Mejor Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) Software

Los modelos de lenguaje grande (LLMs) son modelos de aprendizaje automático desarrollados para comprender e interactuar con el lenguaje humano a gran escala. Estos avanzados sistemas de inteligencia artificial (IA) están entrenados con grandes cantidades de datos textuales para predecir un lenguaje plausible y mantener un flujo natural. ¿Qué son los modelos de lenguaje grande (LLMs)? Los LLMs son un tipo de modelos de IA generativa que utilizan aprendizaje profundo y grandes conjuntos de datos basados en texto para realizar diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Estos modelos analizan distribuciones de probabilidad sobre secuencias de palabras, lo que les permite predecir la palabra más probable que sigue en una oración basada en el contexto. Esta capacidad impulsa la creación de contenido, la resumición de documentos, la traducción de idiomas y la generación de código. El término "grande" se refiere al número de parámetros en el modelo, que son esencialmente los pesos que aprende durante el entrenamiento para predecir el siguiente token en una secuencia, o también puede referirse al tamaño del conjunto de datos utilizado para el entrenamiento. ¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje grande (LLMs)? Los LLMs están diseñados para entender la probabilidad de un solo token o secuencia de tokens en una secuencia más larga. El modelo aprende estas probabilidades analizando repetidamente ejemplos de texto y entendiendo qué palabras y tokens son más probables de seguir a otros. El proceso de entrenamiento para los LLMs es de múltiples etapas e involucra aprendizaje no supervisado, aprendizaje auto-supervisado y aprendizaje profundo. Un componente clave de este proceso es el mecanismo de auto-atención, que ayuda a los LLMs a entender la relación entre palabras y conceptos. Asigna un peso o puntuación a cada token dentro de los datos para establecer su relación con otros tokens. Aquí hay un resumen breve de todo el proceso: - Se alimenta al LLM una gran cantidad de datos de lenguaje de varias fuentes como libros, sitios web, código y otras formas de texto escrito. - El modelo comprende los bloques de construcción del lenguaje e identifica cómo se usan y secuencian las palabras a través del reconocimiento de patrones con aprendizaje no supervisado. - Se utiliza el aprendizaje auto-supervisado para entender el contexto y las relaciones de palabras prediciendo las palabras siguientes. - El aprendizaje profundo con redes neuronales aprende el significado y la estructura general del lenguaje, yendo más allá de solo predecir la siguiente palabra. - El mecanismo de auto-atención refina la comprensión asignando una puntuación a cada token para establecer su influencia sobre otros tokens. Durante el entrenamiento, se aprenden puntuaciones (o pesos) que indican la relevancia de todos los tokens en la secuencia para el token actual que se está procesando y se presta más atención a los tokens relevantes durante la predicción. ¿Cuáles son las características comunes de los modelos de lenguaje grande (LLMs)? Los LLMs están equipados con características como generación de texto, resumición y análisis de sentimientos para completar una amplia gama de tareas de NLP. - Generación de texto similar al humano en varios géneros y formatos, desde informes de negocios hasta correos electrónicos técnicos y guiones básicos adaptados a instrucciones específicas. - Soporte multilingüe para traducir comentarios, documentación e interfaces de usuario a múltiples idiomas, facilitando aplicaciones globales y comunicación translingüística sin problemas. - Comprensión del contexto para comprender con precisión los matices del lenguaje y proporcionar respuestas apropiadas durante conversaciones y análisis. - Resumición de contenido que recapitula documentos técnicos complejos, artículos de investigación o referencias de API para una fácil comprensión de los puntos clave. - Análisis de sentimientos que categoriza las opiniones expresadas en texto como positivas, negativas o neutrales, haciéndolos útiles para el