¿Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño? (LLM)

Imagina un mundo en el que las máquinas se comunican contigo con la misma facilidad con la que lo haría un amigo íntimo, se antipan a tus necesidades y responden a tus preguntas con una comprensión similar a la humana. Ese es el mundo de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), una tecnología de IA de vanguardia. Los LLM están transformando nuestra forma de comunicarnos, aprender y crear, y están abriendo nuevas posibilidades para organizaciones de todos los sectores e industrias.

Si te has estado preguntando «¿Qué es un LLM?», estás en el lugar adecuado. Al comprender cómo se crean estos modelos, qué pueden hacer y de qué manera constituyen una ventaja para tu negocio, estarás mejor preparado para estar a la vanguardia, descubrir aplicaciones innovadoras y aumentar la eficiencia operativa de tu negocio.

¿Qué es LLM?

Un LLM (modelo de lenguaje de gran tamaño) es un sistema de inteligencia artificial (IA) sofisticado, diseñado para comprender y producir textos similares a los humanos mediante el análisis de enormes cantidades de datos lingüísticos. La eficacia y el alcance de estos modelos dependen en gran medida de la calidad y la diversidad de los datos con los que se entrenan. Algunos LLM se especializan en áreas concretas y se centran en conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados y de alta calidad. Otros, como ChatGPT, son modelos expansivos entrenados con miles de millones de palabras de diversos temas.

Estas potentes herramientas de modelos lingüísticos de IA pueden realizar una amplia variedad de tareas lingüísticas, entre las que se incluyen:

• Entablar conversaciones interactivas

• Analizar textos en profundidad

• Generar contenidos diversos

• Traducir idiomas

La versatilidad de los LLM los convierte en activos muy valiosos en numerosos campos, como la atención al cliente, la creación de contenidos, el análisis de datos y el aprendizaje de idiomas. Cuanto más evolucionan estos modelos, más se transforma nuestra manera de interactuar con la tecnología y procesar información.

¿Cómo funcionan los modelos lingüísticos de IA?

Los modelos de lenguaje de gran tamaño generan resultados de alta calidad gracias a una sofisticada interacción de datos y parámetros de entrenamiento. El proceso comienza con la introducción de grandes cantidades de texto en el LLM, lo que le permite reconocer patrones lingüísticos, reglas gramaticales, pistas contextuales y matices sutiles.

Estos datos de entrenamiento ajustan los parámetros del modelo, es decir, las ponderaciones internas que guían sus predicciones sobre cuál es el siguiente texto que debe aparecer. Los LLM avanzados, como GPT-4, utilizan miles de millones de parámetros, lo que les permite captar estructuras lingüísticas complejas y producir respuestas más naturales y adecuadas al contexto.

Todos los grandes modelos lingüísticos se basan en tres características fundamentales:

• Aprendizaje automático y aprendizaje profundo: Los LLM emplean técnicas de aprendizaje profundo, en las que los modelos identifican patrones de forma autónoma, sin intervención humana. Al aprender de los datos y predecir o generar texto mediante probabilidades, estos modelos mejoran continuamente su comprensión del lenguaje a medida que procesan más información.

• Redes neuronales: La base de los LLM son las redes neuronales, que imitan la arquitectura del cerebro humano. Estas redes están compuestas por capas de nodos interconectados que procesan y transforman los datos de entrada, lo que permite al modelo reconocer patrones complejos en el lenguaje.

• Modelos transformadores: Los LLM utilizan modelos transformadores, que destacan por su capacidad para comprender el contexto del lenguaje humano. Estos modelos utilizan mecanismos de atención para evaluar la importancia relativa de las distintas palabras de una frase y mantener la coherencia y el contexto en pasajes extensos de texto.

Gracias a la combinación de estas características, los LLM pueden producir textos muy similares a los humanos, comprender consultas matizadas y adaptarse a diversas tareas lingüísticas con una precisión impresionante.

¿Por qué son importantes los grandes modelos de lenguaje (LLMs)?

Los modelos lingüísticos de IA son importantes porque mejoran la capacidad de procesamiento del lenguaje natural (PLN) de las máquinas, lo que permite una generación, traducción y comprensión de textos más precisas y eficientes. Esto resulta fundamental para aplicaciones como los sofisticados chatbots, los asistentes virtuales y la creación automática de contenidos. 

