¿Qué son los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)? Una guía para usuarios empresariales

Una explicación completa de la tecnología LLM.

por Solon Teal

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La inteligencia artificial (IA) está transformando las industrias, pero abrirse paso puede ser difícil, especialmente con el profundo avance de los grandes modelos de lenguaje (LLM). A menudo descritos como tecnologías que cambian el paradigma, similares al impacto de la electricidad, los LLM son herramientas poderosas para comprender y generar resultados basados en el lenguaje. Si bien su complejidad y amplio potencial pueden parecer abrumadores, los LLM se vuelven más fáciles de comprender una vez que comprende lo que son y sus capacidades principales. A continuación, explicamos los LLM, por qué son cruciales para las empresas modernas y cómo encajan en el panorama más amplio de la IA, lo que facilita ver su valor en el mundo real.

Explicación de los grandes modelos de lenguaje

¿Qué son los modelos de lenguaje grandes?

Los modelos de lenguaje grandes son sofisticados sistemas de IA diseñados específicamente para procesar y generar texto similar al humano. Si bien se basan en las capacidades de reconocimiento de patrones del aprendizaje profundo, los LLM son excepcionalmente efectivos para procesar y generar lenguaje natural a una escala y calidad sin precedentes, según AWS. La interacción con los LLM a menudo implica indicaciones, donde un humano ingresa el lenguaje natural y el LLM responde con una respuesta relevante y que suena humana.

Historia de los modelos de lenguaje de gran tamaño

El desarrollo de grandes modelos de lenguaje se basa en las primeras técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), pero los principales avances se han acelerado en la última década. En 2013, Google presentó Word2Vec, un modelo que representaba palabras como vectores en un espacio de alta dimensión, lo que permitía a los LLM comprender las relaciones semánticas entre unidades atómicas del lenguaje llamadas tokens. Los tokens pueden ser palabras o fragmentos de palabras que dependen del contexto. Esta y otras técnicas similares, conocidas como incrustaciones, permiten aplicar enfoques matemáticos a escala en todos los idiomas.

En 2017, un equipo de ocho personas de Google Brain publicó “Attention is All You Need”, un documento que presentaba el modelo Transformer. La arquitectura Transformer fue un avance significativo, ya que permitió que los modelos procesaran y generaran texto de manera más eficiente al centrarse en los “mecanismos de atención”. A diferencia de los enfoques de los modelos anteriores, que luchaban con secuencias más largas, el Transformer podía capturar el contexto en pasajes prolongados de texto y, a su vez, generar secuencias. Estas secuencias generadas predicen el próximo token, lo que ha hecho que los enfoques de NLP basados en transformadores sean los más sonoros y la piedra angular de la inversión moderna en IA.

Desde 2017, la escala y la multimodalidad han sido avances significativos. La nueva generación de LLM, incluida la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic y Llama de Meta. Todos utilizan miles de millones de parámetros en varias fuentes de datos para lograr la generación y comprensión de texto, video e imágenes de alta calidad. Se ha observado una mejora coherente cuantos más tokens y procesos proporciona un desarrollador de modelos durante el entrenamiento del modelo. Desde entonces, estos modelos se han adaptado a diversas aplicaciones, desde el servicio al cliente hasta la creación de contenidos, lo que convierte a los modelos de lenguaje en una de las áreas de mayor avance en la IA.

¿Cuáles son las características de los modelos de lenguaje grandes?

Dado su amplio corpus de formación y recursos informáticos, los LLM avanzados aprenden patrones lingüísticos complejos, contexto e incluso matices sutiles en la comunicación. Como resultado, pueden manejar una amplia gama de tareas sin necesidad de programación específica de la tarea. Su tasa de éxito puede mejorar en función del contexto adicional que tengan en sus datos de entrenamiento o con la solicitud. El refinamiento de las indicaciones para lograr mejores resultados se denomina ingeniería de solicitudes. Los matices de una petición de datos determinada, o cadena de peticiones de datos, pueden crear diferencias significativas en los resultados del modelo.

Las características de los LLM se basan en su comprensión de las relaciones entre tokens. Esto da como resultado la capacidad de predecir el próximo token, que luego se puede usar para determinar puntos de referencia en todos los casos de uso. Algunos de los modelos más recientes se denominan controvertidamente “modelos de razonamiento”, pero este mismo enfoque coherente del siguiente token es la arquitectura que subyace a su rendimiento.

