LLM es la abreviatura de Large Language Model, también conocido como modelo de lenguaje de gran tamaño, y es un modelo de lenguaje que consiste en una red neuronal artificial con miles de millones de parámetros. Esta es una tecnología de inteligencia artificial que tiene la capacidad de comprender y generar lenguaje humano.

Características principales de LLM

● Aprendizaje de una gran cantidad de datos de texto: funciona aprendiendo una gran cantidad de datos de texto, como documentos de Internet, libros y artículos.

● Realización de diversas tareas: puede realizar diversas tareas como la generación de oraciones, la provisión de respuestas, el resumen de texto y la traducción.

● Uso de lenguaje similar al humano: puede generar oraciones gramatical y semánticamente correctas que son similares al lenguaje humano.

Elementos centrales y funcionamiento de LLM

El modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es un elemento central de la tecnología de chatbot de IA. Se entrena con una gran cantidad de datos de texto mediante aprendizaje autosupervisado o semi-supervisado, y se ha utilizado en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural desde 2018.

El funcionamiento de LLM se basa en tres elementos centrales: tokenización, modelo transformador y solicitud.

1. Tokenización

La tokenización es un proceso central en el procesamiento del lenguaje natural que convierte el lenguaje humano en una secuencia que los sistemas mecánicos de bajo nivel pueden comprender. Esto incluye asignar valores numéricos a los componentes, como palabras y oraciones, y codificarlos para un análisis rápido. Esto es similar a la versión de IA de la fonética, y el propósito de la tokenización es que la IA prediga la estructura de una oración y genere un vector de contexto para el proceso de aprendizaje.

2. Modelo transformador

El modelo transformador es un modelo de red neuronal que analiza datos secuenciales para predecir qué palabras es más probable que sigan unas a otras. Está compuesto por capas que realizan análisis de cada palabra, y el algoritmo determina la compatibilidad entre las palabras. Este modelo no aprende el lenguaje en sí, sino que aprende a través del algoritmo a comprender las palabras escritas por las personas y aprende el estilo de escritura estándar para temas específicos.

3. Solicitud

La solicitud es la información que los desarrolladores proporcionan a LLM para realizar tareas de análisis de información y tokenización. La solicitud actúa como datos de entrenamiento que ayudan a que LLM funcione correctamente en una variedad de casos de uso. Cuanto más precisa sea la solicitud, más precisamente LLM puede predecir la siguiente palabra y construir oraciones. Por lo tanto, es muy importante seleccionar la solicitud adecuada para un aprendizaje eficaz de la IA de aprendizaje profundo.

Áreas de aplicación de LLM

● Chatbot de IA: se utiliza como tecnología central de los chatbots de IA para permitir una conversación natural con los usuarios.

● Traducción automática: comprende el significado entre los idiomas y lo traduce con precisión para mejorar la precisión de los sistemas de traducción automática.

● Generación de texto: puede generar automáticamente texto en una variedad de formatos, como noticias, blogs y novelas.

● Preguntas y respuestas: puede proporcionar respuestas precisas y útiles a las preguntas de los usuarios.

● Resumen: puede comprender el texto largo y proporcionar a los usuarios un resumen de los puntos clave.

● Escritura de código: puede comprender lenguajes de programación y generar código automáticamente.

Ventajas de LLM

● Capacidad de procesamiento del lenguaje de nivel humano similar: puede comprender el contexto y generar texto significativo.

● Se puede utilizar para una variedad de tareas: tiene el potencial de ser utilizado en una variedad de campos.

● Capacidad de aprendizaje: puede aprender y mejorar continuamente.

Desventajas de LLM

● Alto costo computacional: se requieren muchos recursos informáticos para el entrenamiento y la ejecución.

● Sesgo: puede reflejar el sesgo presente en los datos de entrenamiento.

● Problemas éticos: puede dar lugar a problemas éticos como noticias falsas y discursos de odio.

Desarrollo de la tecnología LLM y perspectivas futuras

La tecnología LLM todavía no es perfecta, pero está avanzando rápidamente. Se espera que se desarrolle aún más para realizar tareas más sofisticadas y diversas en el futuro, y se espera que el desarrollo de la tecnología LLM tenga un gran impacto en una variedad de campos, como los chatbots de IA, la traducción automática y la generación de texto.