transformadores y los conjuntos de entrenamiento masivos en los que se basan, los modelos de lenguaje grandes pueden crear salidas de texto lógico en casi cualquier escala para casos de uso tanto personal como profesional. Estos son algunos de los propósitos más comunes para los grandes modelos de lenguaje en la actualidad:

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Aunque el modelo de lenguaje grande puede no ser el caso de uso de IA más avanzado en la actualidad, es uno de los más publicitados y mejor financiados y está mejorando sus capacidades minuto a minuto.

El modelo de lenguaje grande también es una de las pocas aplicaciones útiles de IA a las que el público en general puede acceder, especialmente a través de avances de investigación gratuitos y versiones beta como la que se ofrece para ChatGPT. De cara al futuro, especialmente a medida que más proveedores de IA refinen y ofrezcan sus LLM al público, espere ver que estas herramientas crezcan en características y funcionalidades, generando contenido de mayor calidad basado en datos de capacitación más actuales y de mayor alcance.

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