Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son un tipo de IA que utiliza el aprendizaje profundo para procesar y generar lenguaje humano. El aprendizaje profundo es una tecnología más amplia que impulsa los LLM mediante el entrenamiento de las redes neuronales para que reconozcan patrones en los datos. IA generativa hace referencia a cualquier IA capaz de crear contenido nuevo, como texto, imágenes o código, y los LLM son un ejemplo concreto que se centra en la generación de texto.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son uno de los avances más transformadores en inteligencia artificial (IA). Estas potentes herramientas permiten a las máquinas procesar, comprender y generar lenguaje humano a una escala y profundidad sin precedentes. Tanto si se trata de responder preguntas como de traducir texto o de crear IA conversacional como ChatGPT, los LLM son el núcleo de las tecnologías de IA generativa que están configurando el mundo en el que vivimos.
Modelos de lenguaje de gran tamaño: definición
Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es un tipo de modelo de IA diseñado para comprender y generar lenguaje humano. Los LLM, creados mediante redes neuronales, concretamente, redes con una arquitectura de transformador, se entrenan con gigantescos conjuntos de datos de texto. Aprenden patrones, estructuras y significados en lenguaje natural, lo que les permite realizar diferentes tareas basadas en el lenguaje, como la elaboración de resúmenes, la generación de texto y el análisis de opiniones. Entre los ejemplos más conocidos de LLM se incluyen GPT-4 y GPT-5 de OpenAI, Gemini de Google, Llama de Meta y Copilot de Microsoft.
Componentes clave de modelos de lenguaje de gran tamaño
Los LLM se basan en varios componentes y tecnologías clave.
- Conjuntos de datos: los LLM se entrenan con amplios conjuntos de datos que a menudo contienen billones de palabras procedentes de libros, sitios web, artículos y muchas otras fuentes. Estas recopilaciones de datos garantizan una amplia cobertura de temas y la comprensión de los matices lingüísticos.
- Redes neuronales: una red neuronal es un tipo de modelo de aprendizaje automático diseñado para que funcione de forma similar a la de un cerebro humano. Las redes neuronales se componen de nodos interconectados, o neuronas artificiales, que procesan y analizan datos. En los modelos de lenguaje de gran tamaño, las redes neuronales ayudan a aprender cómo funciona el lenguaje mediante el procesamiento de grandes cantidades de texto.
- Arquitectura de transformador: la arquitectura de transformador, un potente modelo para una red neuronal, es muy hábil a la hora de comprender y utilizar el texto. El modelo de transformador se basa en un método denominado autoatención para saber qué palabras de una oración son más importantes, en función de su relación con otras palabras.
- Proceso de entrenamiento: los modelos de lenguaje de gran tamaño se someten a un riguroso proceso de entrenamiento con millones o billones de parámetros que ayudan a predecir cuál es la siguiente palabra de una secuencia y a realizar otras tareas lingüísticas.
- Ajuste preciso: después del entrenamiento, los LLM suelen ajustarse a tareas determinadas o conjuntos de datos de campos específicos para mejorar su rendimiento en casos de uso concretos.
Cómo funcionan los modelos de lenguaje de gran tamaño
Los modelos de lenguaje de gran tamaño siguen varios pasos para entender el lenguaje, aprender patrones y generar respuestas con sentido.
- Autoatención: este concepto es clave para que los LLM entiendan el contexto. Cuando el modelo lee una oración o un documento, el mecanismo de atención examina las relaciones entre todas las palabras para averiguar cuáles son las más importantes, en lugar de tratar todas las palabras por igual. Esto ayuda al modelo a entender el contexto.
- Incrustaciones: en lugar de trabajar directamente con palabras como lo hacen los humanos, los LLM convierten palabras en números mediante un proceso denominado incrustaciones. Estos números recogen el significado de las palabras y sus relaciones con otras. El formato numérico facilita al modelo el procesamiento y la comprensión del lenguaje.
- Entrenamiento: durante el entrenamiento, los LLM aprenden cómo funciona el lenguaje prediciendo lo que viene a continuación en una oración. Esto se denomina predicción de la siguiente palabra. Por ejemplo, si el modelo ve "El sol ___", aprende a predecir "brilla" o "calienta". Al repetir este proceso con millones o billones de ejemplos, el modelo aprende los patrones, la gramática y la estructura del lenguaje.
- Optimización: a medida que el modelo entrena, realiza millones o billones de pequeños ajustes llamados parámetros para mejorar en su misión. Este paso, denominado optimización, permite que un modelo de lenguaje de gran tamaño sea más preciso y eficiente con el tiempo, e incluso desarrolle la capacidad de gestionar escenarios lingüísticos delicados o inusuales.
- Inferencia: en esta etapa, el modelo de lenguaje de gran tamaño pone en juego el conocimiento almacenado para generar respuestas precisas o realizar acciones útiles. Puede escribir una historia, resumir un artículo o traducir una frase a otro idioma.
Casos de uso de modelos de lenguaje de gran tamaño
Los modelos de lenguaje de gran tamaño han revolucionado muchas tareas y tecnologías.
