Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM – Large Language Models) han surgido como gigantes en el campo de la IA, cambiando nuestra percepción de lo que las máquinas pueden comprender y expresar. Estos modelos, impulsados por arquitecturas descentralizadas y vastos conjuntos de datos, no solo están decodificando la complejidad del lenguaje humano, sino también generando textos que, a menudo, son indistinguibles de las escrituras humanas.
En el siguiente artículo nos adentraremos en que son los LLM y como estos modelos de lenguaje están transformado nuestra vida cotidiana.
¿Qué son los LLM?
Los modelos grandes de lenguaje (LLM) son modelos de inteligencia artificial diseñados para procesar lenguaje natural. Se entrenan usando técnicas de aprendizaje profundo y grandes cantidades de datos, con el objeto de capturar en la medida de lo posible, todos los matices y complejidades que tiene el lenguaje humano.
Estos modelos han demostrado ser muy efectivos en tareas como la generación de texto, la traducción automática, el reconocimiento de voz, el análisis de sentimientos o la respuesta automática a preguntas.
A nivel científico hay tres artículos que sientan las bases de los LLM:
- El modelo Transformer, introducido en el paper «Attention is All You Need» por Vaswani et al. en 2017, cambió fundamentalmente la forma en que se abordaban las tareas relacionadas con el lenguaje.
- Desarrollado por investigadores de Google, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), revolucionó la comprensión del lenguaje en máquinas al entrenar representaciones de palabras basadas en su contexto completo, es decir, considerando palabras anteriores y posteriores en una frase
- OpenAI introdujo el modelo Generative Pre-trained Transformer (GPT). Mientras que BERT se centró en la comprensión del lenguaje, GPT fue diseñado para generar texto. A partir de GPT-2 y su sucesor más avanzado, GPT-3, vimos ejemplos asombrosos de generación de texto.
¿Qué dirección seguimos en Scalian?
Desde el Centro de Excelencia (CoE) de Scalian Spain nos esforzamos por situarnos como early adopters de las tecnologías de creemos que van a transformar la forma de trabajar de nuestros clientes. Por ello, desde muy temprano empezamos a evaluar la diferente diversidad de modelos LLM y sus aplicaciones.
Gracias a este esfuerzo contamos con varios casos de uso para clientes tanto del sector financiero, acero, asegurador e industria. Estos casos de uso los podríamos clasificar en:
- Implementación de modelos LLM en un entorno bastionado que garantice la privacidad de los datos que se comparte con la IA Generativa.
- Indexación de bases de datos documentales que te permitan acceder a la información que contiene a través de un lenguaje natural.
- Interacción a través de canales comunicativos tanto auditivos como textuales para generar documentos de auditoría.
- Generación de documentos y presentaciones a partir de toda la información con la que se reentrenan los modelos.
- Generación de código fuente con objetivo de acelerar el time2market en proyectos de desarrollo.
Para ello, dependiendo del caso de uso, usaremos modelos pre-entrenados como: ChatGPT, Falcon, Llama2, Vicuña…
Desde un punto de vista técnico, valoramos la posibilidad de movernos hacia desarrollos que reduzcan la demanda computacional necesaria. Para ello, se está investigando desde de la evolución de técnicas de entrenamiento y afinado, la reducción de tamaño hasta el mantenimiento de los niveles de rendimiento similares a los grandes LLM. En este caso, los modelos del tipo GPT-4 o PALM-2 y posteriores marcarán los niveles a alcanzar.
El tipo de modelo también cambiará, de modelos conversacionales con entradas de tipo texto a modelos multimodales, capaces de procesar texto, imagen, vídeo o voz. (PALM-E).
Transformando la vida cotidiana
La irrupción de estos modelos va a tener un impacto significativo en la vida cotidiana y profesional de las personas en los próximos 5 años. Algunas formas en las que se espera que estos modelos de LLM transformen nuestras vidas son:
- Mejora de la productividad: Pueden utilizarse para automatizar tareas repetitivas y de baja complejidad en el trabajo y en la vida cotidiana. Esto incluye la redacción de correos electrónicos, informes, resúmenes de documentos y más, lo que liberará tiempo para actividades más creativas y estratégicas.
- Asistencia en la toma de decisiones: Ayudan a analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para proporcionar información valiosa que respalde la toma de decisiones en empresas, gobiernos y la vida personal. Esto podría tener un impacto significativo en la eficiencia y la precisión de las decisiones.
- Educación personalizada: Los LLM pueden adaptarse para brindar tutoría y apoyo educativo personalizado a los estudiantes. Esto podría revolucionar la educación al permitir que las personas aprendan a su propio ritmo y reciban explicaciones adaptadas a sus necesidades.
- Traducción instantánea: Consiguen mejorar más aún más la traducción automática y permitir una comunicación fluida entre personas que hablan diferentes idiomas. Esto podría ser útil en el ámbito profesional y en situaciones de viaje y turismo..
- Atención médica mejorada: Tienen la capacidad de analizar datos médicos y ofrecer diagnósticos preliminares, lo que podría ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas y mejorar la atención médica en general.
- Generación de contenido creativo: Generan contenido creativo, como música, arte y escritura, lo que podría tener un impacto en la industria del entretenimiento y la creatividad en general.
- Avances en la investigación científica: Son una gran herramienta para acelerar la investigación científica al analizar grandes conjuntos de datos y generar hipótesis que los investigadores pueden explorar. Automatización de servicio al cliente: Los LLM ya se utilizan en la automatización de servicios al cliente a través de chatbots y sistemas de respuesta automática. En los próximos años, es probable que estos sistemas sean aún más sofisticados y capaces de brindar un mejor servicio al cliente.
- Personalización de recomendaciones: Ayudan a mejorar la personalización de recomendaciones en plataformas en línea, desde recomendaciones de productos hasta contenido en redes sociales, lo que podría aumentar la satisfacción del usuario y las tasas de conversión.
En definitiva, nos encontramos en un momento crucial de la historia de la inteligencia artificial, donde la innovación debe ir de la mano con la regulación. Es esencial garantizar un uso responsable y ético de esta tecnología para forjar un futuro donde la IA no solo amplifique nuestras capacidades, sino que también refleje los valores más nobles de nuestra sociedad. Juntos, podemos construir un mañana donde la inteligencia artificial sea un aliado confiable en la búsqueda del progreso humano.