Estas mejoras contribuyen a optimizar las interacciones de los usuarios, los flujos de trabajo y la extracción de conocimientos valiosos de grandes volúmenes de datos. No es de extrañar que los LLM se estén convirtiendo rápidamente en herramientas esenciales para empresas y desarrolladores tecnológicos.

Estas son las principales ventajas de los LLM:

• Mayor comprensión del lenguaje: Los LLM destacan en la comprensión del contexto, los matices y los significados de los textos, lo que permite un procesamiento más preciso del lenguaje.

• Creación de contenidos optimizada: Estos modelos ayudan a redactores, responsables de marketing y creativos a generar contenidos y a acelerar el proceso creativo.

• Atención al cliente mejorada: Los LLM impulsan chatbots interactivos y asistentes virtuales que pueden gestionar diversas consultas de los clientes, como el estado del pedido, los detalles del producto y las políticas de devolución.

• Capacidades avanzadas de investigación: Los investigadores utilizan los LLM para analizar datos y extraer información, lo que acelera la obtención de descubrimientos y conocimientos en diversos campos.

• Mejora de la comunicación multilingüe: Los LLM ayudan a derribar las barreras lingüísticas al ofrecer servicios de traducción e interpretación.

• Mayor personalización: Los LLM permiten distribuir recomendaciones y contenidos personalizados con una eficacia sin precedentes. Por ejemplo, las plataformas de streaming pueden analizar los hábitos de visualización y hacer sugerencias personalizadas con una precisión sin precedentes.

• Automatización de tareas: Las tareas rutinarias basadas en texto, como el resumen, la introducción de datos y la generación de informes, pueden automatizarse, lo que aumenta considerablemente la productividad y la eficacia.

Al ofrecer estas ventajas, los LLM están revolucionando la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes, procesan la información y agilizan sus operaciones en múltiples sectores.

¿Para qué sirve el LLM?

Los modelos lingüísticos de IA son muy versátiles y se pueden utilizar en una amplia gama de aplicaciones diferentes. A continuación se muestran algunas de las más comunes:

• Traducción y localización

  • Google Translate, impulsado por un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), proporciona servicios de traducción en tiempo real en más de 100 idiomas, lo que ayuda a particulares y empresas a comunicarse a pesar de las barreras lingüísticas. 

• Chatbots, bots y asistentes virtuales

  • Alexa, de Amazon, y Siri, de Apple, funcionan con sofisticados LLM que les permiten entender y responder a las consultas de los usuarios. Bank of America, por su parte, utiliza a Erica, un asistente virtual basado en IA, para ayudar a sus clientes con las transacciones financieras. 

• Generación y depuración de código

  • GitHub Copilot, desarrollado por OpenAI, ayuda a los desarrolladores al sugerirles fragmentos de código, autocompletar líneas e incluso generar funciones enteras a partir de descripciones en lenguaje natural. 

• Resumen y análisis de textos

  • Herramientas como Grammarly utilizan LLM para analizar textos y mejorar la gramática, el estilo y la claridad de la escritura. 

• Educación y tutoría personalizadas

  • La popular plataforma de aprendizaje online Khan Academy utiliza IA para crear experiencias de aprendizaje personalizadas, y adapta los contenidos al ritmo y nivel de cada alumno. 

• Asistencia para el diagnóstico médico

  • IBM Watson Health utiliza modelos lingüísticos de IA para analizar historiales médicos, documentos de investigación y datos de ensayos clínicos, con el fin de ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades y recomendar tratamientos. 

• Creación y redacción de contenidos

  • Copy.ai y Jasper son herramientas de IA que utilizan LLM para generar textos de marketing, entradas de blog y contenidos para redes sociales y ayudar a las empresas a crear material rápidamente. 

• Análisis de documentos legales y revisión de contratos

  • Los bufetes de abogados y los departamentos jurídicos utilizan herramientas basadas en LLM, como LawGeex, para analizar y revisar contratos, extraer información clave e identificar riesgos y problemas de cumplimiento. Estas herramientas agilizan el proceso de revisión de contratos y reducen el tiempo dedicado al análisis manual de documentos. 

