Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son una categoría de modelos básicos entrenados sobre inmensas cantidades de datos, lo que los hace capaces de comprender y generar lenguaje natural y otros tipos de contenido para realizar una amplia variedad de tareas.
Los LLM se han convertido en un nombre muy conocido gracias al papel que han desempeñado en llevar la IA generativa a la vanguardia del interés público, así como al punto en el que se están centrando las organizaciones para adoptar la inteligencia artificial en numerosas funciones empresariales y casos prácticos.
Fuera del contexto empresarial, puede parecer que los LLM han surgido de la nada junto con los nuevos avances en la IA generativa. Sin embargo, muchas empresas, incluida IBM, llevan años implementando LLM en diferentes niveles para mejorar sus capacidades de comprensión del lenguaje natural (NLU) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esto ha ocurrido junto con los avances en el aprendizaje automático, los modelos de aprendizaje automático, los algoritmos, las redes neuronales y los modelos de transformadores que proporcionan la arquitectura para estos sistemas de inteligencia artificial.
Los LLM son una clase de modelos básicos, que están entrenados sobre enormes cantidades de datos para proporcionar las capacidades fundamentales necesarias para impulsar múltiples casos prácticos y aplicaciones, así como resolver una multitud de tareas. Esto contrasta con la idea de construir y entrenar modelos específicos de dominio para cada uno de estos casos prácticos individualmente, lo cual es prohibitivo según muchos criterios (el más importante es el costo y la infraestructura), sofoca las sinergias e incluso puede conducir a un rendimiento inferior.
Los LLM representan un avance significativo en el PLN y la inteligencia artificial, y son fácilmente accesibles al público a través de interfaces como los Chat GPT-3 y GPT-4 de Open AI, que cuentan con el soporte de Microsoft. Otros ejemplos son los modelos Llama de Meta y las representaciones de codificadores bidireccionales de Google a partir de transformadores (BERT/RoBERTa) y modelos PaLM. IBM también ha lanzado recientemente su serie de modelos Granite en watsonx.ai, que se ha convertido en la columna vertebral de la IA generativa para otros productos de IBM como watsonx Assistant y watsonx Orchestrate.
En pocas palabras, los LLM están diseñados para comprender y generar texto como un humano, además de otras formas de contenido, basándose en la gran cantidad de datos utilizados para entrenarlos. Tienen la capacidad de inferir desde el contexto, generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, traducir a idiomas distintos del inglés, resumir texto, responder preguntas (conversación general y preguntas frecuentes) e incluso ayudar en tareas creativas de escritura o generación de código.
Pueden hacerlo gracias a miles de millones de parámetros que les permiten capturar patrones intrincados en el lenguaje y realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con el idioma. Los LLM están revolucionando las aplicaciones en varios campos, desde chatbots y asistentes virtuales hasta generación de contenido, asistencia de investigación y traducción de idiomas.
A medida que siguen evolucionando y mejorando, los LLM están preparados para remodelar la forma en que interactuamos con la tecnología y el acceso a la información, convirtiéndolos en una parte fundamental del panorama digital moderno.
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Los LLM funcionan aprovechando técnicas de aprendizaje profundo y grandes cantidades de datos textuales. Estos modelos suelen basarse en una arquitectura de transformador, como el transformador generativo preentrenado, que destaca en el manejo de datos secuenciales como la entrada de texto. Los LLM constan de varias capas de redes neuronales, cada una con parámetros que pueden ajustarse durante el entrenamiento, y que se mejoran aún más mediante una capa numerosa conocida como mecanismo de atención, que se centra en partes específicas de los conjuntos de datos.
Durante el proceso de entrenamiento, estos modelos aprenden a predecir la siguiente palabra en una frase en función del contexto proporcionado por las palabras anteriores. El modelo hace esto atribuyendo una puntuación de probabilidad a la recurrencia de palabras que se han tokenizado, desglosadas en secuencias más pequeñas de caracteres. Estos tokens se transforman entonces en incrustaciones, que son representaciones numéricas de este contexto.
Para garantizar la precisión, este proceso implica entrenar el LLM en un corpus masivo de texto (miles de millones de páginas), lo que le permite aprender gramática, semántica y relaciones conceptuales mediante un aprendizaje sin intervención y autosupervisado. Una vez entrenados en estos datos de entrenamiento, los LLM pueden generar texto prediciendo de forma autónoma la siguiente palabra en función de la entrada que reciban y dibujando los patrones y conocimientos que han adquirido. El resultado es una generación de lenguaje coherente y contextualmente relevante que se puede utilizar para una amplia gama de tareas de generación de contenido y NLU.
El rendimiento del modelo también se puede aumentar mediante ingeniería rápida, ajuste rápido, ajuste fino y otras tácticas como el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (RLHF) para eliminar los sesgos, el discurso de odio y las respuestas objetivamente incorrectas conocidas como "alucinaciones " que a menudo son subproductos no deseados. de entrenamiento con tantos datos no estructurados. Este es uno de los aspectos más importantes para garantizar que los LLM de nivel empresarial estén listos para su uso y no expongan a las organizaciones a responsabilidad no deseada, ni causan daños a su reputación.
Los LLM están redefiniendo un número cada vez mayor de procesos empresariales y han demostrado su versatilidad en una gran variedad de casos prácticos y tareas en varios sectores. Aumentan la IA conversacional en chatbots y asistentes virtuales (como IBM® watsonx Assistant y Bard de Google) para mejorar las interacciones que sustentan la excelencia en la atención al cliente, proporcionando respuestas conscientes del contexto que imitan las interacciones con los agentes humanos.
