¿Qué es un LLM?

Imagina entrar a una biblioteca infinita, llena de todos los libros, artículos y conversaciones que han existido. Cada rincón de esta biblioteca puede ser explorado en busca de respuestas, historias o conocimientos profundos.

Además, puedes chatear con esta “biblioteca” y preguntarle cualquier cosa.

Puedes pedirle que te explique cómo funcionan las cosas que te interesan.

Puedes preguntarle tus dudas y pedir consejos basándote en todo su contenido.

Así es como funciona un Large Language model o LLM (Modelo de Lenguaje Grande)

En este artículo vamos a explorar qué son los LLMs, cómo funcionan y por qué están revolucionando el mundo de la inteligencia artificial.

LLM: ¿Qué es un LLM en IA?

Definición de LLM

Un LLM (Large Laguage Model) es un tipo de inteligencia artificial entrenada para leer, entender y generar texto como lo haría un humano.

¿Te suena a chino?

Déjame ponértelo más fácil: imagina que tienes un robot que ha leído todos los libros, artículos y conversaciones de la historia.

Este robot no solo recuerda lo que ha leído, sino que también entiende cómo juntar palabras para crear frases y párrafos que tengan sentido.

Puede hablarte de filosofía como un profesor universitario o hacer chistes como un comediante.

¿Te acuerdas de esa vez que trataste de escribir una carta romántica y terminaste sonando como un manual de instrucciones?

Un LLM podría haber hecho el trabajo por ti, y probablemente habría impresionado más a tu crush.

¿La clave?

Los datos. Un montón de datos.

Cuantos más datos le enchufemos al modelo, mejor será escribirá texto que parezca escrito por un humano.

Cómo los LLMs se diferencian de otros modelos de inteligencia artificial.

Lo que hace especial a un LLM es su capacidad de procesar y generar texto.

Desde redactar un email profesional hasta escribir poesía al estilo de Gloria Fuertes, estos modelos son capaces de adaptarse a cualquier tarea que tenga que ver con el lenguaje.

Pero, ¿cómo logran entender lo que queremos y generar respuestas coherentes?

¿Qué hace un LLM en IA?

Para que sirve un LLMs:

Para entender bien qué son los LLM en la práctica, vamos a ver algunos de sus usos prácticos:

• Asistentes virtuales: Alexa, Siri o Google Assistant utilizan modelos de lenguaje para entender tus preguntas y ofrecer respuestas útiles.
• Generación de contenido: Desde la redacción de artículos de noticias hasta la creación de diálogos para videojuegos, los LLMs están presentes.
• Traducción automática: Los LLMs no solo están para crear contenido, también son geniales para traducir. ¿Has usado Google Translate o Deepl últimamente? Estas aplicaciones mejoran cada día gracias a los LLMs que están entrenados para entender y producir varios idiomas.
• Atención al cliente: Los chatbots de IA pueden gestionar consultas complejas, trabajando día y noche sin quejarse, sin vacaciones, sin pausas para el café.

En resumen, los LLMs no solo entienden el lenguaje, sino que lo usan para mejorar y facilitar múltiples aspectos de nuestras vidas digitales.

¿Cómo funciona un LLM?

Vale, vale, entiendo que te estés preguntando: “¿Cómo funciona esto?”

Te lo explicaré de la manera más sencilla posible.

La mayoría de los LLMs actuales se basan en una arquitectura llamada Transformer, introducida por Google en 2017.  Un transformer es un tipo de modelo de machine learning y red neuronal. Un transformer utiliza mecanismos de “atención” para analizar cómo se relacionan las diferentes palabras en una oración o un texto más largo. En lugar de leer línea por línea como un humano, el modelo analiza todo el texto simultáneamente, lo que le permite entender el contexto global.

Para que lo entiendas, imagina que estás en una fiesta y tratas de escuchar una conversación en particular mientras hay ruido por todas partes. Seguro que pillas una palabra por aquí, otra por allá, pero en total, probablemente seas capaz de entender de lo que se está hablando por el contexto.