Cómo crear un LLM para tu empresa

Los LLM suelen describirse como una tecnología de «caja negra» debido a su funcionamiento interno complejo y opaco, que puede resultar difícil de interpretar incluso para los expertos en IA. La creación de un LLM interno es un proyecto importante que requiere recursos considerables en términos de coste, experiencia y tiempo. Las organizaciones que opten por este enfoque deberán seguir una serie de pasos específicos, desde la preparación de los datos hasta su despliegue. 

A continuación, se muestra un resumen del proceso:

• Preparación de datos

La base de un modelo lingüístico eficaz son los datos de alta calidad. Empieza por definir el caso de uso de tu modelo, ya sea para crear un competidor de ChatGPT o para desarrollar una herramienta de investigación avanzada para datos internos de la empresa. Este objetivo guiará tu proceso de recopilación de datos.

Reúne datos de diversos temas, idiomas y estilos de escritura. A continuación, preprocesa estos datos, es decir, los limpia y normaliza, elimina los ruidos y trata los valores que faltan. Un paso crucial en esta fase es la tokenización, que consiste en dividir el texto en unidades más pequeñas para que el modelo pueda procesarlo más fácilmente durante el entrenamiento.

• Arquitectura e infraestructura

Antes de procesar los datos, hay que diseñar la arquitectura del modelo. Esto implica decidir el tipo y el tamaño de la red neuronal, así como el número de capas y parámetros. La arquitectura elegida determinará la forma en que el modelo aprende y procesa la información.

El entrenamiento de los LLM requiere una gran capacidad de cálculo. Por tanto, las organizaciones deben invertir en sistemas informáticos de alto rendimiento con potentes GPU o TPU para poder manejar los extensos cálculos y los grandes volúmenes de datos implicados.

• Entrenamiento y optimización

Durante la fase de entrenamiento, se introducen datos en el modelo para que aprenda patrones y relaciones. Este proceso requiere un seguimiento cuidadoso para garantizar un aprendizaje eficaz y evitar el «sobreajuste», un fenómeno en el que el modelo aprende no solo los patrones subyacentes, sino también el ruido y los valores atípicos de los datos de entrenamiento, lo que conduce a un mal rendimiento con datos nuevos y desconocidos.

• Despliegue y escalado

Una vez completado el entrenamiento, despliega el modelo en un entorno de producción para aplicaciones reales. Realiza pruebas para garantizar que las predicciones del modelo son fiables y que puede gestionar la entrada de datos en tiempo real. Implementa una supervisión continua para controlar el rendimiento e identificar posibles problemas.

La escalabilidad implica ajustar los recursos informáticos para mantener un rendimiento óptimo a medida que el modelo gestiona cargas de trabajo variables y volúmenes de datos mayores.

Crear un LLM interno es un proceso complejo que requiere muchos recursos y conocimientos. Para muchas organizaciones, utilizar soluciones LLM existentes puede ser un enfoque más práctico y rentable.

Cómo utilizar modelos lingüísticos basados en IA ya existentes

Para la mayoría de las organizaciones, utilizar LLM preexistentes suele ser un enfoque más práctico y eficiente que crear modelos personalizados desde cero. Estos modelos preentrenados ofrecen varias ventajas, ya que se han sometido a un entrenamiento exhaustivo en amplios conjuntos de datos, lo que se traduce en altos niveles de precisión y rendimiento desde el principio.

Exploremos las ventajas y estrategias para implementar los modelos de lenguaje de gran tamaño existentes en las operaciones de tu empresa.

Ventajas de usar los LLMs existentes

• Rentable: Reduce significativamente los gastos de desarrollo asociados a la creación y formación de un modelo personalizado.

• Despliegue rápido: Reduce el tiempo necesario para pasar del concepto a la implementación, lo que permite integrar más rápidamente las capacidades de IA en tus procesos empresariales.

• Formación exhaustiva: Aprovecha la formación exhaustiva a la que se han sometido estos modelos, a menudo en conjuntos de datos diversos y extensos.

• Capacidades avanzadas de PLN: Ofrece acceso a herramientas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural sin necesidad de tener conocimientos previos.