- IA conversacional: los modelos de lenguaje de gran tamaño facilitan avances en la IA conversacional al impulsar sistemas como ChatGPT y Bard. Estas herramientas ofrecen interacciones naturales y basadas en el contexto para la atención al cliente, los asistentes virtuales y las aplicaciones educativas, lo que permite conversaciones fluidas e intuitivas.
- Programación: en la programación, los LLM optimizan los flujos de trabajo ayudando con tareas como la generación de código, la depuración y la documentación. Herramientas como GitHub Copilot utilizan estos modelos para ahorrar tiempo a los desarrolladores y reducir los errores, a la vez que hacen que la programación sea más accesible para los principiantes.
- Búsqueda: los LLM mejoran los motores de búsqueda al comprender las relaciones semánticas en las consultas, lo que proporciona resultados más precisos y relevantes. En lugar de devolver simples enlaces, permiten a los sistemas ofrecer respuestas directas, mejorando así la velocidad y la eficiencia de la recuperación de información.
- Traducción: los modelos de lenguaje de gran tamaño han mejorado la traducción de idiomas, ya que ofrecen conversiones de alta calidad para documentos de texto y comunicación en tiempo real. Son compatibles con la creación y localización de contenido multilingüe, lo que ayuda a las empresas a conectar con audiencias globales.
- Creación de contenido: los LLM están transformando la creación de contenido mediante la generación de artículos, texto de marketing y tareas de escritura creativa. Ayudan a los escritores a generar ideas y crear contenido atractivo, lo que aumenta la productividad en campos como el periodismo y la publicidad.
- Aprendizaje: los LLM permiten experiencias de aprendizaje personalizadas y tutores de IA. Estas herramientas simplifican temas complejos y proporcionan asistencia personalizada, lo que ayuda tanto a los estudiantes como a los profesores.
Cómo transforman los modelos de lenguaje de gran tamaño diferentes sectores
Los LLM están reconfigurando casi todos los sectores, ya que permiten ofrecer soluciones más inteligentes, rápidas y eficientes a desafíos complejos.
- Atención sanitaria: los modelos de lenguaje de gran tamaño facilitan la atención sanitaria elaborando resúmenes de la investigación médica, ayudando al personal médico a mantenerse al día y redactar informes fáciles de entender para los pacientes. También permiten una comunicación más accesible entre los pacientes y los proveedores.
- Finanzas: en el sector financiero, los LLM automatizan procesos como la generación de informes, la detección de fraudes y el análisis financiero. Mejoran el servicio al cliente mediante chatbots inteligentes para bancos y empresas de inversión.
- Retail y comercio electrónico: los LLM están transformando el sector del retail y el comercio electrónico mediante asistentes de compra virtuales que guían a los clientes y la personalización de las recomendaciones. También mejoran las descripciones de los productos y optimizan las experiencias en las tiendas online.
- Educación: los sistemas educativos aprovechan los LLM para automatizar tareas como la calificación y la generación de informes, al tiempo que ayudan a los estudiantes con herramientas de aprendizaje personalizadas. Los tutores de IA con tecnología de LLM hacen que la educación sea más accesible y atractiva.
- Sector jurídico: el sector jurídico utiliza LLM para redactar contratos, resumir jurisprudencia y realizar investigaciones de asuntos legales. Estas herramientas también simplifican los documentos complejos para que sean más comprensibles para los clientes.
- Marketing y publicidad: los LLM son fundamentales en el marketing y la publicidad para redactar anuncios, correos electrónicos personalizados y publicaciones en redes sociales. Analizan los datos de audiencia para ayudar a adaptar las campañas de forma eficaz.
- Multimedia y entretenimiento: en los medios de comunicación y el entretenimiento, los LLM generan guiones, letras de canciones y otros contenidos creativos. También mejoran las experiencias de los espectadores al personalizar las recomendaciones y resumir el contenido.
- Servicio al cliente: el servicio al cliente se mejora a través de chatbots basados en LLM, que gestionan las consultas habituales y resuelven problemas con eficacia. Estas herramientas reducen los tiempos de espera y proporcionan interacciones similares a las humanas.
- Sector de los viajes y la hostelería: los LLM optimizan tareas como la planificación de itinerarios, las reservas y la atención al cliente. También ayudan en la comunicación traduciendo documentos y conversaciones a diferentes idiomas.
Ventajas de los modelos de lenguaje de gran tamaño
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) aportan una serie de ventajas, por lo que resultan muy valiosos en diferentes campos y sectores.
- Versatilidad: una de las ventajas más importantes de los LLM es su capacidad para gestionar una amplia gama de tareas. Desde aplicaciones especializadas para dominios específicos, como la investigación médica o el análisis de documentos legales, hasta usos más generales, como la IA conversacional, pueden adaptarse a casi cualquier situación que implique comprender y generar lenguaje humano. Por ejemplo, pueden ayudar a traducir idiomas, crear contenido de marketing o ayudar en la programación, todo ello con una personalización mínima.