Lo que hace un LLM es algo similar: se enfoca en las palabras más importantes para entender el contexto y dar una respuesta coherente.

Cómo funciona un LLM: Ejemplos Prácticos

Para entender mejor cómo funcionan los LLMs, pensemos en algo que todos hemos hecho antes: completar frases conocidas.

Aquí te dejo algunos ejemplos para que veas cómo estos modelos predicen la siguiente palabra basándose en el contexto:

1. “Más vale tarde que _____.”
2. “No juzgues un libro por su ____”
3. “El ____ lo cura todo.”
4. “Perro ladrador, poco _______.”

Los LLMs utilizan millones de ejemplos como estos para aprender patrones y prever qué palabras deben seguir en una frase.

Entrenamiento de los LLM

Durante el entrenamiento, el LLM se alimenta de cantidades masivas de texto: desde artículos, webs, novelas, contenido de redes sociales hasta chismes de revistas.

El proceso implica mostrarle al modelo miles de millones de estos ejemplos de texto para que pueda aprender patrones de uso del lenguaje.

Este entrenamiento requiere una enorme cantidad de potencia computacional y puede tomar semanas, o incluso meses, dependiendo del tamaño del modelo y de la cantidad de datos.

Modelos LLM: Ajuste de Pesos en la fase de Entrenamiento

Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus “pesos” (parámetros matemáticos) para mejorar su capacidad de predecir la siguiente palabra en una frase.

Imagina que estás enseñando a un LLM a completar la frase:

“No puedo esperar para ir a la ____”.

Al principio, el modelo tiene varias opciones posibles, como “playa”, “cine”, “concierto”, “fiesta”, “gimnasio”, o “tienda”, y asigna una probabilidad a cada opción según lo que ha aprendido de los datos.

Por ejemplo, basándose en datos generales, el modelo podría asignar las siguientes probabilidades:

• Playa: 20%
• Concierto: 18%
• Fiesta: 16%
• Cine: 15%
• Gimnasio: 11%
• Tienda: 8%

Estos porcentajes reflejan qué tan probable es que cada palabra sea la correcta para completar la frase, según el entrenamiento inicial del modelo.

Ajuste de los Pesos LLM

Durante el proceso de entrenamiento, el modelo ajusta continuamente estos “pesos” o probabilidades basándose en el feedback que recibe.

Si la frase “No puedo esperar para ir a la playa” aparece más a menudo en el conjunto de datos de entrenamiento, el modelo ajustará su peso para “playa” hacia arriba, aumentando su probabilidad de ser la palabra elegida en situaciones similares futuras.

LLM IA: Procesos de finetuning y feedback

Como hemos comentado, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) no son perfectos desde el principio.

El proceso de adaptación y mejora de los LLM se conoce como “fine-tuning” o ajuste fino. Después del entrenamiento inicial, se pasa a los procesos de  feedback y fine-tuning. Estos procesos son esenciales para adaptar los LLMs a diferentes dominios y asegurarse de que sus respuestas sean precisas y útiles para los usuarios.

Ajuste Fino con Datos Específicos

Si después del entrenamiento inicial, queremos afinar el modelo para que sea más útil en un contexto específico (por ejemplo, como asistente de eventos), podemos proporcionarle datos adicionales que incluyan más referencias a “conciertos” y “fiestas”. El modelo ajustará nuevamente los pesos para reflejar estas nuevas prioridades. Después del ajuste fino, los porcentajes podrían verse así:

• Concierto: 30%
• Fiesta: 25%
• Cine: 15%
• Playa: 10%
• Gimnasio: 10%
• Tienda: 10%

Esto muestra cómo el modelo se adapta y optimiza su conocimiento para ser más relevante en un dominio específico.

Desafíos de los LLMs

Los LLMs presentan algunos problemas o desafíos que debemos conocer.

1. Sesgos en los datos:  Si el modelo aprende de textos que contienen prejuicios, adivina qué: ¡el modelo también los tendrá! Y claro, nadie quiere un robot que discrimine o perpetúe estereotipos.

