Yosemite Fitness
Related Articles
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han convertido en una sensación en el mundo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la inteligencia artificial (IA). Ahora puede encontrarlos detrás de chatbots, aplicaciones de traducción y sistemas que crean o responden preguntas, como OpenAI GPT-4, BERT de Google y LLaMA de Meta. Pero, ¿cómo funcionan realmente? Esta guía explicará cómo se construyen estos modelos, cómo se utilizan en diferentes aplicaciones, los problemas que enfrentan y cómo podría ser su futuro. ¿Qué son los grandes modelos de lenguaje? Básicamente, los LLM son sistemas de inteligencia artificial que aprenden de una gran cantidad de contenido para comprender y crear un lenguaje similar al humano. Tienen miles de millones de pequeñas configuraciones, llamadas parámetros, que les ayudan a predecir y generar texto. Más allá de eso, los modelos de texto utilizan técnicas de aprendizaje profundo, como transformadores, para reconocer patrones y significados en los datos en los que han sido entrenados. Desarrollo de modelos de lenguaje grandes El desarrollo LLM combina la última tecnología de inteligencia artificial con hardware potente. Estos son algunos de los elementos clave involucrados: Los transformadores son la principal tecnología detrás de los marcos de IA. Se introdujeron en 2017 para manejar datos secuenciales, que son esenciales para comprender y generar el lenguaje. GPU y TPU aceleran el aspecto del entrenamiento. El entrenamiento puede llevar semanas o incluso meses, por lo que estos potentes procesadores ayudan a hacer el trabajo pesado. La computación en la nube facilita la gestión de la enorme cantidad de potencia de procesamiento y almacenamiento necesaria para los LLM. Los principales proveedores de la nube son AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. Las bibliotecas de PNL, como Transformers, TensorFlow y PyTorch de Hugging Face, proporcionan los marcos y funciones necesarios para crear y dominar LLM. Cómo construir tu propio modelo de lenguaje Normalmente, el proceso de construcción se divide en varias fases. El primero es la puesta en común de datos, lo que significa recopilar una enorme cantidad de material escrito de diversas fuentes, como libros, artículos, sitios web y redes sociales. El objetivo es obtener una amplia gama de diferentes tipos de lenguaje para ayudar al modelo a comprender y generar respuestas. en diversos contextos. Después de recopilar los datos, el siguiente paso es el procesamiento de datos. Esta fase prepara el texto para grandes modelos de aprendizaje de idiomas. Incluye dividirlo en partes más pequeñas (fichas), limpiar cualquier información relevante o duplicada y estandarizarlo para manejar diferentes ortografías o puntuaciones. El siguiente paso es elegir la arquitectura del modelo correcto. Algunos ejemplos bien conocidos incluyen BERT, que lee texto en ambas direcciones para capturar el contexto completo; GPT, que predice la siguiente palabra de una oración para generar texto; y T5, que trata cada problema como una tarea de generación de texto. Finalmente, está el entrenamiento del modelo, que es la parte más difícil. Durante esta fase, recibe todo el contenido preparado y se optimiza para funcionar mejor. Este proceso implica dos fases principales: Entrenamiento previo, donde el modelo aprende patrones generales de muchos materiales diferentes. Luego viene el ajuste, donde se obtiene más práctica con copias específicas para manejar tareas especiales, como comprender términos médicos. Posibles aplicaciones Los LLM están teniendo un gran impacto en varios sectores, ofreciendo soluciones inteligentes que estimulan la creatividad y aceleran las tareas diarias. Por ejemplo, los LLM se mantienen al día con la inteligencia de asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, ayudándolos a responder preguntas, brindar consejos y gestionar tareas rutinarias. En la creación de contenido, los LLM se utilizan para escribir automáticamente artículos, informes e incluso piezas creativas, lo que sirve como una herramienta útil para escritores, especialistas en marketing y blogueros. También desempeñan un papel importante en servicios de traducción como Google Translate, ya que proporcionan traducciones más realistas y sensibles al contexto. En servicio al cliente, los LLM responden preguntas comunes, acelerando las respuestas y mejorando la impresión de compra de los usuarios. Finalmente, los desarrolladores están recurriendo a la IA para crear fragmentos de código, explicar códigos complicados e incluso encontrar errores. Ejemplos de aplicaciones del mundo real Los modelos de lenguaje implementables están detrás de algunas de las soluciones tecnológicas más novedosas que utilizamos en la actualidad. A continuación se muestran algunos ejemplos destacados: GPT-4 de OpenAI En 2022, ChatGPT de OpenAI fue un gran éxito. Sorprendió a todos con su capacidad para chatear, responder preguntas y ayudar con todo tipo de tareas. Aunque se basó en predecesores no tan poderosos, gradualmente aprendió a escribir, resolver problemas o simplemente conversar. BERT de Google BERT de Google es muy importante para mejorar los motores de búsqueda. Ayuda a Google a comprender el contexto de los términos de búsqueda, para que las personas obtengan resultados mejores y más precisos. En lugar de simplemente hacer coincidir palabras clave, BERT obtiene el significado de una consulta, lo que facilita encontrar exactamente lo que los usuarios buscan, incluso si una pregunta es un poco complicada o informal. LLaMA de MetaMeta LLaMA está diseñado para ser una forma más avanzada de hacerlo. construir un modelo de lenguaje desde cero. LLaMA ayuda a los investigadores a explorar nuevas ideas en inteligencia artificial sin necesidad de toneladas de recursos. Además, es una herramienta útil para superar los límites de lo que pueden hacer los algoritmos lingüísticos, y al mismo tiempo consumir menos recursos. Limitaciones y obstáculos Uno de los mayores problemas de la ciencia de datos es la enorme cantidad de recursos que requiere. Los prototipos entrenados requieren mucha energía y electricidad, lo que puede limitar quién puede acceder a ellos y generar preocupaciones sobre su impacto ambiental. Los LLM aprenden de los datos existentes, lo que significa que pueden detectar e incluso amplificar sesgos que ya están presentes. De esta forma, es importante revisar y adaptar siempre los sistemas para minimizar cualquier daño. La generalización es otro desafío. Aunque los LLM pueden ser muy inteligentes, a veces tienen dificultades para aplicar lo que han aprendido a situaciones nuevas o inesperadas. Es posible que funcionen bien con datos de entrenamiento, pero no con tanta eficacia en escenarios del mundo real. Por último, existen desafíos legales y regulatorios. A medida que los LLM se generalizan, se topan con más problemas legales, como leyes de privacidad de datos y reglas de inteligencia artificial. Es importante manejar estos aspectos legales con cuidado para evitar problemas y asegurarse de que todo se mantenga. Predicciones y el futuro Los investigadores ahora están trabajando para hacer que los sistemas de IA sean más pequeños, de modo que utilicen menos energía pero sigan funcionando bien. Pronto serán más cómodos y prácticos de usar para todos. Otra tendencia es crear plantillas que mezclen texto con imágenes o sonidos. Por ejemplo, CLIP de OpenAI combina copias escritas e imágenes, lo que hace que las interacciones sean más interesantes y versátiles. Veredicto La construcción de grandes modelos de lenguaje es una tarea bastante compleja que implica recopilar y preparar datos, entrenar el modelo y luego usarlo en aplicaciones del mundo real. Gracias a estos marcos para aplicaciones, sistemas y plataformas, las empresas pueden beneficiarse de su capacidad para comprender y crear textos que suenen naturales. Si bien existen desafíos que enfrentar, como los altos costos y posibles sesgos, los LLM están teniendo un gran impacto y están preparados para ser una parte importante de la tecnología y la IA del futuro en los negocios.
