¿Qué son los modelos de lenguaje de grandes (LLM)?

Los LLM son un desarrollo moderno, pero el estudio del procesamiento del lenguaje natural (PLN) se remonta a 1950, cuando Alan Turing lanzó el test de Turing para medir el comportamiento inteligente de las máquinas. En la prueba, un juez humano habla con un ordenador mediante una serie de preguntas y debe determinar si está hablando con una máquina o con un humano.

En los años 80 y 90, NLP se alejaba de los experimentos lógicos hacia un enfoque más controlado por datos. Con su capacidad para predecir qué palabras de una frase probablemente llegarían a continuación en función de las palabras anteriores, los modelos de lenguaje estadístico, como n-gramas, prepararon el camino para una nueva era. A principios de la década de 2010, las nuevas redes neuronales ampliaron aún más las capacidades de estos modelos lingüísticos, permitiéndoles ir más allá de la determinación del orden de las palabras hacia una comprensión más profunda de la representación y el significado de las palabras.

Estos nuevos desarrollos culminaron en un gran avance en 2018, cuando ocho científicos de Google elaboraron y publicaron «Attention is All You Need» (Atención es todo lo que necesitas), un estudio histórico sobre el aprendizaje automático. En concreto, el documento presentó la arquitectura del transformador, un innovador marco de red neuronal que podía administrar y comprender información textual compleja con mayor precisión y escala. En la actualidad, los transformadores son la base de algunos de los LLM más potentes, como la serie GPT y BERT.

Los LLM de última generación actuales usan arquitecturas de aprendizaje profundo como transformadores y otros marcos de redes neuronales profundas para procesar información de diferentes orígenes de datos. Los transformadores son especialmente eficaces en el control de datos secuenciales, como el texto, que les permite comprender y generar lenguaje natural para tareas como la generación y traducción de idiomas. 

Los transformadores constan de dos componentes principales: codificadores y descodificadores. Estos componentes suelen trabajar juntos para procesar y generar secuencias. El codificador toma datos textuales sin procesar y convierte esa entrada en elementos discretos que el modelo puede analizar. Después, el descodificador procesa esos datos a través de una serie de capas para producir la salida final, que puede consistir, por ejemplo, en una frase generada. Los transformadores también pueden constar solo de codificadores o descodificadores, en función del tipo de modelo o tarea.

El proceso de entrenamiento de los LLM consta de tres fases principales: recopilación de datos, entrenamiento del modelo y ajuste. 

Durante la fase de recopilación de datos, el modelo se expone a grandes volúmenes de datos textuales de una amplia variedad de orígenes, incluidos recursos de Internet, libros, artículos y bases de datos. Los datos también se limpian, procesan, estandarizan y almacenan en una base de datos NoSQL para que puedan utilizarse para entrenar el modelo sobre patrones lingüísticos, gramática, información y contexto. 

En la fase previa al entrenamiento, el modelo comienza a comprender el lenguaje de los datos. Esto se logra a través de tareas a gran escala y no supervisadas en las que el modelo aprende a predecir texto en función de su contexto. Algunas técnicas son la modelización autorregresiva, en la que el modelo aprende a predecir la siguiente palabra de una secuencia, así como la modelización del lenguaje enmascarado, en la que el modelo rellena palabras enmascaradas para entender el contexto. 

Por último, durante la fase de ajuste, el modelo se entrena aún más en un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea. Este proceso refina el conocimiento del modelo y mejora su rendimiento para tareas específicas, como el análisis de sentimiento o la traducción, para que se pueda usar para una variedad de aplicaciones.

El modelo de transformador divide el texto sin formato en unidades de texto más pequeñas y básicas denominadas tokens. Los tokens pueden constar de palabras, partes de palabras o incluso caracteres individuales, según el caso de uso. Después, estos tokens se convierten en representaciones numéricas densas que capturan el orden, el significado semántico y el contexto. A continuación, estas representaciones, denominadas inserciones, se pasan a través de una pila de capas que consta de dos subclaves: atención automática y redes neuronales.

Aunque ambas capas ayudan a convertir texto en un formulario que el modelo puede procesar de forma eficaz, el mecanismo de atención automática es un componente clave para la arquitectura del transformador. El mecanismo de atención automática es lo que permite al modelo centrarse en distintas partes de una secuencia de texto y ponderar dinámicamente el valor de la información en relación con otros tokens de la secuencia, independientemente de su posición. Este mecanismo también es lo que proporciona a los LLM la capacidad de capturar las dependencias, las relaciones y los matices contextuales del lenguaje escrito.