Un ejemplo reciente y notorio es el caso de Google Gemini, el nuevo modelo de IA de Google que se especializa en generar contenido visual y textual. Google ha sido criticado por la manera en que su modelo Gemini ha manejado la representación de la diversidad en imágenes y textos.

Google intentó utilizar Gemini para corregir representaciones históricamente sesgadas y promover una representación más equitativa de la diversidad. Por ejemplo, el modelo fue ajustado para incluir diversidad racial en figuras y contextos históricos.

Sin embargo, esto llevó a resultados que no solo eran imprecisos, sino también controvertidos. Por ejemplo, Gemini generó imágenes de figuras históricas como los nazis o los Padres Fundadores de América como personas de color, lo que claramente no se ajusta a la realidad histórica.

Este esfuerzo por evitar sesgos y fomentar la inclusión provocó una reacción adversa en la comunidad en línea, que criticó a Google por distorsionar la realidad histórica en nombre de la corrección política. El problema aquí no es el objetivo de promover la diversidad, sino cómo se implementa. La inclusión y la precisión histórica son dos objetivos importantes, pero pueden entrar en conflicto cuando no se manejan con cuidado.

2.  Requerimientos computacionales. Entrenar un LLM requiere toneladas de datos y una cantidad descomunal de potencia computacional. No es algo que puedas hacer en tu portátil mientras te tomas un café en tu cafetería favorita.

3. interpretabilidad. Los LLMs son un poco como cajas negras. Generan respuestas, pero muchas veces no sabemos bien cómo llegan a ellas. Imagina que le preguntas a un LLM por qué eligió una palabra específica y él te responde: “Porque sí”. No muy útil, ¿verdad?

Ejemplos de LLM Inteligencia Artificial

A continuación, te presentamos algunos de los LLMs más accesibles del mercado:

1. ChatGPT de OpenAI: ChatGPT es uno de los modelos de lenguaje más populares actualmente. Desarrollado por OpenAI, este modelo es conocido por su capacidad para mantener conversaciones coherentes y responder preguntas en lenguaje natural. Es utilizado ampliamente en aplicaciones de chatbots, asistencia al cliente y generación de contenido.
2. Anthropic AI: Este es otro jugador importante en el campo de la inteligencia artificial. Los modelos de Anthropic AI se centran en crear sistemas que sean útiles y seguros. Están diseñados para entender el contexto y generar respuestas precisas en diferentes situaciones, desde la escritura creativa hasta la resolución de problemas complejos.
3. LLaMA de Meta: Meta ha lanzado su propio modelo de lenguaje grande llamado LLaMA (Large Language Model Meta AI). Este modelo está diseñado para ser eficiente y capaz de manejar tareas de procesamiento de lenguaje natural a gran escala. Es ideal para aplicaciones en redes sociales, análisis de sentimientos y moderación de contenido.
4. Grok de X : Grok es el modelo de lenguaje de X, desarrollado para mejorar la experiencia del usuario en la plataforma de microblogging. Este modelo es particularmente útil para generar resúmenes de noticias, recomendaciones personalizadas y mejorar la interacción entre los usuarios.
5. Gemini de Google: Gemini es el modelo más reciente de Google y se ha hecho famoso por su capacidad de generar tanto contenido visual como textual. Aunque como hemos contado ha estado en el centro de algunas controversias por su manejo de la diversidad y la precisión histórica, sigue siendo un ejemplo clave de cómo los LLMs pueden ser utilizados para innovar en diferentes tipos de medios.

Casos de Uso de los LLMs: Ejemplos de aplicaciones practicas de los LLMs con IA

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son auténticos caballos de batalla que, bien entrenados, pueden hacer mucho más que escribirte un correo o traducir un documento.

Te voy a contar cómo pueden transformar tu vida —sí, la tuya— tanto en el trabajo como en casa.

Generación de Contenido: Imagina que eres un creador de contenido, pero hoy tienes un día malo y estás seco, sin ideas. Tu cerebro es un desierto y el reloj corre. Aquí es donde un LLM entra en acción. ¿Necesitas un artículo, un post para tu blog o el guion de un video viral? ¡Zas! En cuestión de segundos tienes algo que podría ser oro puro. No más bloqueos creativos. Te ahorras tiempo, energía y, lo mejor de todo, te hace quedar como un genio.