monitoreo de redes sociales, análisis de comentarios de clientes e investigación de mercado. - IA conversacional y chatbots impulsados por LLM que simulan un diálogo similar al humano, entienden la intención del usuario, responden preguntas del usuario o proporcionan pasos básicos de solución de problemas. - Completado de código que analiza un código existente para informar errores tipográficos y sugiere completaciones. Algunos LLMs avanzados incluso pueden generar funciones completas basadas en el contexto. Aumenta la velocidad de desarrollo, mejora la productividad y aborda tareas de codificación repetitivas. - Identificación de errores que busca errores gramaticales o inconsistencias en la escritura y errores o anomalías en el código para ayudar a mantener alta calidad de código y escritura y reducir el tiempo de depuración. - Adaptabilidad que permite a los LLMs ser ajustados para aplicaciones específicas y desempeñarse mejor en análisis de documentos legales o tareas de soporte técnico. - Escalabilidad que procesa grandes cantidades de información rápidamente y acomoda las necesidades de tanto pequeñas empresas como grandes empresas. ¿Quién utiliza los modelos de lenguaje grande (LLMs)? Los LLMs están ganando popularidad en varias industrias porque pueden procesar y generar texto de maneras creativas. A continuación se presentan algunos negocios que interactúan con los LLMs con más frecuencia. - Empresas de creación de contenido y medios producen contenido significativo, como artículos de noticias, blogs y materiales de marketing, utilizando LLMs para automatizar y mejorar sus procesos de creación de contenido. - Proveedores de servicio al cliente con grandes operaciones de servicio al cliente, incluidos centros de llamadas, soporte en línea y servicios de chat, impulsan chatbots inteligentes y asistentes virtuales utilizando LLMs para mejorar los tiempos de respuesta y la satisfacción del cliente. - Plataformas de comercio electrónico y minoristas utilizan LLMs para generar descripciones de productos y ofrecer experiencias de compra personalizadas e interacciones de servicio al cliente, mejorando la experiencia de compra en general. - Proveedores de servicios financieros como bancos, firmas de inversión y compañías de seguros se benefician de los LLMs al automatizar la generación de informes, proporcionar soporte al cliente y personalizar el asesoramiento financiero, mejorando así la eficiencia y el compromiso del cliente. - Plataformas de educación y aprendizaje en línea que ofrecen contenido educativo y servicios de tutoría utilizan LLMs para crear experiencias de aprendizaje personalizadas, automatizar la calificación y proporcionar retroalimentación instantánea a los estudiantes. - Proveedores de atención médica utilizan LLMs para soporte al paciente, documentación médica e investigación, los LLMs pueden analizar e interpretar textos médicos, apoyar procesos de diagnóstico y ofrecer asesoramiento personalizado al paciente. - Empresas de tecnología y desarrollo de software pueden usar LLMs para generar documentación, proporcionar asistencia de codificación y automatizar el soporte al cliente, especialmente para la solución de problemas y el manejo de consultas técnicas. Tipos de modelos de lenguaje grande (LLMs) Los modelos de lenguaje pueden clasificarse básicamente en dos categorías principales: modelos estadísticos y modelos de lenguaje diseñados en redes neuronales profundas. Modelos de lenguaje estadísticos Estos modelos probabilísticos utilizan técnicas estadísticas para predecir la probabilidad de que una palabra o secuencia de palabras aparezca en un contexto dado. Analizan grandes corpus de texto para aprender los patrones del lenguaje. Los modelos de n-gramas y los modelos ocultos de Markov (HMMs) son dos ejemplos. Los modelos de n-gramas analizan secuencias de palabras (n-gramas) para predecir la probabilidad de que aparezca la siguiente palabra. La probabilidad de ocurrencia de una palabra se estima en función de la ocurrencia de las palabras que la preceden dentro de una ventana fija de tamaño 'n'. Por ejemplo, considere la oración "El gato se sentó en la