• Escalabilidad: Maneja fácilmente grandes cargas de trabajo y se adapta a las necesidades de tu empresa a medida que crecen.

• Fácil integración: Suelen estar diseñados para incorporarse fácilmente a los sistemas y flujos de trabajo existentes.

• Mejora continua: Se beneficia de las actualizaciones y mejoras periódicas realizadas por los proveedores del modelo, lo que garantiza el acceso a los últimos avances.

• Fiabilidad demostrada: Ofrece un historial de rendimiento en diversas aplicaciones e industrias.

Al aprovechar los LLM existentes, las empresas pueden mejorar rápidamente sus capacidades en áreas como la atención al cliente, la creación de contenidos, el análisis de datos, etc., sin necesidad de realizar una inversión sustancial en el desarrollo interno de estas tecnologías.

LLM de uso extendido entre las empresas

Una vez que hayas decidido aprovechar un LLM existente, el siguiente paso es seleccionar el más adecuado para las necesidades de tu empresa. Entre las opciones más populares se encuentran Claude, ChatGPT y Google Gemini. Cada uno de estos modelos ofrece características y puntos fuertes únicos que se adaptan a distintos requisitos empresariales.

• Claude

  • Un modelo lingüístico de IA conocido por sus grandes posibilidades de personalización

  • Destaca en aplicaciones de dominio específico

  • Ofrece un rendimiento sólido en tareas especializadas

  • Es adecuado para empresas que necesitan soluciones de IA personalizadas

• ChatGPT

  • Se especializa en IA conversacional

  • Proporciona potentes funciones de procesamiento del lenguaje natural

  • Es ideal para aplicaciones de servicio de atención al cliente, generación de contenidos y experiencias interactivas

  • Se adapta bien a empresas que dan prioridad a la capacidad de retención de los clientes y a la comunicación con ellos

• Google Gemini

  • Este modelo lingüístico de IA ofrece funciones avanzadas de búsqueda y análisis de datos

  • Se integra a la perfección con el conjunto de herramientas y servicios de Google

  • Es una opción excelente para las organizaciones que ya usan el ecosistema de Google

  • Resulta especialmente útil para las empresas que necesitan conocimientos sólidos sobre los datos y las funcionalidades de búsqueda

A la hora de elegir un LLM, ten en cuenta tus necesidades empresariales específicas, la infraestructura tecnológica existente y las principales aplicaciones que deseas desarrollar. Factores como los requisitos de personalización, las capacidades de integración y las fortalezas del modelo en tus áreas objetivo deben guiar tu elección.

Recuerda que el panorama del LLM evoluciona rápidamente, con la aparición periódica de nuevos modelos y actualizaciones. Mantente al día de las últimas novedades para asegurarte de aprovechar la tecnología más adecuada y avanzada para tus objetivos empresariales.

Estrategias de integración

Para incorporar eficazmente los LLM en tus aplicaciones empresariales, es crucial utilizar sus interfaces de programación de aplicaciones (API). Estas API ofrecen un método estandarizado para acceder a las funciones de los modelos, lo que permite a las empresas integrar el procesamiento avanzado del lenguaje en sus sistemas actuales sin necesidad de realizar grandes cambios.

Entre las principales estrategias de integración figuran:

• La implantación de API

  • Familiarízate con la documentación de la API del LLM elegido

  • Desarrolla métodos de autenticación seguros para acceder a la API

  • Pon en marcha mecanismos de gestión de errores y limitación de volumen para garantizar un buen funcionamiento

• Opciones de personalización

  • Infórmate sobre las opciones de ajuste para adaptar el modelo a tu industria o caso de uso específico

  • Plantéate entrenar el modelo con datos internos para mejorar la relevancia y la precisión

  • Utiliza vocabulario o terminología específicos del sector para mejorar la calidad de los resultados

• Prácticas recomendadas para la ingeniería de instrucciones

  • Crea instrucciones claras, concisas y contextualizadas

  • Experimenta con distintas estructuras de solicitud para optimizar el rendimiento

  • Pon en marcha un sistema para perfeccionar y actualizar continuamente las indicaciones en función de los resultados

