Modelos de lenguaje grande: qué son y cómo funcionan

¿Busca comprender modelos de lenguaje grandes? Descubre su poder y aplicaciones aquí. Aprenda qué son los LLM, cómo funcionan y su impacto en la sociedad y los negocios.

Los términos LLM o "Modelo de lenguaje grande" se usan con más frecuencia en estos días. La mayoría de las personas saben que están conectadas a la inteligencia artificial, pero eso es todo.

Muchos de los poderosos sistemas de inteligencia artificial de la actualidad, desde ChatGPT de OpenAI hasta BERT de Google, se basan en grandes modelos de lenguaje que, dicho sea de paso, son la fuente de su poder. Pero, ¿qué hace que estos LLM sean diferentes de otras tecnologías de inteligencia artificial anteriores?

Los modelos de lenguaje grande, como su nombre indica, son muy grandes. Son sistemas de IA entrenados con cantidades excesivamente grandes de datos, lo que los hace muy eficientes con los lenguajes humanos. Esta publicación explica cómo.

¿Qué son los modelos de lenguaje grande?

Los modelos de lenguaje grande son un tipo de sistema de inteligencia artificial entrenado para reconocer, replicar, predecir y manipular texto u otro contenido. Los modelos de lenguaje grande modernos consisten en redes neuronales de IA con miles de millones o más de parámetros y, a menudo, se entrenan utilizando petabytes de datos.

Un modelo de lenguaje grande puede entender muchas cosas como lo haría un humano, aunque no todo. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de los humanos, un modelo de lenguaje grande puede tener un conocimiento más extenso sobre casi todo, lo que lo hace parecer como un computadora que todo lo sabe.

Hoy en día, los modelos de lenguaje grande son posibles debido a la gran cantidad de información digital en Internet, los costos más bajos de computación y el aumento en el poder de cómputo de los procesadores paralelos de CPU y GPU.

¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje grande?

En la superficie, un gran modelo de lenguaje como ChatGPT es fácil de usar Todo lo que tiene que hacer es escribir un texto y lo responderá, desde preguntas hasta todo tipo de solicitudes.

Debajo de la superficie, sin embargo, hay mucho más en marcha para producir los resultados aparentemente sin esfuerzo por los que se conocen los modelos de lenguaje grandes. Por ejemplo, primero se debe crear, entrenar y ajustar el sistema para producir el tipo de resultados de ChatGPT.

Entonces, aquí hay un vistazo rápido a los diferentes procesos que hacen posibles los modelos de lenguaje grandes.

  • actividad sísmica : El diseño de un modelo de lenguaje grande determinará cómo funciona, qué algoritmo y métodos de capacitación emplear, así como el tiempo y el costo de la capacitación y el mantenimiento en general.
  • Transformers: La mayoría de los modelos de lenguaje grandes se construyen utilizando el modelo de aprendizaje profundo de transformador. Los transformadores son útiles porque cuentan con un mecanismo de autoatención que los hace más conscientes del contexto y, por lo tanto, requieren menos tiempo de capacitación en comparación con los modelos más antiguos.
  • Pre-entrenamiento y datos: Desde Wikipedia hasta grandes bases de datos y otras fuentes de datos únicas, la cantidad y la calidad de los datos utilizados para entrenar un modelo de lenguaje grande determinarán sus capacidades de salida. El entrenamiento previo brinda a un modelo de lenguaje grande la información básica que necesita para comprender el texto escrito, el idioma, el contexto, etc. La mayor parte del entrenamiento previo de LLM se realiza utilizando datos no etiquetados en modos de aprendizaje semisupervisados ​​o autosupervisados.
  • Sintonia FINA: Después de la etapa previa a la capacitación de un LLM, el siguiente paso suele ser el ajuste fino específico del dominio para convertirlo en una herramienta más útil para fines específicos, como chat, investigación comercial, finalización de código, etc. Esta es la etapa donde se desarrollan herramientas como GitHub Copilot y ChatGPT de OpenAI.