Investigación de Mercado: Tu competencia se mueve rápido, y tú no tienes tiempo que perder. ¿Qué haces? Le pides a tu LLM que te diga todo lo que hay que saber sobre las tendencias del mercado. Con datos fresquitos en tus manos, te conviertes en el rey del mambo en tu industria. Te adelantas a la competencia, lanzas el producto perfecto en el momento justo, y todo el mundo se pregunta cómo lo haces.

Creación de Productos: Llevas días pensando en el próximo gran producto que lanzará tu empresa, pero te faltan ideas. Un LLM puede sugerirte desde nuevas características hasta nombres pegajosos para tu próximo invento. Se convierte en tu compañero de brainstorming, tu mejor amigo creativo, siempre ahí para darte la chispa que necesitas para encender la llama de la innovación.

Análisis de Datos: Tienes un montón de datos, pero, ¿cómo puedes sacarles partido? Los LLMs se sumergen en los números, encuentran patrones, detectan oportunidades y te lo presentan todo en un lenguaje que hasta tu abuela podría entender. Tú solo das el visto bueno y listo, te quedas con todo el mérito.

Ventas y Marketing: ¿Sabes cuál es la diferencia entre una campaña que vende y una que no? El mensaje. Un LLM no solo crea contenido; lo optimiza, lo personaliza y lo ajusta hasta que tus clientes no puedan resistirse. Y no hablo de mensajes genéricos, sino de auténticas balas de plata, cada palabra un dardo directo al corazón de tus clientes.

Visualización y Planificación Compleja: A veces necesitas algo más que palabras. Necesitas ver el panorama completo, entender qué está pasando en un abrir y cerrar de ojos. Los LLMs son capaces de generar gráficos, mapas mentales, y cualquier otro tipo de visualización que te ayude a ver el bosque, no solo los árboles. Y si tienes un proyecto complejo, como organizar un evento o lanzar un producto, pueden ayudarte a planificar cada detalle para que nada se escape.

Resolución de Problemas y Automatización de Tareas: Vamos a ser realistas. La vida está llena de tareas tediosas. Desde organizar tus correos electrónicos hasta programar reuniones. Con un LLM, puedes automatizar muchas de estas tareas, dejándote más tiempo para lo que realmente importa: solucionar problemas grandes y complejos. Y cuando te enfrentas a un verdadero reto, los LLMs son tu aliado más valioso, ofreciéndote soluciones que ni siquiera habías considerado.

Proyectos Personales y Rutinas: No todo es trabajo. Los LLMs también pueden ser tus mejores aliados en tu vida personal. ¿Quieres mejorar tu dieta? ¿Aprender algo nuevo? ¿Optimizar tu rutina diaria para ser más productivo? El LLM está ahí para guiarte, para darte los consejos que necesitas y ayudarte a alcanzar tus objetivos personales sin agobios ni complicaciones.

Así que ahí lo tienes. Los LLMs sirven para que cualquiera que quiera trabajar de manera más inteligente pueda hacerlo. A

provecha el poder de estos modelos y transforma no solo tu trabajo, sino también tu vida.

Conclusión

Entonces, ahí lo tienes. Los Large Language Models no son solo una moda pasajera; son una revolución en la forma en que interactuamos con el mundo digital.

En unos años, podríamos ver LLMs que no solo entiendan el lenguaje humano, sino también las emociones y las intenciones detrás de nuestras palabras.

¿Te imaginas un LLM que te consuele cuando estás triste o que te motive cuando necesitas un empujón? No estamos tan lejos de eso.

En fin, que los LLM llegado para quedarse. Su impacto solo crecerá con el tiempo: desde cambiar cómo hacemos nuestro trabajo en el día a día hasta transformar cómo funcionan los negocios o la forma en que aprendemos en la escuela

Ahora, ve y cuéntale a alguien lo que has aprendido hoy.

Porque al final del día, la inteligencia, ya sea artificial o humana, es mejor cuando se comparte.