Como ya mencionamos en el primer artículo sobre LLMs, estos son sistemas de Inteligencia Artificial diseñados para procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje natural y utilizar esa información para generar respuestas. Estos sistemas son considerados modelos fundacionales dentro del ámbito del procesamiento de lenguaje natural (NLP) y un subconjunto dentro de los modelos generativos. Asimismo, están basados en modelos autorregresivos.
En la actualidad, los Large Language Models gozan de una gran popularidad en una gran variedad de sectores. Estos modelos han cambiado el paradigma del desarrollo y el despliegue de la IA. El nuevo paradigma no sólo simplifica la integración de la IA en diversos casos de uso empresarial, sino que también ofrece soluciones que superan a las alternativas creadas a medida. Por ejemplo, un modelo ChatGPT puede desplegarse como asistente virtual, proporcionando respuestas personalizadas y contextualmente adecuadas a las consultas de los clientes sin necesidad de disponer de un importante conjunto de datos de guiones y conversaciones de atención al cliente.
Para entender mejor este impacto, a continuación vamos a estudiar dos casos de uso que hemos llevado a cabo en Future Space.
Generar y corregir código con Large Language Models
Como hemos explicado en el capítulo anterior, un Large Language Model es en esencia una red neuronal. Esa red neuronal se entrena con un corpus lingüístico masivo para predecir el siguiente token. No obstante, es posible generar el corpus a partir de un conjunto de datos más especializado. Por ejemplo, puede provenir de repositorios de código, foros técnicos, datos web, etc.
Este tipo de Large Language Model es útil para la generación de código como se ilustra en el siguiente ejemplo.
Este caso de uso tiene muchas alternativas, una de ellas puede ser alimentar el modelo con una guía de estilo que nos permita:
- Corregir errores de programación
- Comentar código
- Reformatear código de acuerdo a buenas praxis
Este tipo de Large Language Model supone una ayuda capital a programadores que buscan optimizar su tiempo. También para quipos que buscan seguir un mismo estilo o formato en sus programas cuando estos son desarrollados por varios programadores.
Question Answering
Los modelos de Question Answering (QA) son sistemas de procesamiento del lenguaje natural diseñados para responder preguntas formuladas por humanos en lenguaje natural. Además, normalmente los modelos de este tipo suelen responder preguntas basados en un contexto sobre el que han aprendido. Este contexto puede ir desde bases de datos a libros o artículos. También sus respuestas suelen ser totalmente configurables en cuanto a formato, tono y estilo. Estos modelos tienen aplicaciones en una amplia gama de campos, como por ejemplo búsqueda en la web, educación e investigación… Aunque en Future Space hemos hecho especial hincapié en los siguientes:
Soporte al cliente mediante Large Language Models
Es posible potenciar el alcance de chatbots a través de la integración con Large Language Models para proveer una respuesta instantánea y personalizada, y de esta forma potenciar la atención al cliente, resolver reclamaciones, entre otras tareas.
Recursos Humanos
Estos modelos están transformando la forma en que las empresas abordan sus desafíos en Recursos Humanos. Una aplicación emocionante de esta tecnología es el uso de chatbots para interactuar con los empleados de la empresa y proporcionar respuestas interactivas a preguntas basadas en documentos generados por Recursos Humanos.
Monitorización y Question Answering en Datasets
Esta aplicación nos permite obtener conocimiento directamente de bases de datos sin tener que conocer lenguajes de consultas como SQL. Además, combinado con una interfaz es una gran idea a la hora de llevar a cabo cualquier tipo de monitoreo.
Conclusión
Es imperativo recordar que, junto con el poder de los Large Language Models, también surgen desafíos éticos y consideraciones críticas sobre la privacidad y la equidad. La supervisión humana y la responsabilidad en el uso de estos modelos son fundamentales para asegurar un progreso tecnológico sostenible y equitativo.
A medida que continuamos explorando los límites de la inteligencia artificial y la comprensión del lenguaje natural, los Large Language Models están destinados a seguir desempeñando un papel crucial en la evolución de nuestra sociedad digital. Es por tanto importante aprovechar este potencial para construir un futuro más conectado, informativo y accesible para todos.