Los LLM también destacan en la generación de contenidos, automatizando la creación de contenidos para artículos de blog, materiales de marketing o ventas y otras tareas de redacción. En la investigación y la academia, ayudan a resumir y extraer información de grandes conjuntos de datos, acelerando el descubrimiento de conocimientos. Los LLM también desempeñan un papel vital en la traducción lingüística, eliminando las barreras lingüísticas al proporcionar traducciones precisas y contextualmente relevantes. Incluso se pueden usar para escribir código o "traducir" entre lenguajes de programación.
Además, contribuyen a la accesibilidad ayudando a las personas con discapacidad, por ejemplo con aplicaciones de texto a voz y generando contenidos en formatos accesibles. Desde la atención sanitaria hasta las finanzas, los LLM están transformando los sectores optimizando los procesos, mejorando las experiencias de los clientes y permitiendo una toma de decisiones más eficiente y basada en datos.
Lo más emocionante es que todas estas capacidades son de fácil acceso, en algunos casos literalmente una integración de API.
Esta es una lista de algunas de las áreas más importantes en las que los LLM benefician a las organizaciones:
Generación de texto: capacidades de generación de idiomas, como escribir correos electrónicos, publicaciones de blog u otro contenido de formato medio o largo en respuesta a indicaciones que se pueden refinar y pulir. Un excelente ejemplo es la generación aumentada por recuperación (RAG).
Resumen del contenido: resume artículos largos, historias de noticias, informes de investigación, documentación corporativa e incluso el historial del cliente en textos exhaustivos adaptados a la longitud del formato de salida.
Asistentes de IA: chatbots que responden a las consultas de los clientes, realizan tareas de backend y proporcionan información detallada en lenguaje natural como parte de una solución integrada de atención al cliente de autoservicio.
Generación de código: ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones, encontrar errores en el código y descubrir problemas de seguridad en múltiples lenguajes de programación, incluso "traducir" entre ellos.
Análisis de sentimientos: analice el texto para determinar el tono del cliente a fin de comprender los comentarios de los clientes a gran escala y ayudar a gestionar la reputación de la marca.
Traducción de idiomas: ofrece una cobertura más amplia a organizaciones en diferentes idiomas y geografías con traducciones fluidas y capacidades multilingües.
Los LLM tendrán un impacto en todas las industrias, desde finanzas hasta seguros, recursos humanos, atención médica y más, al automatizar el autoservicio del cliente, acelerar los tiempos de respuesta en un número cada vez mayor de tareas y brindar mayor precisión, enrutamiento mejorado y recopilación inteligente de contexto.
Las organizaciones necesitan una base sólida en las prácticas de gobernanza para aprovechar el potencial de los modelos de IA para revolucionar la forma en que hacen negocios. Esto significa proporcionar acceso a herramientas y tecnologías de IA que sean fiables, transparentes, responsables y seguras. La gobernanza y trazabilidad de IA también son aspectos fundamentales de las soluciones que IBM aporta a sus clientes, de modo que las actividades que implican la IA se gestionan y supervisan para permitir el seguimiento de orígenes, datos y modelos de forma que siempre es auditable y responsable.
Entrenado en conjuntos de datos centrados en la empresa seleccionados directamente por IBM para ayudar a mitigar los riesgos que conllevan la IA generativa, de modo que los modelos se implementen de forma responsable y requieren una entrada mínima para garantizar que estén listos para el cliente.
Watsonx.ai proporciona acceso a modelos de código abierto de Hugging Face, modelos de terceros, así como a la familia de modelos preentrenados de IBM. La serie de modelos Granite, por ejemplo, utiliza una arquitectura de decodificador para admitir una variedad de tareas generativas de IA dirigidas a casos de uso empresariales.
Ofrezca experiencias excepcionales a los clientes en cada interacción, a los agentes del centro de llamadas que necesitan asistencia e incluso a los empleados que necesitan información. Escale las respuestas en lenguaje natural basadas en contenido empresarial para impulsar interacciones orientadas a los resultados y respuestas rápidas y precisas.
Automatice las tareas y simplifique los procesos complejos para que los empleados puedan centrarse en un trabajo estratégico de mayor valor, todo ello desde una interfaz conversacional que aumenta los niveles de productividad de los empleados con un conjunto de herramientas de automatización e inteligencia artificial.
A veces, el problema con la IA y la automatización es que son demasiado laboriosos. Pero eso está cambiando gracias a modelos de bases de base de código abierto preentrenados.
Desarrollados por IBM® Research, los modelos Granite utilizan una arquitectura "Decodificador", que es lo que sustenta la capacidad de los grandes modelos de lenguaje actuales para predecir la siguiente palabra en una secuencia.
Nuestra investigación basada en datos identifica cómo las empresas pueden localizar y aprovechar las oportunidades en el campo de la IA generativa en evolución.
Con la tecnología de nuestro modelo de lenguaje grande IBM® Granite y nuestro motor de búsqueda empresarial watsonx Discovery, Conversational Search está diseñado para escalar las respuestas conversacionales basadas en contenido empresarial.
Si bien la adopción de la IA generativa en toda la empresa sigue siendo un desafío, las organizaciones que implementan con éxito estas tecnologías pueden obtener una ventaja competitiva significativa.
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