alfombra". En un modelo de trigramas (3-gramas), la probabilidad de que la palabra "alfombra" ocurra después de la secuencia "se sentó en la" se calcula en función de la frecuencia de esta secuencia en los datos de entrenamiento. Modelos de lenguaje neuronales Los modelos de lenguaje neuronales utilizan redes neuronales para entender patrones de lenguaje y relaciones de palabras para generar texto. Superan a los modelos estadísticos tradicionales en la detección de relaciones y dependencias complejas dentro del texto. Los modelos de transformadores como GPT utilizan mecanismos de auto-atención para evaluar la importancia de cada palabra en una oración, prediciendo la siguiente palabra en función de las dependencias contextuales. Por ejemplo, si consideramos la frase "El gato se sentó en la", el modelo de transformador podría predecir "alfombra" como la siguiente palabra en función del contexto proporcionado. Entre los modelos de lenguaje grande, también hay dos tipos principales: modelos de dominio abierto y modelos específicos de dominio. - Modelos de dominio abierto están diseñados para realizar diversas tareas sin necesidad de personalización, lo que los hace útiles para la lluvia de ideas, la generación de ideas y la asistencia en la escritura. Ejemplos de modelos de dominio abierto incluyen el transformador generativo preentrenado (GPT) y las representaciones de codificador bidireccional de transformadores (BERT). - Modelos específicos de dominio: Los modelos específicos de dominio están personalizados para campos específicos, ofreciendo salidas precisas y exactas. Estos modelos son particularmente útiles en medicina, derecho e investigación científica, donde la experiencia es crucial. Se entrenan o ajustan en conjuntos de datos relevantes para el dominio en cuestión. Ejemplos de LLMs específicos de dominio incluyen BioBERT (para textos biomédicos) y FinBERT (para textos financieros). Beneficios de los modelos de lenguaje grande (LLMs) Los LLMs vienen con una serie de beneficios que pueden transformar innumerables aspectos de cómo trabajan las empresas y las personas. A continuación se enumeran algunas ventajas comunes. - Aumento de la productividad: Los LLMs simplifican los flujos de trabajo y aceleran la finalización de proyectos al automatizar tareas repetitivas. - Mejora de la precisión: Minimizar las inexactitudes es crucial en el análisis financiero, la revisión de documentos legales y los dominios de investigación. Los LLMs mejoran la calidad del trabajo al reducir errores en tareas como la entrada y el análisis de datos. - Rentabilidad: Los LLMs reducen los requisitos de recursos, lo que lleva a ahorros de costos sustanciales para empresas de todos los tamaños. - Ciclos de desarrollo acelerados: El proceso desde la generación de código y la depuración hasta la investigación y la documentación se acelera para las tareas de desarrollo de software, lo que lleva a lanzamientos de productos más rápidos. - Mejora del compromiso del cliente: Los chatbots impulsados por LLM como ChatGPT permiten respuestas rápidas a consultas de clientes, soporte las 24 horas y marketing personalizado, creando una interacción de marca más inmersiva. - Capacidades de investigación avanzadas: Con LLMs capaces de resumir datos complejos y obtener información relevante, los procesos de investigación se simplifican. - Perspectivas basadas en datos: Entrenados para analizar grandes conjuntos de datos, los LLMs pueden extraer tendencias e ideas que apoyan la toma de decisiones basada en datos. Aplicaciones de los modelos de lenguaje grande Los LLMs se utilizan en varios dominios para resolver problemas complejos, reducir la cantidad de trabajo manual y abrir nuevas posibilidades para empresas y personas. - Investigación de palabras clave: Analizar grandes cantidades de datos de búsqueda ayuda a identificar tendencias y recomendar palabras clave para optimizar el contenido para los motores de búsqueda. - Investigación de mercado: Procesar comentarios de usuarios, conversaciones en redes sociales e informes de mercado revela ideas sobre el comportamiento del consumidor, el sentimiento y las