¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grandes

¿Escrito por humanos o por inteligencia artificial? ¡Las fronteras se están volviendo cada vez más difusas! Además de la velocidad con la que realizan tareas, los modelos de aprendizaje automático destacan por su complejidad en el procesamiento de información, ofreciendo resultados cada vez más fieles al lenguaje natural humano.

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) se pueden definir como modelos de aprendizaje automático capaces de realizar diversas tareas dentro del ámbito del lenguaje. Están construidos con un enfoque en comprender y generar textos.

El término "large" en LLM hace honor al hecho de ser un modelo entrenado con una vasta cantidad de datos, lo que lleva a la capacidad de relacionar múltiples aspectos y patrones del lenguaje.

¿Cuál es la utilidad y característica distintiva de LLM?

Okay, la generación de texto por inteligencia artificial no es la última innovación, ¿entonces qué diferencia a LLM? LLM sorprende precisamente por su capacidad para generar textos altamente coherentes, gramaticalmente correctos y cognitivamente convincentes.

Los LLMs pueden realizar tareas como traducción de idiomas, crear artículos completos desde cero, resumir documentos, ayudar con la asistencia virtual e incluso programar. El diferenciador es su capacidad para interpretar múltiples funciones dentro del mismo modelo.

El éxito de los chatbots

Los chatbots, como ChatGPT y Bard, son ejemplos de tecnologías de inteligencia artificial que utilizan LLMs. Estas interfaces han ganado mucha popularidad en los últimos años al proporcionar una asistencia virtual mejorada a los usuarios.

Pueden manejar tareas que van desde actividades administrativas como crear listas, organizar hojas de cálculo, realizar cálculos, programar reuniones y formatear textos hasta tareas más creativas como ofrecer consejos de viaje e incluso componer poemas!

ChatGPT es una interfaz lanzada en 2022 por OpenAI. Utiliza los modelos de lenguaje GPT-3.5 en su versión gratuita y GPT-4.0 en su versión de pago.

Bard es una interfaz desarrollada por Google y lanzada en 2023. Su creación se basó en el Modelo de Lenguaje para Aplicaciones de Diálogo (LaMDA) y posteriormente incorporó el Modelo de Lenguaje de Ruta (PaLM 2), capaz de proporcionar respuestas más precisas. Como todavía está en la fase de pruebas, esta interfaz solo funciona en el navegador y aún no tiene versiones de aplicación.

Desafíos éticos de la inteligencia artificial

Las aplicaciones de AI pueden traer muchas oportunidades a los negocios, pero hay cuestiones éticas con respecto al uso de AI, como los LLMs, a las que deberías prestar atención. Los puntos principales de preocupación son:

Sensibilidad Política y Social: El entrenamiento de LLM no considera la sensibilidad social, lo que significa que puede generar textos con cierto grado de prejuicio, incorrección política o incluso contenido no ético. El aprendizaje automático carece de discernimiento del mundo real, sin importar cuán bueno sea el entrenamiento y cuán grande sea el número de parámetros, no tienen filtros sociales sensatos como los humanos.

Noticias Falsas: Garantizar que la información segura es un punto de preocupación utilizando LLMs. El entrenamiento de datos no incluye la verificación de hechos. No hay compromiso de los datos con la verdad, lo que puede llevar a contenido desactualizado, interpretaciones superficiales, o incluso peor, la generación de noticias falsas, o textos maliciosos y difamatorios.

Seguridad de Datos: Otro punto relevante de preocupación es la seguridad de los datos. El entrenamiento no puede distinguir entre lo que es confidencial o no, por lo que es necesario revisar los datos compartidos con el modelo, ya que los LLMs solo deben alimentarse de datos públicos y fuentes confiables.

Para abordar estos dilemas, se ha estado trabajando en la revisión de las pautas para la entrada y salida del modelo. Científicos de datos y expertos en IA ya están estudiando técnicas para ajustar y mejorar la comprensión y precisión de estos sistemas.

¿Cómo se construye un LLM?

Los Grandes Modelos de Lenguaje se entrenan con un gran número de parámetros, alcanzando miles de millones. Es un algoritmo masivo que combina el aprendizaje automático (el algoritmo aprende las reglas por sí mismo a partir de los datos que ingresa) y las tecnologías de aprendizaje profundo (algoritmos de alto nivel que imitan el cerebro humano neural). La imagen a continuación puede ayudar a entender:

El primer paso del entrenamiento es identificar el conjunto de datos, que en LLM es sustancial. Después del entrenamiento, las capas de esta gran red neuronal están configuradas (varias capas de procesamiento no lineal que simulan la forma en que piensan las neuronas). Then supervised learning is used to produce relevant information from the provided data and, last but not least, performance tests on the model are conducted.

Con este volumen de datos de internet de diversas fuentes (artículos, libros, sitios web, videos), el modelo los procesa para predecir secuencias de palabras que generan texto convincente. Analiza el texto y predice la próxima palabra, al igual que como las personas pueden "intuir" frases en una conversación o mientras leen un texto. Sin embargo, LLMs no poseen inteligencia cognitiva. Solo proporcionan resultados basados en lo que se les ha proporcionado previamente.

Entrenar modelos de lenguaje requiere conocimientos técnicos específicos, software especializado y grandes inversiones. Según una visión técnica del modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI, el costo de la IA está aumentando exponencialmente.

¿Cómo escribir entradas de texto relevantes para LLMs?

Dado que LLMs no poseen su propia "inteligencia", la forma más efectiva de mejorar la precisión de los resultados es utilizar las indicaciones correctas al interactuar con esta red.

Con cada nueva entrada de comando, el modelo expande su base de datos, siempre apuntando a proporcionar una respuesta más precisa. Cuanto más contextual sea el comando de entrada, mejor será la respuesta obtenida. Aquí tienes un ejemplo:

Las tecnologías de los Grandes Modelos de Lenguaje apuntan hacia una revolución en los servicios relacionados con el lenguaje. ¿Se volverá cada vez más desafiante cada año distinguir lo que fue producido por un humano o por inteligencia artificial?

En Servicios de Traducción de Bureau Work, creemos que las tecnologías son aliadas, no competidoras. La clave es entender y estudiar las herramientas para trabajar en beneficio de la mayor cantidad de personas posible.

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