¿Qué son los «LLM» Large Language Models?

Los (LLM) por sus siglas en inglés Large Language Models son enormes modelos de aprendizaje profundo que se entrenan con grandes volúmenes de datos. Estos modelos están basados en la arquitectura del transformador, una red neuronal compuesta por un codificador y un decodificador con capacidades de autoatención. Su función es extraer significados de secuencias de texto y comprender las relaciones entre palabras y frases.

Los transformadores LLM se entrenan de forma no supervisada, lo que implica un proceso de autoaprendizaje. A través de este proceso, los transformadores adquieren comprensión gramatical, lingüística y conocimientos básicos.

A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) anteriores, que procesaban entradas de manera secuencial, los transformadores pueden procesar secuencias completas en paralelo. Esto permite el uso de GPU para entrenar LLM basados en transformadores, lo que acelera el proceso de entrenamiento.

La arquitectura de los transformadores permite la creación de modelos muy grandes, con cientos de miles de millones de parámetros. Estos modelos pueden integrar enormes cantidades de datos, incluidos datos de Internet, Common Crawl (que abarca más de 50 mil millones de páginas web) y Wikipedia (que tiene alrededor de 57 millones de páginas).

Los LLM son extremadamente versátiles y pueden realizar una variedad de tareas, como responder preguntas, resumir documentos, traducir idiomas y completar oraciones. Esto los convierte en herramientas potentes que podrían cambiar la forma en que se crea contenido y se utilizan los motores de búsqueda y los asistentes virtuales.

Aunque no son perfectos, los LLM muestran una notable capacidad para hacer predicciones basadas en indicaciones o entradas limitadas. Pueden utilizarse en inteligencia artificial generativa para producir contenido basado en indicaciones en lenguaje humano.

Los LLM son grandes, con capacidades impresionantes. Algunos ejemplos incluyen el modelo GPT-3 de OpenAI, que tiene 175 mil millones de parámetros, y el modelo Jurassic-1 de AI21 Labs, que tiene 178 mil millones de parámetros. Estos modelos pueden realizar una variedad de tareas, desde la redacción de texto publicitario hasta la generación de código y la respuesta a preguntas basadas en conocimientos.

Para entrenar los LLM, se utilizan grandes conjuntos de datos de alta calidad. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros para predecir correctamente el siguiente token en una secuencia de entrada. Una vez entrenados, los LLM se pueden ajustar aún más para realizar tareas específicas mediante conjuntos más pequeños de datos supervisados.

El futuro de los LLM es prometedor, con posibilidades de mejoras en la precisión y las capacidades, así como la expansión hacia el entrenamiento con datos audiovisuales. Estos modelos tienen el potencial de transformar el lugar de trabajo, mejorar los asistentes virtuales automatizados y abrir nuevas oportunidades en diversos campos.

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