Grandes modelos de lenguaje
¿Qué son los grandes modelos de lenguaje?
Los grandes modelos de lenguaje (LLM, Large Language Models) consisten en tecnología de IA avanzada que se centra en comprender y analizar texto. Son más precisos que los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales, porque pueden comprender las complejidades del lenguaje natural. Para ello, los grandes modelos de lenguaje requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento, como libros y artículos, para aprender el funcionamiento del lenguaje. Pueden generar respuestas significativas y proporcionar información valiosa procesando enormes cantidades de texto. Los LLM son ahora codiciados para tareas de traducción, de respuesta a preguntas y para completar textos. Con más avances, podemos esperar modelos de lenguaje incluso más potentes en el futuro.
¿Cuál es el proceso de entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM)?
El proceso de entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) se compone de varios pasos:
- Recopilación de datos: se recopila un conjunto de datos de texto diverso procedente de varios orígenes.
- Preprocesamiento: se limpian y estandarizan los datos del texto recopilado.
- Tokenización: se divide el texto preprocesado en unidades más pequeñas, llamadas «tokens».
- Selección de arquitectura: se elige la arquitectura de aprendizaje profundo adecuada, como un modelo transformador.
- Entrenamiento: el propio proceso de entrenamiento por el que el modelo aprende los datos.
- Mejora de los resultados: se optimiza el modelo introduciendo ajustes precisos.
- Evaluación: se evalúan los resultados y la precisión del modelo.
- Implementación: se implementa el modelo en un sistema en funcionamiento para su uso.
¿Cómo se utilizan 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.
¿Cuáles son las ventajas de los grandes modelos de lenguaje (LLM)?
- Funcionalidades avanzadas del procesamiento del lenguaje natural: el procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha revolucionado la capacidad de las máquinas de inteligencia artificial de comprender e interpretar el lenguaje y los textos humanos. Con la aparición de modelos de aprendizaje de lenguaje (LLM) como GPT-3.5, ChatGPT y BARD, las herramientas basadas en la inteligencia artificial se han hecho más eficientes a la hora de comprender el lenguaje humano. Ello ha mejorado drásticamente su capacidad para conversar y generar información a partir de los datos.
- Funcionalidades generativas mejoradas: la capacidad generativa de los grandes modelos de lenguaje ha aumentado la capacidad conversacional de las máquinas de inteligencia artificial. Los modelos analizan enormes cantidades de datos para generar información de valor. Esto les permite interactuar de forma efectiva con humanos y proporcionar comentarios precisos para determinadas instrucciones. Este potencial de los grandes modelos de lenguaje ha atraído la atención de los líderes del sector.
- Eficacia mejorada: la capacidad para comprender el lenguaje humano ha hecho de los grandes modelos de lenguaje una opción ideal para gestionar tareas tediosas o interminables. Por ejemplo, los profesionales del sector financiero pueden automatizar las transacciones financieras y el procesamiento de datos con la ayuda de los grandes modelos de lenguaje y reducir así el esfuerzo manual. Este es uno de los motivos por los que las empresas están utilizando ahora modelos de aprendizaje de lenguaje para operaciones de nivel empresarial.
- Traducción de idiomas: los grandes modelos de lenguaje se pueden utilizar también para realizar traducciones entre idiomas. Estos modelos utilizan algoritmos de aprendizaje profundo como redes neuronales recurrentes para comprender la estructura lingüística de dos idiomas. De este modo, consiguen superar las barreras del idioma y facilitar una comunicación accesible entre distintas culturas.
¿Cuáles son los peligros de los modelos de lenguaje a gran escala como este?
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 (LLM) 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 (LLM) 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 requiere 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 informáticos. Esto conlleva un alto consumo de energía y un gran 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, lo que podría llegar a tener consecuencias socioeconómicas.
¿Cómo puedes utilizar los grandes modelos de lenguaje (LLM) en tu negocio?
Hewlett Packard Enterprise ofrece dos soluciones que emplean la capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para empresas:
HPE Greenlake para Large Language Models: HPE Greenlake es un servicio flexible basado en la nube que proporciona acceso a grandes modelos de lenguaje de gran potencia. Ayuda a las empresas a obtener información a partir de datos de texto, así como a automatizar procesos, mejorar las interacciones con los clientes e impulsar la innovación sin necesidad de una fuerte inversión en infraestructura.
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.