tendencias emergentes del mercado. - Creación de contenido: Generar contenido escrito como artículos, descripciones de productos y publicaciones en redes sociales, ahorra tiempo y recursos mientras se mantiene una voz consistente. - Análisis de malware: Identificar posibles firmas de malware, sugerir medidas preventivas al analizar patrones y código, y generar informes ayuda a los profesionales de ciberseguridad. - Traducción: Permitir traducciones más precisas y naturales, los LLMs proporcionan servicios de traducción multilingües conscientes del contexto. - Desarrollo de código: Escribir y revisar código, sugerir correcciones de sintaxis, autocompletar bloques de código y generar fragmentos de código dentro de un contexto dado. - Análisis de sentimientos: Analizar datos de texto para entender el tono emocional y el sentimiento detrás de las palabras. - Soporte al cliente: Interactuar con los usuarios, responder preguntas, proporcionar recomendaciones y automatizar tareas de soporte al cliente, mejora la experiencia del cliente con respuestas rápidas y soporte 24/7. ¿Cuánto cuesta el software de LLM? El costo de un LLM depende de múltiples factores, como el tipo de licencia, el uso de palabras, el uso de tokens y el consumo de llamadas API. Los principales contendientes de los LLMs son GPT-4, GPT-Turbo, Llama 3.1, Gemini y Claude, que ofrecen diferentes planes de pago como facturación basada en suscripción para pequeñas, medianas y grandes empresas, facturación escalonada basada en características, tokens e integraciones API y pago por uso basado en el uso real y la capacidad del modelo y precios personalizados para empresas más grandes. Principalmente, el software de LLM se cobra según el número de tokens consumidos y las palabras procesadas por el modelo. Por ejemplo, GPT-4 de OpenAI cobra $0.03 por cada 1000 tokens de entrada y $0.06 por salida. Llama 3.1 y Gemini son LLMs de código abierto que cobran entre $0.05 y $0.10 por cada 1000 tokens de entrada y un promedio de 100 llamadas API. Si bien el portafolio de precios para cada software de LLM varía dependiendo del tipo de negocio, la versión y la calidad de los datos de entrada, se ha vuelto evidentemente más asequible y amigable con el presupuesto sin comprometer la calidad del procesamiento. Limitaciones del software de modelos de lenguaje grande (LLM) Aunque los LLMs tienen beneficios ilimitados, un uso desatento también puede llevar a graves consecuencias. A continuación se presentan las limitaciones de los LLMs que los equipos deben evitar: - Plagio: Copiar y pegar texto de la plataforma LLM directamente en su blog u otros medios de marketing generará un caso de plagio. Como los datos procesados por el LLM son en su mayoría extraídos de internet, las posibilidades de duplicación y replicación de contenido se vuelven significativamente más altas. - Sesgo de contenido: Las plataformas LLM pueden alterar o cambiar la causa de eventos, narrativas, incidentes, estadísticas y números, así como inflar datos que pueden ser altamente engañosos y peligrosos. Debido a las limitadas capacidades de entrenamiento, estas plataformas tienen una fuerte posibilidad de generar contenido fácticamente incorrecto que ofenda a las personas. - Alucinación: Los LLMs incluso alucinan y no registran correctamente el mensaje de entrada del usuario. Aunque pueden haber recibido mensajes similares antes y saben cómo responder, responden en un estado alucinado y no le dan acceso a los datos. Escribir un mensaje de seguimiento puede sacar a los LLMs de este estado y hacerlos funcionales nuevamente. - Ciberseguridad y privacidad de datos: Los LLMs transfieren datos críticos y sensibles de la empresa a sistemas de almacenamiento en la nube pública que hacen que sus datos sean más propensos a violaciones de datos, vulnerabilidades y ataques de día cero. - Brecha de habilidades: Implementar y mantener LLMs requiere conocimientos especializados, y puede haber una brecha de habilidades en los equipos actuales que necesita ser abordada a través de la contratación o la capacitación. ¿Cómo elegir el mejor modelo de lenguaje grande (LLM) para su