Cómo los Large Language Models influyen en el funcionamiento de la inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa está siendo uno de los grandes temas de los últimos meses prácticamente en cualquier industria. Pero no todas las inteligencias artificiales son iguales, ni utilizan las mismas tecnologías. Dentro de todo este amplio abanico se encuentran los Large Language Models (LLM) o grandes modelos de lenguaje. Una variedad en la que se ubican herramientas como ChatGPT. 

De manera más específica, además, los Large Language Models van a ser de gran utilidad para la industria publicitaria. De hecho, IAB Spain lo ha incluido en su Top tendencias digitales 2024, dentro del capítulo de data. Concretamente, destacan que durante los próximos meses se incorporarán al día a día de los equipos de la mano de las herramientas Sass. 

Pero ¿qué son exactamente los Large Language Models? Desde Cloudflare los definen como “un programa informático al que se le han dado suficientes ejemplos para reconocer e interpretar el lenguaje humano y otros tipos de datos complejos”. 

Lógicamente, los LLM son modelos con una capacidad superior a los Small Language Models. Estos últimos, tal y como explican desde Serbatic, son aquellos que han sido entrenados con, al menos, un millón de parámetros. Sin embargo, los grandes modelos de lenguaje se han entrenado con un mínimo de 100 millones de parámetros. 

¿Cómo funciona un gran modelo de lenguaje? 

El objetivo de estos modelos es procesar un gran volumen de información y, a partir de ella, generar otro tipo de contenido con un lenguaje natural. Pero, ¿cómo funcionan estos modelos para entender y crear contenido?

Desde IBM explican que lo primero que hay que comprender es que estos modelos se basan en una arquitectura de transformación que permita el manejo de datos secuenciales como, por ejemplo, la entrada de texto. 

Durante el entrenamiento de estos modelos, se trabajan algunos parámetros con lo que se conoce como mecanismo de atención. Así, mediante procesos probabilísticos y numéricos, el modelo LLM aprende a predecir la siguiente palabra en una frase en función del contexto que se le ha proporcionado. 

Pero, para que todo esto funcione correctamente y sea preciso, además, hay que entrenar a este modelo entre miles de millones de páginas, para que pueda establecer relaciones entre conceptos o gramática.  

¿Qué aplicaciones tienen los Large Language Models para las empresas?

Cada vez son más las empresas que utilizan la inteligencia artificial en sus procesos de trabajo. De hecho, según el informe Estado del mercado laboral en España 2023 elaborado por InfoJobs, el 23 % de los trabajadores/as ya utiliza la inteligencia artificial para su empeño profesional. 

Esta ágil adopción de la inteligencia artificial en los entornos de trabajo se debe, en gran medida a su versatilidad para adaptarse a diferentes industrias y procedimientos. Por ejemplo, si hablamos de manera específica de los grandes modelos de lenguaje, se pueden aplicar en situaciones como las que especifican desde Cyberclick: 

• Apoyo en la creación de contenido escrito. Aunque estas herramientas no puedan sustituir el trabajo de un copy, sí que pueden brindarles soporte a la hora de ejecutar acciones de marketing de contenidos. 
• Planificar. Asimismo, los Large Language Models también pueden ayudar en la planificación del trabajo y la organización de tareas. 
• Atención al cliente. El uso de bots para ayudar a los usuarios en su proceso de compra cada vez está más extendido. En este sentido, los modelos LLM pueden ser de gran ayuda a la hora de desarrollar una estrategia de marketing conversacional. 
• Ayuda a la hora de programar. Por su parte, los profesionales de ramas de conocimiento como la informática también pueden apoyarse en estos modelos de gran tamaño para resolver dudas sobre código y programación. 
• Ciberseguridad. Aparte de todo esto, su uso también puede implementarse en la lucha contra los ataques cibernéticos. 

Ventajas e inconvenientes de los modelos LLM

Como todo, el uso de los Large Language Models tiene su lado positivo y otro que no lo es tanto. Así, desde Medium destacan estas ventajas e inconvenientes: 

Ventajas

• Capacidad para crear lenguaje natural. Esta ventaja es especialmente valiosa cuando se utilizan chatbots, ya que la interacción con la persona que hay al otro lado puede ser más agradable y precisa. Así que, en consecuencia, el uso de modelos de gran tamaño repercute en una mejor experiencia de usuario. 
• Menos requisitos de datos. este tipo de modelos, como ya hemos visto, se entrenan con grandes cantidades de datos. esto supone que necesitan menos ejemplos a la hora de ejecutar taras de aprendizaje supervisado. 
• Son rentables. Aunque sea necesaria una inversión inicial, la automatización de tareas que permite alcanzar lo convierten en una herramienta rentable. 
• Aprendizaje por transferencia. Los Large Language Models pueden utilizarse para tareas muy específicas. Además, tienen la capacidad de transferir sus conocimientos de una tarea a otra. 

Inconvenientes

• Sesgos. Dependiendo de los datos con los que se entrenen, los modelos LLM pueden introducir sesgos que se acaben trasladando a la sociedad. 
• Impacto medioambiental. Trabajar con un modelo de gran tamaño no está exento de perjuicios para el medioambiente. Esto se debe a que necesita una cantidad elevada de energía.
• Falta de interpretabilidad. Estos modelos, en ocasiones pueden ser difíciles de interpretar. Por ello, también se vuelve más compleja la comprensión de cómo se generan sus respuestas.