¿Qué es un LLM y como empezamos a aprenderlo?

Un Large Language Model (LLM) es un modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes volúmenes de texto para entender y generar lenguaje humano. Son la base de tecnologías como ChatGPT, Copilot o traductores automáticos avanzados.

Lo revolucionario de los LLMs es su capacidad para responder preguntas, escribir código, redactar textos, traducir, razonar y aprender patrones del lenguaje con una fluidez que antes parecía imposible.

Los LLMs no son solo una moda: están transformando la manera en que interactuamos con la información, automatizamos tareas y diseñamos productos inteligentes.

Y ¿Por dónde empezar? Libros para aprender sobre LLMs:

• "Deep Learning" – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (Clásico, incluye fundamentos clave para entender redes profundas)
• "Natural Language Processing with Transformers" – Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf (Excelente para entender cómo funcionan los LLMs modernos, como los de Hugging Face)
• "Transformers for Natural Language Processing" – Denis Rothman  (Explica en detalle el modelo Transformer y cómo se aplica en NLP)
• "The Hundred-Page Machine Learning Book" – Andriy Burkov  (Rápido, claro, cubre muchos fundamentos útiles para entender modelos como los LLMs)

Que es LLM?

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.