Desarrollada por primera vez por OpenAI en 2018, la serie GPT introdujo el concepto fundacional de recopilación de datos, preentrenamiento y ajuste fino a los LLM. GPT-2, publicado en 2019, ha escalado considerablemente las capacidades del modelo y ha mejorado su capacidad para generar un lenguaje más relevante contextualmente. GPT-3 avanzó la capacidad del modelo para controlar tareas y avisos complejos. La iteración más reciente, GPT-4, se publicó en 2023 y proporciona respuestas aún más precisas y sutiles a los mensajes, al tiempo que aborda algunos de los desafíos anteriores del modelo, incluido el sesgo. 

Hoy en día, GPT sigue ampliando los límites de lo que es posible en el campo de la generación de lenguaje natural. Cada modelo de la serie se basa en el anterior, lo que impulsa la innovación con tecnología de inteligencia artificial. 

Desarrollado por Google en 2018, BERT es un modelo innovador que ha establecido el estándar de lo que es posible con los LLM. A diferencia de la serie GPT, que procesa el texto de forma unidireccional (de izquierda a derecha o de derecha a izquierda), BERT adopta un enfoque bidireccional. Un modelo bidireccional procesa el contexto de cada palabra desde ambas direcciones simultáneamente, lo que permite a BERT realizar un modelado del lenguaje enmascarado además de predicciones de la siguiente oración. Los investigadores también han contribuido a avances adicionales en el campo mediante la optimización de BERT en tareas como el análisis de sentimiento, estableciendo nuevos bancos de pruebas como resultado.  

Desarrollado por Facebook AI en 2019, Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) es una variante del modelo BERT que amplía la arquitectura de transformador bidireccional de BERT optimizando el proceso de preentrenamiento. RoBERTa se entrena con un conjunto de datos más grande y durante más tiempo. También se centra únicamente en el modelado de lenguaje enmascarado. Esto permite a RoBERTa demostrar su sólida capacidad para capturar contexto y matices. 

Text-To-Text Transfer Transformer (T5), inventado por Google Research, es otro LLM notable. Al igual que los modelos tradicionales, T5 se basa en la arquitectura del transformador y usa codificadores y descodificadores para procesar texto durante la fase de preentrenamiento. A diferencia de los modelos tradicionales, T5 trata tanto las entradas como las salidas como cadenas de texto, lo que simplifica la arquitectura y agiliza el proceso de entrenamiento. Los modelos T5 son un modelo adaptable de uso general que puede controlar una gama versátil de tareas.

Los LLM pueden generar contenido atractivo, informativo y contextualmente adecuado en una variedad de estilos y formatos. Cuando se le solicite, puede generar artículos, informes, entradas de blog, correos electrónicos, copia de marketing e incluso fragmentos de código.   

En cuanto a los resúmenes, los LLM destacan por su capacidad única de extraer grandes volúmenes de texto en instantáneas concisas y precisas. Pueden presentar puntos clave a la vez que mantienen el contexto original y el significado del contenido original. Los investigadores ya ahorran tiempo y aumentan la productividad utilizando los LLM para resumir trabajos de investigación, artículos, presentaciones y notas de reuniones.

Los agentes de conversación y los bots de chat se basan en las funcionalidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural de los LLM para generar interacciones similares a las humanas. Interpretan las entradas del usuario y responden de una manera fluida, natural y contextualmente relevante. No solo pueden responder a preguntas, sino que también pueden participar en diálogos largos y complejos. 

Con la incorporación de bots de chat y asistentes virtuales, las empresas pueden ahora ofrecer asistencia a sus clientes las 24 horas del día, ampliando a su vez la disponibilidad de sus servicios, mejorando los tiempos de respuesta y aumentando la satisfacción general de los clientes.

Los LLM que se entrenan ampliamente en conjuntos de datos multilingües generan traducciones muy precisas en varios idiomas. A diferencia de los modelos tradicionales, los LLM pueden capturar las sutilidades y complejidades del lenguaje, como las expresiones idiomáticas, lo que da lugar a traducciones fluidas y contextualmente adecuadas. 

Los LLM también pueden realizar análisis de sentimiento, que analiza el tono emocional subyacente de un texto. Al procesar e interpretar las sutilezas del lenguaje, los LLM proporcionan evaluaciones de sentimientos más precisas y profundas. Incluso pueden detectar opiniones con más matices, como el sarcasmo. 

Los LLM pueden analizar los datos de usuario, incluidos el historial y las preferencias del usuario, y generar recomendaciones personalizadas y personalizadas que reflejen los intereses y las necesidades del usuario, lo que a su vez mejora la experiencia general del usuario. 

Esta capacidad se utiliza ampliamente en el comercio electrónico, el streaming de contenidos y las redes sociales, donde la entrega de recomendaciones personalizadas impulsa interacciones más significativas. Los LLM también se pueden usar como una herramienta educativa proporcionando experiencias de aprendizaje personalizadas a los alumnos.