Modelos de lenguaje grande y herramientas de software

Un modelo de lenguaje grande también puede conectarse a otros sistemas o plataformas de software a través de complementos e integración de API. Esto permite que el LLM realice actividades del mundo real, como verificar la hora, realizar operaciones aritméticas, navegar por la web e interactuar con aplicaciones web a través de plataformas como Zapier.

Esta es un área actualmente en desarrollo y las posibilidades son enormes. Por ejemplo, todo lo que tiene que hacer es dar las instrucciones, y el LLM puede buscar cosas por usted en la web, hacer reservas, estar al tanto de las últimas noticias, hacer sus compras, etc.

Términos y etiquetas de LLM

No existe un método específico para desarrollar un modelo de lenguaje grande, por lo que los grupos de desarrolladores terminan con diferentes modelos que usan enfoques ligeramente diferentes para alcanzar objetivos similares. Esta situación ha dado lugar a diferentes etiquetas, ya que tratan de describir cómo funciona cada modelo. Los siguientes son algunos de estos términos y lo que significan.

  • Modelo de tiro cero: un modelo de lenguaje grande preentrenado capaz de hacer clasificaciones más allá de su conjunto de entrenamiento básico y dar resultados bastante precisos para uso general.
  • Modelo afinado: Un modelo de dominio específico.
  • El modelo multimodal: Capaz de comprender y producir tipos de medios que no sean texto, como imágenes.
  • GPT: Transformador Generativo Pre-entrenado.
  • T5: Transformador de transferencia de texto a texto.
  • BART: Transformador Bidireccional y Auto-Regresivo.
  • BERTI: Representaciones de codificadores bidireccionales a partir de transformadores.
  • roberta: Enfoque BERT robustamente optimizado.
  • CTRL: Modelo de lenguaje de transformador condicional.
  • Llama: Modelo de lenguaje grande Meta AI.
  • NLG de Turing: Generación de lenguaje natural.
  • LAMDA: Modelos de lenguaje para aplicaciones de diálogo.
  • ELECTRA: aprendizaje eficiente de un codificador que clasifica los reemplazos de tokens con precisión.

Aplicaciones de modelos de lenguaje grande

Los modelos de lenguaje grande se pueden aplicar de manera útil a muchas áreas de negocios, desarrollo e investigación. Los beneficios reales vienen después del ajuste fino, que depende completamente de para qué está diseñado el modelo. Aquí están sus muchas áreas de aplicación.

  1. Traducción Idioma: Los modelos de idiomas grandes funcionan bien con varios idiomas. Pueden traducir oraciones simples a código de computadora o incluso producir múltiples traducciones de lenguaje humano a la vez.
  2. Generación de contenido: Desde la generación de texto hasta imágenes y más, los LLM se pueden emplear de manera rentable para generar todo tipo de contenido, incluidas descripciones de productos, contenido de marketing, correos electrónicos de la empresa e incluso documentos legales.
  3. Asistentes virtuales: Su buena comprensión del lenguaje humano hace que los LLM sean los asistentes virtuales ideales. Pueden aceptar el lenguaje humano como un comando y usarlo para escribir cosas, realizar acciones en línea, realizar investigaciones y más.
  4. Chat y conversaciones: También son excelentes compañeros de chat, como demuestra el popular modelo ChatGPT.
  5. Respuesta a preguntas: Los modelos de lenguaje grande absorben mucha información durante el entrenamiento y esto los hace capaces de responder a la mayoría de las preguntas de conocimiento general.
  6. Resumen de contenido: También pueden resumir contenido de texto grande en formas más cortas. Los modelos de transformadores son geniales en esto.
  7. Análisis financiero: BloombergGPT es un gran ejemplo de esto.
  8. Codigo de GENERACION: Los programadores de computadoras son cada vez más eficientes con copilotos impulsados ​​por grandes modelos de lenguaje ajustados para la programación.
  9. Servicios de transcripción: Los LLM facilitan la realización de transcripciones de texto a voz y de voz a texto sobre la marcha.
  10. Reescritura de contenido: Ya sea en el mismo idioma o en un estilo diferente.
  11. Análisis de los sentimientos: Los LLM se pueden usar para deducir de manera efectiva los sentimientos incrustados en las comunicaciones humanas. Esto puede ser aplicado de manera rentable por los equipos de marketing que estudian a sus clientes.
  12. Recuperación de información: Su buen conocimiento del lenguaje humano hace que los LLM sean una parte importante de los motores de búsqueda modernos.
  13. Educación: Desde herramientas de aprendizaje interactivas hasta tutorías y sistemas de calificación más inteligentes y personalizados, las aplicaciones potenciales de los LLM en educación son amplias.

