¿Qué es un LLM (Modelo de Lenguaje Grande)?

LLM son las siglas de Large Language Model, también conocido como modelo de lenguaje extenso, y se trata de un modelo de lenguaje formado por una red neuronal artificial con miles de millones de parámetros. Es una tecnología de inteligencia artificial capaz de comprender y generar lenguaje humano.

Principales características de LLM

● Aprendizaje con grandes cantidades de datos de texto: Funciona aprendiendo de grandes cantidades de datos de texto, como documentos de internet, libros, artículos, etc.

● Realización de diversas tareas: Puede realizar diversas tareas como generar oraciones, proporcionar respuestas, resumir textos, traducir, etc.

● Uso de lenguaje similar al humano: Puede generar oraciones gramatical y semánticamente correctas, similares a las que usa un humano.

Elementos centrales y funcionamiento de LLM

El modelo de lenguaje extenso (LLM) es un elemento central de la tecnología de chatbot de inteligencia artificial. Se entrena con grandes cantidades de datos de texto mediante aprendizaje autosupervisado o semi-autosupervisado, y se ha utilizado en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural desde 2018.

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

1. Tokenización

La tokenización es un proceso central del procesamiento del lenguaje natural que consiste en convertir el lenguaje humano en una secuencia que pueda comprender un sistema mecánico de bajo nivel. Esto incluye asignar valores numéricos a los componentes como palabras, oraciones, etc., y codificarlos para un análisis rápido. Es similar a la versión de IA de la fonética, y el objetivo de la tokenización es que la inteligencia artificial prediga la estructura de una oración y genere un vector de contexto para el proceso de aprendizaje.

2. Modelo Transformer

El modelo Transformer es un modelo de red neuronal que analiza datos secuenciales para predecir qué palabras tienen más probabilidades de seguirse entre sí. Está formado por capas que realizan análisis de cada palabra y, mediante algoritmos, determina la compatibilidad entre palabras. En lugar de aprender el lenguaje en sí, este modelo aprende las palabras escritas por las personas a través de algoritmos y aprende el estilo de escritura estándar sobre un tema específico.

3. Prompt

El prompt es la información que el desarrollador proporciona a LLM para que realice las tareas de análisis e información de tokenización. El prompt actúa como datos de entrenamiento para ayudar a LLM a funcionar correctamente en diversos casos de uso. Cuanto más preciso sea el prompt, LLM podrá predecir las siguientes palabras con mayor precisión y construir oraciones. Por lo tanto, para el aprendizaje eficaz de la IA de aprendizaje profundo, es muy importante seleccionar el prompt adecuado.

Áreas de aplicación de LLM

● Chatbot de inteligencia artificial: Se utiliza como tecnología central de los chatbot de inteligencia artificial para permitir conversaciones naturales con los usuarios.

● Traducción automática: Comprende con precisión el significado entre idiomas y lo traduce, mejorando la precisión de los sistemas de traducción automática.

● Generación de texto: Puede generar automáticamente texto en diversos formatos, como noticias, blogs y novelas.

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

● Resumen: Puede comprender textos largos y resumir el contenido principal para proporcionarlo a los usuarios.

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

Ventajas de LLM

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

● Posibilidad de aplicación en diversas tareas: Tiene el potencial de utilizarse en diversas áreas.

● Capacidad de aprendizaje: Puede aprender y desarrollarse continuamente.

Desventajas de LLM

● Alto coste computacional: Se necesitan muchos recursos informáticos para el aprendizaje y la ejecución.

● Sesgo: Puede reflejar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento.

● Problemas éticos: Puede provocar problemas éticos como noticias falsas o discursos de odio.

Desarrollo de la tecnología LLM y perspectivas futuras

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