Grandes modelos de lenguaje (LLM)

¿Qué son los grandes modelos de lenguaje (LLM)?

Uno de los usos más populares para los grandes modelos de lenguaje es la comprensión del lenguaje natural. Se puede entrenar a un modelo para que reconozca la gramática y el significado de una frase, así como la intención de un conjunto o secuencia de palabras. Este tecnología se puede emplear para comprender diálogo natural e incluso para traducir idiomas.

Otro uso de los modelos de lenguaje es el análisis de sentimiento. Con este técnica, un modelo puede comprender el sentimiento de un texto interno, como los análisis de los clientes, e incluso identificar temas y debates complejos.

Los grandes modelos de lenguaje también se pueden utilizar para la generación de texto. Se puede entrenar a un modelo basado en la inteligencia artificial para generar frases a partir de un contexto determinado. Esta tecnología puede ayudar a las personas a mejorar sus habilidades comunicativas en el lenguaje natural o incluso puede facilitar la redacción de ensayos completos, historias cortas y entradas de blog.

Por último, los grandes modelos de lenguaje se pueden utilizar para resumir y extraer información. Los modelos basados en la inteligencia artificial pueden extraer información significativa de grandes documentos de texto y reescribirla en resúmenes más breves y fáciles de comprender.

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) plantean algunos riesgos y preocupaciones:

• Amplificación de sesgo: de forma involuntaria, los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden amplificar sesgos existentes en los datos de entrenamiento, y esto puede llegar a producir resultados injustos o discriminatorios.
• Información errónea y manipulación: los grandes modelos de lenguaje son vulnerables a la divulgación de información errónea, la generación de noticias falsas o la manipulación de la opinión pública.
• Implicaciones éticas: el contenido generado por los grandes modelos de lenguaje preocupa a nivel ético, por la posibilidad de que resulte en plagios, infrinja derechos de autor o llegue a generar información engañosa o dañina.
• Privacidad y seguridad de datos: el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje necesita datos confidenciales y personales que, si se gestionan incorrectamente, pueden plantear riesgos de privacidad y de seguridad de datos.
• Consumo de energía: el entrenamiento y la ejecución de grandes modelos de lenguaje consume importantes recursos de computación. Esto conlleva un gran consumo de energía y un grave impacto medioambiental.
• Falta de responsabilidad: el proceso de toma de decisiones de los grandes modelos de lenguaje y los orígenes del contenido generado pueden resultar opacos y por ello, generan preocupación en cuanto a su transparencia y responsabilidad.
• Dependencia y sustitución: la dependencia excesiva de los grandes modelos de lenguaje puede llevar a la desaparición de trabajos y la pérdida de capacitación humana, y esto, a su vez, podría tener consecuencias socioeconómicas.

Hewlett Packard Enterprise ofrece dos soluciones que emplean la capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para empresas:

Inteligencia artificial de HPE: HPE ofrece un paquete completo de soluciones de IA para implementar grandes modelos de lenguaje en empresas, que incluyen herramientas y servicios. Estas soluciones facilitan tareas como la comprensión del lenguaje natural, el análisis de sentimiento, la traducción de idiomas y la generación de textos. Todo ello permite mejorar la información de los datos, automatizar tareas y perfeccionar los procesos de toma de decisiones.

Con las ofertas de HPE, las empresas pueden aprovechar las funcionalidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM), mejorar la competitividad e impulsar la innovación en varios dominios.

Estos son los usos de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en la empresa:

• Aprendizaje profundo: los grandes modelos de lenguaje mejoran las capacidades del aprendizaje profundo en tareas de reconocimiento de imágenes y voz.
• Inteligencia artificial: los grandes modelos de lenguaje se integran con sistemas de inteligencia artificial para mejorar el procesamiento del lenguaje, la automatización de tareas y la toma de decisiones.
• Aprendizaje automático: los grandes modelos de lenguaje ayudan con los análisis de sentimiento, la clasificación de textos y la recuperación de información en las aplicaciones de aprendizaje automático.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): los grandes modelos de lenguaje (LLM) mejoran la traducción de idiomas, el resumen de textos y los agentes conversacionales en las tareas de procesamiento del lenguaje natural.