Empecemos definiendo qué es un LLM
¿Qué es un LLM?
Los LLM (Large Language Models en inglés) son sistemas avanzados de IA capaces de comprender y generar diversas formas de contenido, como texto, código, imágenes, vídeo y audio. Estos modelos se entrenan con al menos mil millones de parámetros (puntos de datos), lo que les permite comprender patrones de lenguaje y responder adecuadamente. Los LLM encuentran aplicaciones en tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la generación de texto, la traducción, el análisis de sentimientos, el análisis de datos, la respuesta a preguntas y el resumen de textos. .
Evolución de los LLMs
Los hitos clave incluyen:
- 1966 ELIZA: El primer chatbot que simula a un psicoterapeuta.
- 2013 word2vec: Métodos eficientes para aprender incrustaciones de palabras a partir de texto sin procesar.
- GPT y BERT 2018: Modelos rompedores.
- GPT-3 2020: Un salto significativo.
- Finales de 2021 y 2022: GPT-4 y otros avances.
- Modelos estadísticos: Desarrollados para aprender patrones a partir de datos de texto.
LLMs vs. NLP
Mientras que los modelos de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural o Neural Language Processing en inglés) interpretan o transforman el texto existente, los LLM sobresalen en la generación de texto nuevo y coherente desde cero. Pueden crear ensayos, historias e incluso código informático que imita los estilos de escritura humanos. Lo importante a destacar es que no entienden lo que están generando.
Light LLMs (LLM ligeros)
Hoy en día, sin embargo, existe una importancia cada vez mayor de modelos más pequeños (LLM ligeros) para aplicaciones de dominio específicas. Mientras que los modelos más grandes serían todos de «propósito general», los LLM ligeros se desarrollan teniendo en cuenta un uso específico en un sector concreto. Es decir:
- Los modelos grandes utilizan una enorme cantidad de parámetros, sin afinar a un uso específico, consumen mucha energía, a veces con una fiabilidad cuestionable, y que dan respuestas incluso cuando no las conocen.
- Los modelos más pequeños consideran el uso que se le va a dar, afinando sus respuestas (fine-tuning) y el modelo específico para un uso sectorial concreto.
Beneficios de los light LLMs (o LLM ligeros o pequeños)
- Eficiencia: Los LLM más pequeños requieren de menos recursos computacionales, lo que los hace más rápidos y rentables.
- Escalabilidad: Las empresas pueden implementar LLM ligeros en varias aplicaciones de forma local sin sobrecargar la infraestructura.
- Personalización: Los modelos ligeros permiten el fine-tuning para tareas específicas, adaptándolas a las necesidades de la empresa para un sector específico, en lugar de usar modelos “general purpose”, no siempre tan eficaces para ésto.
- Privacidad: Los modelos más pequeños reducen el riesgo de filtrar inadvertidamente información confidencial. Además, al estar alojados en la empresa, aportan un control más amplio sobre su seguridad, no siendo así en el caso de los grandes modelos, para los que se depende de servicios externos a la empresa, con un coste asociado.
- Mantenimiento más fácil: Los LLM ligeros son más fáciles de administrar y actualizar.
En conclusión, si bien tanto los LLM de código abierto como los cerrados tienen sus méritos, los LLM ligeros ofrecen ventajas prácticas para las empresas que buscan soluciones eficientes y adaptables. Por lo tanto, las empresas deberían tener en cuenta los requisitos específicos a la hora de elegir el LLM adecuado para su organización.
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