Características clave de los LLM

  • Comprensión contextual: Los LLM interpretan el texto en función del contexto, capturando los matices, la intención y las relaciones entre los conceptos. Esto les permite proporcionar respuestas precisas y relevantes a consultas complejas o ambiguas, mucho más allá de la simple coincidencia de palabras clave.
  • Incrustaciones para la representación semántica: Los LLM utilizan incrustaciones para representar palabras y frases como vectores en un espacio de alta dimensión. Esto permite que el modelo reconozca relaciones semánticas, maneje sinónimos y comprenda las variaciones contextuales, formando la columna vertebral de su capacidad para interpretar el lenguaje de manera significativa.
  • Generación aumentada de recuperación (RAG): RAG combina LLM con acceso en tiempo real a bases de datos externas, lo que mejora la precisión de los hechos y reduce los errores o las alucinaciones. Esto es especialmente útil en aplicaciones que requieren conocimientos actualizados o específicos del dominio.
  • Generación de lenguaje natural: Los LLM pueden producir texto coherente y similar al humano en todos los formatos, desde respuestas breves hasta informes detallados, adaptándose a diferentes tonos, estilos y formatos en función de los datos con los que se entrenaron.
  • Aprendizaje de pocos disparos y cero disparos: Con capacidades de aprendizaje de pocos disparos y disparos cero, los LLM pueden adaptarse a nuevas tareas con un mínimo o ningún ejemplo, lo que los hace muy versátiles en diversas aplicaciones sin necesidad de un amplio reentrenamiento.
  • Escalabilidad y procesamiento de alto volumen: Los LLM pueden procesar grandes volúmenes de datos de texto de manera eficiente, automatizando tareas pesadas en el lenguaje que serían poco prácticas para los equipos humanos, como la generación y el resumen de contenido a gran escala.
  • Retención de memoria y contexto: Los LLM más nuevos conservan el contexto en secuencias más largas, lo que permite respuestas coherentes en conversaciones prolongadas y tareas basadas en documentos, lo cual es crucial para las aplicaciones que requieren continuidad.

¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes?

Los modelos de lenguaje grandes funcionan prediciendo el próximo token más probable en función de los patrones que han aprendido durante el entrenamiento. Esto les permite manejar una amplia variedad de tareas basadas en el lenguaje utilizando métodos como el aprendizaje autosupervisado y el aprendizaje por refuerzo.

El núcleo de la funcionalidad de un LLM radica en su proceso de entrenamiento. Estos modelos se entrenan con conjuntos de datos masivos que contienen miles de millones de palabras, oraciones y documentos, procedentes de libros, sitios web, artículos de investigación y otros repositorios con mucho texto. A través del aprendizaje autosupervisado, el modelo esencialmente lee este texto, aprendiendo patrones en gramática, sintaxis y contexto mediante la predicción de palabras o frases faltantes. Esto le ayuda a entender cómo está estructurado el lenguaje y cómo se conectan las ideas.

El modelo Transformer se basa en un mecanismo llamado atención. La atención permite al modelo sopesar la importancia de las diferentes palabras en una oración o párrafo, lo que le permite comprender el contexto en largos tramos de texto, algo con lo que los modelos anteriores luchaban. Este mecanismo es la razón por la que los LLM pueden generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes en tiempo real, incluso cuando responden a indicaciones complejas o matizadas.

Este video con Andrej Karpathy, un educador en el espacio de LLM, proporciona detalles adicionales de LLM.

Términos clave de LLM

  • Incrustaciones: Las incrustaciones son representaciones numéricas de palabras o frases. Los LLM mapean palabras en un espacio de alta dimensión, lo que les permite comprender las relaciones entre las palabras (por ejemplo, el gato y el felino estarán más cerca en este espacio que el gato y la mesa).
  • Pesos: Los pesos son los parámetros ajustables dentro del modelo que influyen en la forma en que procesa el lenguaje. Estos diales se ajustan durante el entrenamiento para ayudar al modelo a interpretar y generar texto con mayor precisión. Por lo general, cuantos más parámetros, o pesos, tenga un modelo, más matizada y precisa será su comprensión del lenguaje. Sin embargo, algunos modelos pueden lograr un rendimiento comparable con menos parámetros mediante el uso de algoritmos optimizados o técnicas de entrenamiento más eficientes.
  • Memoria de contexto: Los LLM pueden recordar el contexto de interacciones anteriores a lo largo de una larga secuencia de texto, lo que les permite proporcionar respuestas más coherentes y relevantes en conversaciones o documentos más largos.
  • Ingeniería de avisos: La calidad de la salida de un LLM depende en gran medida de la solicitud de entrada. Al estructurar y refinar cuidadosamente las indicaciones, los usuarios pueden guiar el modelo para producir respuestas más precisas y útiles.
  • Fichas: Los LLM no procesan palabras completas, sino que dividen el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens, que pueden ser tan cortas como un carácter o tan largas como una palabra. El modelo aprende a predecir el siguiente token de una secuencia, lo que le permite generar texto. A menudo, cuantos más tokens haya en un modelo, más preciso será.
  • Inferencia: La inferencia se refiere al proceso del modelo que genera respuestas en tiempo real basadas en nuevas entradas. Esto es lo que sucede cuando se despliega un LLM en aplicaciones, como chatbots o herramientas de generación de contenido.