• Pruebas de integración

  • Haz pruebas exhaustivas para comprobar que los sistemas y el LLM interactúan sin problemas

  • Utiliza herramientas de supervisión para hacer un seguimiento del rendimiento y uso de la API

• Consideraciones de escalabilidad

  • Diseña tu integración para gestionar cargas de trabajo crecientes a medida que aumente el uso

  • Plantéate implementar mecanismos de almacenamiento en caché para mejorar la eficiencia y reducir las llamadas a las API

• Privacidad y seguridad de los datos

  • Garantiza el cumplimiento de las normativas de protección de datos al enviar datos al LLM

  • Cifra los datos en tránsito y en reposo

• Bucle de retroalimentación

  • Establece un sistema para recopilar los comentarios de los usuarios con respecto a los resultados del LLM

  • Utiliza estos comentarios para mejorar continuamente la integración y la ingeniería de instrucciones

Si se siguen estas estrategias, las empresas pueden aprovechar eficazmente la potencia de los LLM, adaptar el resultado a sus necesidades específicas y mantener un rendimiento óptimo.

Análisis de costes: crear frente a aprovechar

La decisión de crear un nuevo modelo lingüístico de IA o aprovechar las soluciones existentes debe basarse en un análisis de costes sólido. El primer paso es comparar el coste total de propiedad (TCO) de ambas opciones. La formación de un equipo interno requiere contratar a profesionales especializados y adquirir recursos informáticos de alto rendimiento. En cambio, el aprovechamiento de los LLM existentes reduce significativamente estos costes. 

También debes tener en cuenta los costes asociados a la escalabilidad y el mantenimiento. Los LLM existentes ofrecen escalabilidad de serie, mientras que construir un modelo interno requiere una gran inversión en infraestructura escalable para mantener el ritmo. El mantenimiento a largo plazo de los LLM internos consume muchos recursos e implica volver a entrenarlos con nuevos datos de manera periódica. El uso de LLM establecidos traslada esta responsabilidad al proveedor de servicios, lo que te permite centrarte en procesos de mayor valor. 

Por qué Fastly es el mejor socio para aprovechar los LLM

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se han convertido en una de las innovaciones tecnológicas más revolucionarias de los últimos tiempos. Su versatilidad, su facilidad de uso y su eficiencia están transformando numerosos sectores. Aunque crear LLM personalizados mediante la preparación de datos y la formación de algoritmos de aprendizaje automático puede resultar muy complejo y costoso, aprovechar los LLM existentes suele ser un enfoque más práctico. No obstante, a veces estos modelos prefabricados pueden ser lentos y difíciles de integrar.

Aquí es donde AI Accelerator de Fastly entra como una solución inigualable para maximizar el rendimiento de LLM y agilizar la integración. Fastly lleva ya décadas haciendo la vida más fácil a los desarrolladores, y una muestra más de ello es AI Accelerator, que ayuda a mejorar el rendimiento y reducir los gastos por el uso de instrucciones similares en aplicaciones de LLM. 

Principales ventajas del AI Accelerator de Fastly:

• Integración simplificada: Los desarrolladores pueden obtener ventajas sustanciales cambiando una sola línea de código.

• Rendimiento mejorado: El AI Accelerator utiliza la caché semántica para mejorar significativamente los tiempos de respuesta de los LLM.

• Reducción de costes: Al minimizar las llamadas a las API de los proveedores de LLM, Fastly ayuda a reducir los gastos operativos.

• Mayor productividad: La integración simplificada y el rendimiento mejorado permiten a los desarrolladores centrarse en la innovación en lugar de en la resolución de problemas.

El compromiso de Fastly con los desarrolladores va más allá del mero suministro de herramientas. Ofrecemos una cuenta gratuita con funciones ampliadas que te permite probar e implementar el servicio en tus propios términos. Este enfoque práctico te permite experimentar las ventajas de primera mano y adaptar la solución a tus necesidades específicas.

Al unirte al programa beta AI Accelerator de Fastly, puedes empezar a escalar tus aplicaciones de IA de manera eficiente y rentable. Esta oportunidad te permite mantenerte a la vanguardia de la tecnología LLM mientras optimizas tus recursos y procesos de desarrollo.