Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje de gran tamaño o LLMs

¿Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje de gran tamaño o LLMs?

Dando seguimiento a los temas relacionados a Inteligencia Artificial, hablaremos ahora de los Modelo de Lenguaje de gran tamaño o LLMs (Large Language Models).

Un LLM está creado con una cantidad muy grande de datos y palabras (miles de millones), de modo que puede predecir lo que el usuario quiere decir y completar frases, así como de aprender de manera evolutiva.

Estos modelos se entrenan con grandes volúmenes de datos de Internet y aprenden patrones sobre cómo se usan comúnmente juntas las palabras y frases. Cuando se le proporciona una nueva entrada de texto, un LLM intentará predecir o generar la continuación más probable de ese texto en función de lo que aprendió durante la capacitación.

Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para aprender patrones y relaciones entre entidades en el idioma.

Pueden comprender datos textuales complejos, identificar entidades y relaciones entre ellas y generar texto nuevo que sea coherente y gramaticalmente preciso.

Aunque los principios matemáticos detrás de estos LLM pueden ser sistemas complejos, una comprensión básica de la arquitectura utilizada para implementarlos puede ayudarle a comprender mejor el conceptos de cómo funcionan.

Los modelos de Grand tamaño se basan en arquitectura de transformador, que se basa y amplía algunos técnicas que han demostrado ser exitosas en modelar vocabularios para apoyar tareas de NLP y, en particular, en la generación del lenguaje.

Los modelos de transformadores se entrenan con grandes volúmenes de texto, permitiéndoles representar las relaciones semánticas entre palabras y usar estas relaciones para determinar secuencias probables de texto que tenga sentido.

Un bloque codificador que crea representaciones semánticas del vocabulario de entrenamiento.
Un bloque decodificador que genera nuevas secuencias de lenguaje.

En la práctica, las implementaciones específicas de la arquitectura varían: por ejemplo, el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers) desarrollado por Google para el motor de búsqueda de soporte solo usa bloques codificador, mientras que el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) desarrollado por OpenAI usa solo el bloque decodificador.

A continuación presentaremos algunos de los modelos de lenguajes grandes más relevantes en la actualidad. Son modelos que realizan procesamiento del lenguaje natural e influyen en la arquitectura de modelos futuros.

De acuerdo con el ranking de Chatbot Arena al día de hoy estos son los TOP LLMs:

Se centra en la IA constitucional, que da forma a los resultados de la IA guiados por un conjunto de principios que ayudan al asistente de IA a ser útil, inofensivo y preciso. Claude fue creado por la empresa Anthropic.

Es un modelo "generativo", diseñado para predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto dada la secuencia de palabras anterior. GPT utiliza un enfoque unidireccional para el entrenamiento, procesando el texto de izquierda a derecha o de manera secuencial y aprendiendo a generar texto basándose en lo que ha visto antes.

Diseñado como un modelo de "comprensión" del lenguaje, BERT procesa el texto de manera bidireccional, es decir, aprende el contexto de una palabra basándose en todas las otras palabras de una oración. Utiliza una técnica llamada MLM o Masked Language Model, en el que algunas palabras de la entrada se ocultan o son enmascaradas. En este entorno el modelo intenta predecirlas basándose en el contexto proporcionado por las palabras no ocultas.

Los modelos Gemini son multimodales, lo que significa que pueden manejar imágenes, audio y vídeo, además de texto. Gemini también está integrado en muchas aplicaciones y productos de Google. El modelo reemplazó a Palm en la alimentación del chatbot, que pasó a llamarse Bard a Gemini tras el cambio de modelo.

Es una familia de modelos de lenguaje de código abierto de Google que se entrenaron con los mismos recursos que Gemini.Los modelos Gemma se pueden ejecutar localmente en una computadora personal

Large Language Model Meta AI (Llama) es el LLM de Meta lanzado en 2023. Llama se lanzó originalmente para investigadores y desarrolladores aprobados, pero ahora es de código abierto.

Aunque los LLM son un fenómeno reciente, sus precursores se remontan a décadas atrás. Descubra cómo el precursor reciente Seq2Seq y el precursor distante ELIZA preparan el escenario para los LLM modernos.

¿Cuál es el futuro de los LLM?

La introducción de modelos de lenguaje de gran tamaño, como ChatGPT, Claude y Llama , que pueden responder preguntas y generar texto, apunta a interesantes posibilidades en el futuro. De forma lenta pero segura, los LLM están logrando un rendimiento similar al humano. El éxito inmediato de estos LLM demuestra un gran interés en los LLM de tipo robótico que emulan y, en algunos contextos, superan al cerebro humano. A continuación, se mencionan algunas reflexiones sobre el futuro de los LLM: Mayores Capacidades, Entrenamiento audiovisual, transformación del lugar de trabajo e IA Conversacional.

FAQ

Los LLMs se entrenan con grandes cantidades de datos textuales para predecir y generar secuencias significativas. Utilizan una arquitectura de transformadores que les ayuda a comprender y generar texto aprendiendo relaciones semánticas.

BERT es bidireccional y está diseñado para la comprensión del lenguaje, mientras que GPT es unidireccional y generativo, enfocado en predecir la siguiente palabra en una secuencia.

Algunos de los modelos más populares son Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), BERT (Google), Gemini (Google) y LLAMA (Meta), utilizados para tareas como generación de texto, comprensión y procesamiento multimodal.