negocio? Seleccionar el software LLM adecuado puede impactar el éxito de sus proyectos. Para elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades, considere los siguientes criterios: - Caso de uso: Cada modelo tiene fortalezas, ya sea generando contenido, proporcionando asistencia de codificación, creando chatbots para soporte al cliente o analizando datos. Determine la tarea principal que realizará el LLM y busque modelos que sobresalgan en ese caso de uso específico. - Tamaño y capacidad del modelo: Considere el tamaño del modelo, que a menudo se correlaciona con la capacidad y las necesidades de procesamiento. Los modelos más grandes pueden realizar diversas tareas pero requieren más recursos computacionales. Los modelos más pequeños pueden ser más rentables y suficientes para tareas menos complejas. - Precisión: Evalúe la precisión del LLM revisando puntos de referencia o realizando pruebas. La precisión es crítica: un modelo propenso a errores podría impactar negativamente la experiencia del usuario y la eficiencia del trabajo. - Rendimiento: Evalúe la velocidad y capacidad de respuesta del modelo, especialmente si se requiere procesamiento en tiempo real. - Datos de entrenamiento y preentrenamiento: Determine la amplitud y diversidad de los datos de entrenamiento. Los modelos preentrenados en conjuntos de datos extensos y variados tienden a funcionar mejor en diferentes entradas. Sin embargo, los modelos entrenados en conjuntos de datos específicos pueden desempeñarse mejor para aplicaciones especializadas. - Personalización: Si su aplicación tiene necesidades únicas, considere si el LLM permite personalización o ajuste fino con sus datos para adaptar mejor sus salidas. - Costo: Tenga en cuenta el costo total de propiedad, incluidos los costos iniciales de licencia, los costos computacionales para el entrenamiento y la inferencia, y cualquier tarifa continua para actualizaciones o mantenimiento. - Seguridad de datos: Busque modelos que ofrezcan características de seguridad y cumplimiento con las leyes de protección de datos relevantes para su región o industria. - Disponibilidad y licencias: Algunos modelos son de código abierto, mientras que otros pueden requerir una licencia comercial. Los términos de licencia pueden dictar el alcance del uso, como si está disponible para aplicaciones comerciales o tiene algún límite de uso. Vale la pena probar múltiples modelos en un entorno controlado para comparar directamente cómo cumplen con sus criterios específicos antes de tomar una decisión final. Implementación de LLM La implementación de un LLM es un proceso continuo. Las evaluaciones regulares, las actualizaciones y el reentrenamiento son necesarios para garantizar que la tecnología cumpla con sus objetivos previstos. Aquí se explica cómo abordar el proceso de implementación: - Definir objetivos y alcance: Defina claramente sus objetivos de proyecto y métricas de éxito desde el principio para especificar lo que desea lograr utilizando un LLM. Identifique áreas donde la automatización o las mejoras cognitivas pueden agregar valor. - Privacidad de datos y cumplimiento: Elija un LLM con medidas de seguridad sólidas que cumplan con las regulaciones de protección de datos relevantes para su industria, como el GDPR. Establezca procedimientos de manejo de datos que preserven la privacidad del usuario. - Selección de modelo: Evalúe si un modelo de propósito general como GPT-3 se adapta mejor a sus necesidades o si un modelo específico de dominio proporcionaría una funcionalidad más precisa. - Integración e infraestructura: Determine si utilizará el LLM como un servicio en la nube o lo alojará en las instalaciones, considerando los requisitos computacionales y de memoria, las posibles necesidades de escalabilidad y las sensibilidades de latencia. Tenga en cuenta los puntos finales de API, SDKs o bibliotecas que necesitará. - Entrenamiento y ajuste fino: Asigne recursos para el entrenamiento y la validación y ajuste el modelo a través del aprendizaje continuo de nuevos datos. - Moderación de contenido y control de calidad: Implemente sistemas para supervisar el contenido generado