Este vídeo de IBM ofrece una explicación adicional de cómo funciona la tecnología LLM:

¿Por qué son importantes los modelos de lenguaje grandes?

Los grandes modelos de lenguaje están transformando la forma en que operan las empresas mediante la automatización y mejora de una amplia gama de tareas basadas en el lenguaje, que incluyen:

  • Automatización avanzada: Los LLM aportan una calidad casi humana a las tareas automatizadas, como la atención al cliente, la generación de contenidos y el análisis de datos. Esto permite a las empresas escalar sus operaciones al tiempo que reducen la dependencia del esfuerzo manual, liberando recursos humanos para trabajos más estratégicos.
  • Desbloqueo de información a partir de datos no estructurados: Las empresas generan cantidades masivas de datos de texto no estructurados: correos electrónicos, reseñas de clientes, tickets de soporte y publicaciones en redes sociales. Los LLM pueden examinar estos datos, extrayendo patrones e información que serían imposibles o prohibitivamente costosos de capturar manualmente, lo que permite la toma de decisiones basada en datos a escala.
  • Personalización mejorada: Al adaptar las respuestas y el contenido a los clientes individuales, los LLM elevan el compromiso y la lealtad del cliente. Desde recomendaciones personalizadas de productos hasta mensajes personalizados en marketing, los LLM ayudan a las marcas a crear experiencias que resuenan con las preferencias y necesidades únicas de cada cliente.
  • Aceleración de la producción de contenidos: Ya sea que se trate de generar textos de marketing, documentación técnica o descripciones de productos, los LLM aceleran los procesos de creación de contenido. Esto significa un tiempo de comercialización más rápido para las campañas, un SEO mejorado con contenido nuevo y flujos de trabajo optimizados para los equipos de contenido.
  • Apoyar mejores decisiones: Los LLM resumen y sintetizan grandes volúmenes de información, lo que ayuda a los equipos a mantenerse al tanto de las tendencias del mercado, el sentimiento de los clientes y los desarrollos de la industria. Al convertir los datos en información procesable, los LLM permiten a los líderes tomar decisiones informadas y respaldadas por datos más rápido.

Las empresas también están dando cada vez más a los empleados acceso a los chatbots empresariales. Más allá de los amplios impactos operativos, la IA puede ser un “compañero de pensamiento” para el personal, dice Ethan Mollick, comentarista de IA en la Escuela de Negocios de Wharton. Este apoyo cognitivo puede ayudar a fomentar la creatividad y la innovación de abajo hacia arriba. Los LLM permiten a las empresas operar de manera más eficiente, involucrar a los clientes de manera más efectiva y tomar decisiones más inteligentes.

¿Qué son los casos de uso de modelos de lenguaje grandes?

Los grandes modelos de lenguaje están transformando las operaciones empresariales en todos los sectores. Los casos de uso comunes incluyen:

  • Servicio al cliente: Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA responden a las consultas de los clientes en tiempo real, proporcionando interacciones similares a las humanas que reducen la necesidad de agentes humanos. Por ejemplo, la IA de Klarna realiza el trabajo de 700 representantes de servicio al cliente, lo que permite a la empresa atender a más clientes con menos recursos.
  • Creación de contenido: Los LLM pueden generar textos de marketing, descripciones de productos y correos electrónicos personalizados, lo que agiliza los flujos de trabajo.
  • Estudio de mercado: Los LLM resumen grandes volúmenes de comentarios de los clientes, datos de redes sociales e informes de la industria, lo que ayuda a las empresas a extraer información procesable
  • Recursos humanos: Los LLM pueden optimizar la contratación mediante la revisión de currículos, la generación de descripciones de puestos de trabajo y la realización de evaluaciones iniciales de los candidatos.

Consideraciones comunes para el uso de LLM

Al igual que con cualquier herramienta, los LLM se utilizan mejor en el contexto de tratar de resolver un problema específico. Más allá de estos casos de uso de roles específicos, la evaluación del uso de LLM debe tener en cuenta lo siguiente:

  • Calidad y privacidad de los datos: Los LLM dependen de datos de alta calidad para funcionar bien. Asegúrese de que sus datos sean precisos y representativos, y proteja la información confidencial, especialmente en industrias reguladas, como la atención médica y la banca (por ejemplo, atención al cliente, chat y registros de pacientes).
  • Complejidad y escala de las tareas: Los LLM son ideales para tareas que involucran grandes volúmenes de texto no estructurado, como la generación de contenido y el análisis de sentimientos. Para tareas más simples, los sistemas basados en reglas o modelos más pequeños pueden ser más eficientes (por ejemplo, respuestas básicas a preguntas frecuentes de los clientes).
  • Latencia y costo: La ejecución de grandes LLM en tiempo real puede ser costosa y puede provocar retrasos. En el caso de las aplicaciones urgentes, como el servicio de atención al cliente, evalúe si la latencia y el gasto están justificados por el valor del modelo.
  • Ética y sesgo: Los LLM aprenden de vastos conjuntos de datos que pueden incluir lenguaje sesgado. Esto puede dar lugar a resultados que refuercen los estereotipos o produzcan daños no deseados. Evalúe los riesgos potenciales y considere el procesamiento posterior o el filtrado cuando sea posible (por ejemplo, garantizar descripciones de trabajo imparciales).