- Escalabilidad: los LLM son fácilmente escalables, lo que significa que se pueden implementar en varias plataformas e integrarse en los sistemas existentes a través de API. Los desarrolladores pueden utilizar modelos como GPT o PaLM para aplicaciones que van desde chatbots de servicio al cliente hasta herramientas de análisis avanzados. Esta escalabilidad hace que los LLM sean ideales para las empresas que buscan automatizar procesos, innovar y mejorar la eficiencia sin crear sistemas de IA desde cero.
- Accesibilidad: muchos modelos de lenguaje de gran tamaño, como Llama y BERT, son de código abierto, lo que permite a los investigadores y desarrolladores acceder a estas tecnologías de forma gratuita o a un bajo coste. Esta disponibilidad fomenta la innovación al permitir a los usuarios modificar modelos, descubrir nuevos casos de uso y mejorar las funciones existentes sin necesidad de grandes recursos. Democratiza el acceso a la IA de vanguardia, nivelando el terreno de juego para organizaciones más pequeñas o investigadores particulares.
- Funciones mejoradas: los LLM son especialmente diestros en el aprendizaje "zero-shot", lo que significa que pueden gestionar tareas completamente nuevas sin necesidad de más datos de entrenamiento. Por ejemplo, pueden resumir texto de una forma para la que nunca se han entrenado explícitamente. Esta flexibilidad reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar soluciones de IA para problemas nuevos o muy específicos.
Limitaciones y desafíos de los modelos de lenguaje de gran tamaño
A pesar de sus impresionantes capacidades, los modelos de lenguaje de gran tamaño se enfrentan a varios desafíos importantes que deben abordarse para un uso responsable y eficaz.
- Sesgos: los LLM se entrenan con enormes conjuntos de datos que a menudo contienen sesgos humanos: estereotipos, información errónea o desequilibrios en la representación. Como consecuencia, los modelos pueden producir resultados sesgados o incluso perjudiciales de forma involuntaria. Por ejemplo, podrían reflejar los prejuicios raciales o de género presentes en sus datos de entrenamiento, por lo que resulta crucial supervisar y perfeccionar sus respuestas.
- Uso intensivo de recursos: el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño, como GPT, requiere enormes cantidades de potencia informática, electricidad y espacio de almacenamiento. Por eso, estos modelos no solo son caros de desarrollar, sino que también plantean preocupaciones sobre su impacto medioambiental, ya que el consumo de energía para el entrenamiento puede ser significativo.
- Precisión: aunque los LLM pueden producir resultados impresionantes, no siempre son precisos. Pueden "alucinar" y generar información incorrecta, sin sentido o engañosa, especialmente en casos con preguntas ambiguas o con matices. Por esta limitación puede que no sean fiables para aplicaciones de alto riesgo, como asesoramiento legal o médico, sin una supervisión estricta.
- Preocupaciones éticas: el uso indebido de la IA generativa, incluidos los LLM, presenta desafíos éticos. Estos modelos pueden aprovecharse para crear contenido dañino, difundir información errónea o violar la privacidad. Por ejemplo, podrían generar artículos de noticias falsas o correos electrónicos de phishing realistas, por lo que es esencial implementar medidas de protección contra dicho uso indebido.
Preguntas frecuentes
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el campo de la IA centrado en comprender y trabajar con el lenguaje humano, lo que incluye tareas como la traducción, la elaboración de resúmenes y el análisis de opiniones. Los modelos de lenguaje de gran tamaño son un subconjunto de tecnologías de NLP que aprovechan técnicas avanzadas como los transformadores para realizar una amplia gama de tareas lingüísticas con alta precisión y fluidez.
Los LLM alucinan porque generan respuestas basadas en patrones en sus datos de entrenamiento sin verificar los datos. Este enfoque probabilístico significa que pueden crear información verosímil, pero incorrecta, especialmente cuando se enfrentan a datos de entrada incompletos o ambiguos.
Un modelo fundacional es un modelo de IA de gran tamaño y versátil entrenado con diversos conjuntos de datos que sirve como base para el ajuste preciso en muchas aplicaciones específicas. Modelos como las representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores (BERT) y GPT son ejemplos de modelos fundacionales que ofrecen una amplia comprensión del lenguaje y capacidades de generación que se pueden personalizar para tareas como la traducción o la respuesta a preguntas.
GPT son las siglas en inglés de transformador generativo preentrenado, los que describe las características clave del modelo: genera texto (generativo), se entrena con grandes conjuntos de datos antes de optimizarse (preentrenado) y utiliza la arquitectura de transformador para procesar y comprender el lenguaje.
Por qué los clientes eligen Akamai
Akamai es la empresa de ciberseguridad y cloud computing que potencia y protege los negocios online. Nuestras soluciones de seguridad líderes en el mercado, nuestra inteligencia ante amenazas consolidada y nuestro equipo de operaciones globales proporcionan una defensa en profundidad para proteger los datos y las aplicaciones empresariales. Las soluciones integrales de cloud computing de Akamai garantizan el rendimiento y una buena relación calidad-precio en la plataforma más distribuida del mundo. Las grandes empresas confían en Akamai, ya que les ofrece una fiabilidad, una escalabilidad y una experiencia inigualables en el sector, idóneas para crecer con seguridad.
