Introducción y conceptos básicos
Los Large Language Models o LLM’s son modelos de aprendizaje automático que pueden realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Por ejemplo generar y clasificar texto, responder a preguntas de forma conversacional y traducir texto de un idioma a otro. La etiqueta «large» se refiere al número de parámetros que el modelo lingüístico puede cambiar de forma autónoma a medida que aprende. Algunos de los LLM más populares tienen cientos de miles de millones de parámetros.
Los LLM’s se entrenan con enormes cantidades de datos y utilizan el aprendizaje autosupervisado para predecir el siguiente elemento de una frase, teniendo en cuenta el contexto de la misma. Este proceso se repite una y otra vez hasta que el modelo alcanza una precisión aceptable.
Contexto histórico y panorama actual
El desarrollo de los Large Language Models se enmarca en la evolución constante de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. A medida que la capacidad de los ordenadores para procesar y analizar grandes cantidades de datos ha aumentado, ha surgido un interés creciente en la creación de sistemas que puedan comprender y generar lenguaje humano de manera más natural y coherente. La cronología hasta el día de hoy es la siguiente:
- Década de 2010: Se introducen los modelos de lenguaje neuronales, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN), que mejoran la comprensión y generación de lenguaje. Sin embargo, estos modelos todavía enfrentan desafíos en cuanto a la captura de contextos largos y la fluidez en la generación de texto.
- 2018: OpenAI lanza el modelo GPT-1 (Generative Pre-trained Transformer 1). Es uno de los primeros ejemplos de un Large Language Model basado en la arquitectura Transformer. Aunque GPT-1 es un hito, es superado rápidamente por versiones posteriores.
- 2019: GPT-2 llama la atención del mundo al demostrar la capacidad de generar textos coherentes y largos. OpenAI inicialmente se muestra reacio a lanzar el modelo completo debido a preocupaciones sobre posibles usos indebidos, pero finalmente lo publica.
- 2020: OpenAI presenta GPT-3, un modelo revolucionario que cuenta con 175 mil millones de parámetros. Esto lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más grandes hasta la fecha. GPT-3 puede realizar una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural con solo ejemplos mínimos. Además, ha sido ampliamente adoptado en aplicaciones como chatbots, generación de texto y más.
Cabe mencionar que aunque OpenAI ha estado a la vanguardia en los últimos años, existen otros modelos en desarrollos con capacidades muy similares. Por ejemplo: BERT (Google), RoBERTa (Facebook), XLNet, etc.
Aplicaciones y uso de los Large Language Models
Se sabe que los Large Language Models brindan una amplia variedad de aplicaciones debido a su capacidad para comprender y generar lenguaje humano. Entre dichas aplicaciones podemos destacar:
- Generación de Texto: Los LLM’s pueden generar contenido coherente y de alta calidad en una variedad de contextos. Por ejemplo redacción de artículos, resúmenes automáticos, creación de historias y poesía, entre otros.
- Chatbots y Asistentes Virtuales: Estos modelos pueden ser utilizados para crear chatbots y asistentes virtuales que puedan mantener conversaciones naturales y brindar respuestas útiles a las consultas de los usuarios.
- Traducción Automática: Los LLM’s pueden ser empleados en sistemas de traducción automática.
- Búsqueda de Información Avanzada: Los modelos pueden entender mejor las consultas de búsqueda y proporcionar resultados más relevantes y detallados para los usuarios.
- Clasificación de Texto y Análisis de Sentimiento: Se pueden emplear para analizar el tono y el sentimiento en el texto. Esto resulta bastante útil en la detección de opiniones de clientes, análisis de redes sociales y más.
- Generación de Código y Programación: Los modelos pueden ayudar a generar código de programación a partir de descripciones en lenguaje natural.
- Análisis de Datos y Extracción de Información: Pueden ayudar en la identificación y extracción de información clave de grandes conjuntos de datos de texto.
Futuro de los Large Language Models
En general, los LLM’s son una tecnología que no parece que vaya a parar de crecer ya que sus posibilidades parecen ser tan vastas como interesantes. Estos modelos se suman a la corriente de evolución y avance en la inteligencia artificial.
En un futuro cercano, podemos esperar de ellos una mayor personalización, adaptándose cada vez más a necesidades y preferencias individuales. De esta forma podremos optar a una mayor colaboración Humano-Máquina dando lugar a una simbiosis donde las fortalezas de ambas partes se combinen para lograr resultados excepcionales en campos como la investigación científica y la resolución de problemas complejos.
Por otro lado, también podemos esperar dilemas éticos a medida que estos modelos se vuelvan más poderosos. Por ello tendremos que abordar problemas de sesgo, privacidad y responsabilidad ética de manera más efectiva.
