Un LLM (Large Language Model) o Modelo de Lenguaje de Gran Escala es un sistema de inteligencia artificial entrenado para procesar, comprender y generar texto en lenguaje humano. Estos modelos son capaces de realizar tareas complejas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) gracias a su enorme tamaño y capacidad para aprender patrones del lenguaje.
¿Qué hace un LLM?
Un LLM puede:
- Responder preguntas y entablar conversaciones (como los chatbots).
- Generar texto coherente y creativo, desde artículos hasta poesía.
- Traducir idiomas.
- Resumir documentos largos.
- Ayudar en tareas de programación escribiendo o corrigiendo código.
Características Clave de un LLM
1. Entrenamiento con Grandes Volúmenes de Datos: Son entrenados con cantidades masivas de texto, que pueden incluir libros, artículos, páginas web, y más.
2. Tamaño del Modelo: Los LLMs tienen miles de millones de parámetros (variables internas que ajustan su comportamiento). Por ejemplo:
- GPT-3: 175 mil millones de parámetros.
- GPT-4: Información específica no divulgada, pero aún más grande.
3. Adaptabilidad: Son altamente generalistas. Pueden realizar tareas para las que no fueron explícitamente diseñados, gracias a su habilidad para generalizar el conocimiento aprendido.
¿Cómo funcionan los LLMs?
1. Base Matemática: Los LLMs son redes neuronales profundas, generalmente del tipo transformer. Este diseño fue introducido en el artículo de Google "Attention is All You Need" (2017).
2. Preentrenamiento: Aprenden patrones del lenguaje analizando secuencias de texto. Por ejemplo:
- Entrada: "La capital de Francia es..."
- Modelo aprende: "París."
3. Fine-tuning: En algunos casos, después del preentrenamiento, los LLMs se ajustan con datos específicos para tareas concretas, como servicio al cliente o generación de código.
4. Inferencia: Durante el uso, el modelo genera texto basado en un *prompt* (instrucción o entrada del usuario). Esto implica predecir la palabra o secuencia más probable.
Ventajas de los LLMs
- Versatilidad: Una sola arquitectura puede abordar múltiples tareas.
- Eficiencia: Automatizan tareas que antes requerían intervención humana intensiva.
- Personalización: Pueden ajustarse a contextos específicos.
Limitaciones de los LLMs
1. Costo Computacional: Entrenar y usar un LLM requiere recursos computacionales significativos.
2. Falta de Comprensión Real: Aunque generan texto coherente, no "entienden" el mundo como los humanos.
3. Sesgos: Pueden reproducir sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados.
4. Actualización Dinámica: No tienen conocimiento en tiempo real; los LLMs tradicionales no pueden aprender nueva información tras su entrenamiento.