por el LLM para garantizar que las salidas se alineen con los estándares de su organización y se adapten a su audiencia. - Evaluación continua y mejora: Construya un marco de evaluación para evaluar regularmente el rendimiento de su LLM en relación con sus objetivos. Capture comentarios de los usuarios, monitoree métricas de rendimiento y esté listo para reentrenar o actualizar su modelo para adaptarse a patrones de datos o necesidades comerciales en evolución. Software y servicios relacionados con modelos de lenguaje grande (LLMs) A continuación se presentan algunos software y servicios relacionados que se pueden usar con o sin software de modelos de lenguaje grande para realizar tareas diarias. - Asistentes de escritura de IA o generadores de texto de IA son LLMs específicamente diseñados que generan secuencias de texto de cualquier tamaño basado en un mensaje de entrada. Estas herramientas pueden crear resúmenes, escribir ensayos, informes, estudios de caso específicos de idioma, etc. - Generadores de código de IA pueden crear, compilar, modificar y depurar fragmentos de código para ingenieros de software y desarrolladores. Estas plataformas ahorran a los equipos la molestia de investigar en la web o estudiar conceptos de programación orientada a objetos. - Plataformas de chatbots de IA ayudan a diseñar interfaces conversacionales que se integran con chatbots de sitios web o chatbots en aplicaciones para proporcionar asistencia personalizada a los consumidores. - Herramientas de medios sintéticos están impulsadas por IA y despliegan imágenes, videos, datos de voz o datos numéricos para construir varios tipos de medios. Los equipos de ventas y marketing los utilizan para crear podcasts, avances de video y medios enfocados en contenido. Alternativas al software de LLM Hay varias otras alternativas para explorar en lugar de un software de modelo de lenguaje grande que se pueden adaptar a flujos de trabajo departamentales específicos. - Herramientas de comprensión del lenguaje natural (NLU) facilitan la comprensión por parte de las computadoras del lenguaje humano. NLU permite a las máquinas entender, interpretar y derivar significado del lenguaje humano. Involucra la comprensión de texto, el análisis semántico, el reconocimiento de entidades, el análisis de sentimientos y más. NLU es crucial para varias aplicaciones, como asistentes virtuales, chatbots, herramientas de análisis de sentimientos y sistemas de recuperación de información. - Herramientas de generación de lenguaje natural (NLG) convierten información estructurada en texto coherente en lenguaje humano. Se utilizan en traducción de idiomas, resumición, generación de informes, agentes conversacionales y creación de contenido. Tendencias de LLM El espacio de modelos de lenguaje grande está en constante evolución, y lo que es actual ahora podría cambiar en un futuro cercano a medida que ocurran nuevas investigaciones y desarrollos. Aquí hay algunas tendencias que actualmente dominan el dominio de LLM. - Aumento de la personalización: La capacidad de los LLMs para entender y generar texto similar al humano impulsa el uso creciente de contenido personalizado, recomendaciones e interacciones en servicios al cliente, marketing, educación y comercio electrónico. - IA ética y mitigación de sesgos: Hay un fuerte enfoque en desarrollar métodos para reducir los sesgos en los LLMs y garantizar que su uso se alinee con las pautas éticas, reflejando una tendencia más amplia hacia una IA responsable. - Modelos multimodales: Una tendencia significativa es la integración de LLMs con otros tipos de modelos de IA, como aquellos capaces de procesar imágenes, audio y video. Esto lleva a sistemas de IA más completos capaces de entender y generar contenido en diferentes formatos. - LLMs sostenibles y rentables: Se están realizando esfuerzos para hacer que los LLMs sean más eficientes energéticamente y rentables. Se están diseñando nuevos modelos para reducir el impacto ambiental y los recursos computacionales requeridos para el entrenamiento y la inferencia. Investigado y escrito por Matthew Miller Revisado y editado por Sinchana Mistry