Este artículo se escribió en abril de 2023, por lo que parte del contenido puede estar desactualizado.
Introducción Con la llegada de ChatGPT la atención sobre la inteligencia artificial generativa y los Large Language Models LLMs se ha disparado. Términos que antes sonaban a jerga técnica ahora aparecen en conversaciones cotidianas. Modelar texto a partir de imágenes en un portátil o ejecutar modelos como LLaMA localmente ya no es tan raro. Además de la euforia han surgido muchas piezas explicativas, pero aquí busco ofrecer una explicación práctica para entender de verdad qué son los LLMs sin entrar en fórmulas ni código complejo.
Modelos de Fundación Para hablar de LLMs primero hay que hablar de modelos de fundación. La idea es simple: un modelo base entrenado con una gran cantidad de datos que luego se adapta a tareas concretas. Antes de los modelos de fundación cada tarea de procesamiento de lenguaje natural requería su propio conjunto de datos y su propio modelo, lo que era caro y poco eficiente.
La vida antes de los modelos de fundación Solía pasar así para cada tarea: recoger datos, etiquetarlos, elegir un algoritmo, entrenar, evaluar y repetir hasta obtener buen rendimiento. Si el objetivo era clasificar opiniones se etiquetaban reseñas como positivas o negativas. Si se quería extraer nombres de personas o lugares se marcaban esas entidades en los textos. Cada tarea demandaba esfuerzo independiente.
La intuición detrás del cambio es que muchas tareas comparten una base común: el lenguaje. En lugar de crear modelos aislados por tarea podemos entrenar un modelo base que aprenda gramática, vocabulario y contexto, y después ajustarlo con poca data para que desempeñe tareas específicas. Ese modelo base es un modelo de fundación y en NLP los modelos de fundación más potentes hoy son los LLMs.
Qué es un modelo de lenguaje En NLP un modelo de lenguaje aprende a predecir la siguiente palabra en una secuencia. Por ejemplo Entrada: Las flores a lo largo del camino florecieron ... Probable siguiente palabra: hermosamente Improbable siguiente palabra: golpearon Para acertar en esa predicción el modelo tiene que conocer palabras, reglas gramaticales y el contexto de la oración, así que dominar la predicción significa haber adquirido capacidades profundas sobre el lenguaje.
Usos principales Con un modelo de lenguaje se puede completar texto de forma automática o asignar probabilidades que indiquen qué tan natural es una frase. Eso permite usar el mismo modelo base para tareas tan diversas como clasificación de sentimiento extracción de entidades respuesta a preguntas generación de texto y traducción, mediante un ajuste fino con datos específicos.
Por qué escalar funciona La experiencia en aprendizaje automático muestra que aumentar la escala del modelo y del conjunto de datos suele mejorar su capacidad para generalizar. Más parámetros y más datos permiten aprender patrones de lenguaje más complejos, por eso los LLMs modernos son tan grandes y tan capaces.
Impacto práctico y límites En la práctica los LLMs reducen la necesidad de datos por tarea y aceleran el desarrollo de aplicaciones. Sin embargo hay límites: costos de entrenamiento y despliegue, riesgos de sesgo y la necesidad de técnicas de seguridad y evaluación continuas. Por eso es vital combinar LLMs con buenas prácticas de ciberseguridad y gobernanza de datos.
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Conclusión Los LLMs son la base de la IA moderna en lenguaje porque permiten construir muchas aplicaciones partiendo de un mismo modelo base. Combinados con desarrollo de software a medida, servicios cloud aws y azure, prácticas de ciberseguridad y herramientas de inteligencia de negocio como power bi representan una palanca poderosa para transformar datos en valor. En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas en ese viaje desde la idea hasta la producción.