Los beneficios de los modelos de lenguaje grande

A pesar de los muchos desafíos que plantea el desarrollo de un modelo de lenguaje grande, sus beneficios son muchos y valen la pena. Aquí están los más importantes.

  • Comprensión rica del lenguaje: Los LLM pueden entender y responder a su idioma como si estuviera hablando con otro ser humano. Esto los hace especialmente valiosos como interfaz entre los humanos y el mundo informático.
  • Creatividad: Los transformadores preentrenados generativos han demostrado sus capacidades para producir resultados de texto impresionantes, como ChatGPT e imágenes, como con Difusión estable.
  • Versatilidad: Un modelo de tiro cero es una herramienta versátil que se puede emplear para muchas tareas y proyectos que requieren diferentes entornos y aplicaciones.
  • Capacidad de ajuste fino: Cualquier organización puede tomar un modelo previamente entrenado y ajustarlo para asumir tareas y procesos en su flujo de trabajo. Y esto incluye sumergirse en la cultura y la ética de la organización, como la marca, los eslóganes y los enfoques.

Los desafios

Los modelos de lenguaje grande presentan muchos desafíos, lo que los ha convertido en el dominio de corporaciones en su mayoría bien financiadas. Estos son los principales problemas que enfrentan los desarrolladores con los LLM.

  • Costos de desarrollo y mantenimiento: Los modelos de lenguaje grande son costosos de desarrollar y mantener.
  • Escala y complejidad: El nombre lo dice todo. Los grandes modelos de lenguaje son enormes y complejos. Necesitas un buen equipo para construir y administrar uno.
  • Sesgos e imprecisiones: Dada la magnitud del aprendizaje no supervisado al que se someten, los grandes modelos de lenguaje pueden incluir muchos sesgos e inexactitudes tal como los recogieron.
S / NNombre CompletoAño DeveloperTamaño del cuerpoparámetrosLicencia
1.GPT-42023OpenAIDesconocido~ 1 billónPublic API
2.PanGu-Σ2023Huawei329 mil millones de tokens1 billonesPropiedad
3.MT-NLG2021Microsoft/Nvidia338 mil millones de tokensMás de 530 mil millonesRestringido
4.Asistente abierto2023LAION1.5 billones de tokensMás de 17 mil millonesApache 2.0
5.BloombergGPT2023Bloomberg LPMás de 700 mil millones de tokensMás de 50 mil millonesPropiedad
6.Llama2023Meta1.4 billonesMás de 65 mil millonesRestringido
7.Galactica2022Meta106 mil millones de tokensMás de 120 mil millonesCC-BY-NC
8.Cerebras-GPT2023CerebrasMás de 13 mil millonesApache 2.0
9.BLOOM2022HugginFace y compañía350 mil millones de tokensMás de 175 mil millonesIA responsable
10.GPT-Neo2021Eleuther IA825 GBMás de 2.7 mil millonesMIT
11.halcón2023IIT1 billones de tokensMás de 40 mil millonesApache 2.0
12.GLAMOUR2021Google1.6 billones de tokens1.2 billonesPropiedad
13.GPT-32020OpenAI300 mil millones de tokensMás de 175 mil millonesPublic API
14.BERTI2018GoogleMás de 3.3 mil millones340 millones deAPACHE
15.AlexaTM2022Amazon1.3 billonesMás de 20 mil millonesPublic API
16.YaLM2022Yandex1.7 TBMás de 100 mil millonesApache 2.0

LLM de código abierto

Muchos de los modelos populares de lenguaje grande son proyectos de código abierto, aunque sus complejidades y costos enormes hacen que sea imposible que muchos desarrolladores los adopten. Sin embargo, aún puede ejecutar los modelos entrenados con fines de investigación o producción en la infraestructura de su desarrollador. Algunos son gratuitos, mientras que otros son asequibles. Aquí es una buena lista.

