¿ Qué son los LLM ?

Los LLM (Large Language Models, por sus siglas en inglés) son un tipo de inteligencia artificial capaz de generar texto de manera similar a los humanos. Para lograrlo, se basan en patrones encontrados en grandes cantidades de datos, los cuales se usan para entrenar un modelo. Las aplicaciones posteriores al entrenamiento de un modelo en una gran cantidad de datos permiten crear chat bots, traductores y generar contenido.

Modelos de arquitectura

Algunos modelos populares son ChatGPT de OpenAI y BERT, publicado por Google. Después de la publicación de estos dos modelos principales, han surgido muchas modificaciones y nuevas versiones, sin embargo, todos esos modelos derivados también son LLM. Al existir tanta variedad, puede ser un reto elegir la mejor opción. Una buena forma de empezar es comparar los modelos por su tamaño, cantidad de datos usados en su entrenamiento y su desempeño en tareas específicas.

¿Cuáles son los componentes principales de los LLM?

Los elementos que destacan en la arquitectura de un modelo de este tipo son el encoder, el decoder y un sistema de atención, el cual es indispensable ya que permite a los modelos enfocarse en las partes importantes de una entrada.

Algunas de las aplicaciones que tienen son las siguientes:

- Traducción de texto (como Google Translate)

- Creación de chat bots (para atención al cliente)

- Creación de contenido

- Resumen de texto

Entrenamiento

Para entrenar un LLM, se usa un proceso llamado aprendizaje no supervisado. Este implica mostrar al modelo grandes cantidades de datos de texto, como libros, artículos y sitios web, permitiendo que el modelo encuentre patrones en las frases y textos. Posteriormente, el modelo puede ser ajustado finamente para una tarea más específica. El ajuste fino significa que se toma el modelo pre-entrenado, y se entrena para una tarea diferente usando un conjunto de datos más pequeño. Este proceso permite al modelo aprender a resolver tareas específicas, mejorando así sus capacidades. A nivel técnico, el proceso implica modificar los parámetros de la red neuronal del modelo principal, esto es, por ejemplo, congelar los pesos y solo entrenar para la tarea que se quiere resolver. De ahí surge la necesidad de elegir un optimizador, rango de aprendizaje y un método para la toma y evaluación de métricas.

Conclusión

Los LLM son una IA cada vez más relevante en el mercado debido a sus grandes capacidades. Además, para casos empresariales donde ya se generan datos, puede ser muy útil adoptar esta tecnología, ya que permite el entrenamiento de modelos al interior de las corporaciones, mejorando y optimizando las operaciones que estas realizan.