¿Cuál es el precio de los modelos lingüísticos grandes?

Los precios de los modelos de lenguaje grandes varían en función de las necesidades de uso, el método de implementación y los requisitos de personalización. Estas son las principales estructuras de precios:
Plataformas basadas en suscripción: Para soluciones de IA conversacional listas para usar, como los chatbots, muchos proveedores ofrecen planes de suscripción, con precios basados en el número de usuarios, el volumen de conversación o las funciones deseadas. Los planes Enterprise suelen incluir seguridad, cumplimiento y soporte añadidos.

  • Acceso a la API y tarifas basadas en el uso: Para los desarrolladores que integran LLM en aplicaciones personalizadas, los proveedores a menudo ofrecen acceso a la API con un precio según el volumen de uso, generalmente por mil o millones de tokens procesados. Este modelo de pago por uso permite a las empresas escalar su uso de manera flexible, aunque los costos pueden aumentar rápidamente para las aplicaciones de alto tráfico. Para tener una idea de los precios, aquí hay una comparación de AgentOps.
  • Entrenamiento desde cero: La creación de un modelo de lenguaje grande desde cero puede costar millones debido a los altos requisitos computacionales y las amplias necesidades de datos. Por lo general, esta opción se limita a organizaciones con requisitos especializados y recursos significativos. Para tener una idea de los costos, OpenAI ofrece esto como una solución con un costo inicial de $ 2 a $ 3 millones.

En general, los precios de LLM ofrecen flexibilidad, lo que permite a las empresas seleccionar el modelo y el enfoque de implementación que se alinee con su presupuesto, necesidades de escalabilidad y preferencias de personalización.

Grandes empresas de modelos lingüísticos

Varias empresas están impulsando la innovación en el espacio de LLM, con actores centralizados y empresas multimodales cada vez más diversas. Entre los principales actores se encuentran:

  • Abrir AI: Conocido por sus modelos GPT y proporciona acceso a la API y la capacidad de crear versiones personalizadas del modelo para fines particulares
  • Antrópico: Priorizando la seguridad a través de la “IA constitucional”, Anthropic ofrece Claude LLM
  • Google: Creador de los modelos Gemini, para aplicaciones lingüísticas listas para la empresa
  • Cara de abrazo: Proporciona una plataforma para acceder, capacitar y ajustar varios LLM de código abierto.
  • Cohere: Se especializa en modelos de lenguaje para aplicaciones empresariales, con un enfoque en las necesidades empresariales.
  • Meta: Un proveedor líder de modelos avanzados y en su mayoría de código abierto con su línea Llama
  • Microsoft: Ofrece soluciones de LLM listas para la empresa integradas con sus servicios en la nube de Azure.
  • AWS: Aloja varios LLM a través de la plataforma Bedrock en AWS
  • NVIDIA: Impulsa la formación y la implementación de LLM con sus GPU y el marco NeMo, lo que permite la personalización y optimización de modelos a gran escala
  • A mitad de camino: Genera imágenes de alta calidad a partir de indicaciones de texto, populares para equipos creativos y de marketing
  • Pista: Proporciona herramientas de video generativo, lo que permite a los usuarios crear y editar contenido de video con IA
  • Once laboratorios: Se especializa en síntesis de voz generada por IA para crear voces en off realistas

Sobre el autor

Solón Cerceta

Solon Teal es un ejecutivo de operaciones de producto con una carrera dinámica que abarca el capitalismo de riesgo, la innovación de startups y el diseño. Es un operador experimentado, emprendedor en serie, consultor en bienestar digital para adolescentes e investigador de IA, que se centra en la metacognición de herramientas y la teoría práctica. Teal comenzó su carrera en Google, trabajando de forma transversal y vertical y vertical, y ha trabajado con empresas desde su creación hasta su etapa de crecimiento. Tiene una maestría en Administración de Empresas y una maestría en Innovación y Estrategia de Diseño de la Escuela de Administración Kellogg de la Universidad Northwestern y una licenciatura en Historia y Gobierno de Claremont McKenna College. 

Fuente: What are Large Language Models (LLMs)? | VKTR

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