Lista de los principales recursos de LLM

La siguiente es una lista de los principales recursos de la web para aprender todo y mantenerse al día con los grandes modelos de lenguaje y la industria de la IA.

  • OpenAI: Desarrolladores de ChatGPT, GPT-4 y Dall-E
  • Cara de abrazo: sitio web popular para cosas relacionadas con la IA, desde procesamiento de lenguaje natural (NLP) hasta modelos de lenguaje grandes
  • Blog de IA de Google: ofrece información, actualizaciones de investigaciones, estudios y artículos del equipo de investigación de Google.
  • GitHub: Popular plataforma de alojamiento de código con muchos proyectos de código abierto y sus códigos.
  • Nvidia: fabricantes de hardware de computación paralela
  • Antología del LCA: gran plataforma con más de 80 XNUMX artículos sobre procesamiento del lenguaje natural y lingüística computacional.
  • neurips: Conferencia de sistemas de procesamiento de información neuronal.
  • Mediana: plataforma de blogs con muchos blogs de inteligencia artificial y aprendizaje automático de varios expertos e investigadores.
  • ArXiv: importante repositorio científico con todo tipo de trabajos de investigación, incluidos AI y modelos de lenguaje extenso.

Preguntas Frecuentes

Las siguientes son algunas preguntas frecuentes sobre los modelos de lenguaje grandes.

¿Qué es un parámetro en modelos de lenguaje grande?

Un parámetro es cualquier variable que se puede ajustar durante el entrenamiento de un modelo para ayudar a convertir los datos de entrada en la salida correcta. Cuantos más parámetros tenga una IA, más versátil y poderosa puede ser. En otras palabras, las capacidades de un modelo de IA están determinadas por su número de parámetros.

¿Qué significa corpus?

Corpus simplemente se refiere a todos los datos utilizados para entrenar un modelo de IA.

¿Qué significa formación y pre-formación?

El entrenamiento de IA en el aprendizaje automático se refiere al proceso de proporcionar un modelo de IA con datos estructurados y enseñarle lo que significan, ya sea usando aprendizaje supervisado o no supervisado, es decir, con o sin un supervisor humano. El pre-entrenamiento, por otro lado, se refiere a un gran modelo de lenguaje que ya ha sido entrenado y está listo para un ajuste o entrenamiento específico.

¿Cuál es el mecanismo de atención en un LLM?

La atención se utiliza para comprender el contexto de cualquier información, como cuando un modelo encuentra una palabra que puede tener múltiples significados. Puede deducir el significado exacto centrándose en el contexto.

¿Cuál es la diferencia entre parámetros y tokens en LLM?

Los parámetros son valores numéricos que se utilizan para definir el comportamiento del modelo ajustándolos durante el entrenamiento. Los tokens, por otro lado, son unidades de significado, como una palabra, un prefijo, un número, puntuación, etc.

Conclusión

Redondeando esta exploración de los grandes modelos lingüísticos y lo que son, estará de acuerdo en que están cambiando el mundo y llegaron para quedarse.

Si bien las capacidades técnicas de su organización determinan si puede participar aquí o no, su empresa siempre puede aprovechar los muchos beneficios de IA generativa proporcionada por grandes modelos de lenguaje.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke es un entusiasta de la informática al que le encanta leer una gran variedad de libros. Tiene preferencia por Linux sobre Windows/Mac y ha estado usando
Ubuntu desde sus inicios. Puedes atraparlo en twitter a través de bongotrax

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