GPT, o Generative Pre-trained Transformer, es un modelo de lenguaje grande, o un LLM, que puede generar texto parecido al humano. Y he estado utilizando GPT en sus diferentes formas durante años. En este artículo vamos a abordar tres puntos principales: número 1, «¿qué es un LLM?» Número 2, vamos a describir cómo funcionan. Y luego número 3, vamos a preguntar, «¿cuáles son las aplicaciones empresariales de los LLMs?» Así que empecemos con el número 1, «¿qué es un modelo de lenguaje grande?» Pues bien, un modelo de lenguaje grande es una instancia de algo llamado modelo base. Ahora, los modelos base se entrenan previamente con grandes cantidades de datos no etiquetados y de autoaprendizaje, lo que significa que el modelo aprende de los patrones en los datos de una manera que produce resultados generalizables y adaptables. Y los modelos de lenguaje grandes son instancias de los modelos base aplicados específicamente al texto y cosas similares al texto. Estoy hablando de cosas como el código. Ahora, los modelos de lenguaje grandes se entrenan con grandes conjuntos de datos de texto, como libros, artículos y conversaciones. Y mira, cuando decimos «grandes», estos modelos pueden tener decenas de gigabytes de tamaño y estar entrenados con enormes cantidades de datos de texto. Estamos hablando potencialmente de petabytes de datos aquí. Para ponerlo en perspectiva, un archivo de texto que tiene, digamos, un gigabyte de tamaño, puede almacenar alrededor de 178 millones de palabras. Muchas palabras en solo un gigabyte. ¿Y cuántos gigabytes hay en un petabyte? Bueno, son alrededor de un millón. Sí, realmente es mucho texto. Y los LLMs también se encuentran entre los modelos más grandes en cuanto a la cantidad de parámetros que tienen. Un parámetro es un valor que el modelo puede cambiar de forma independiente a medida que aprende, y cuanto más parámetros tenga un modelo, más complejo puede ser. GPT-3, por ejemplo, se entrena previamente en un corpus de ¡45 terabytes de datos!, y utiliza 175 mil millones de parámetros de ML.
Índice
¿Cómo funcionan los LLMs?
Bien, podemos pensar en los LLMs como tres cosas: datos, arquitectura y, por último, podemos pensar en ellos como entrenamiento. Esas tres cosas son realmente los componentes de un LLM. Ya hemos discutido las enormes cantidades de datos de texto que se utilizan en estos modelos. En cuanto a la arquitectura, se trata de una red neuronal y, en el caso de GPT, se trata de un transformer. Y la arquitectura transformer permite que el modelo maneje secuencias de datos, como oraciones o líneas de código. Los transformers están diseñados para entender el contexto de cada palabra en una oración al considerarla en relación con cada otra palabra. Esto permite que el modelo construya una comprensión integral de la estructura de la oración y el significado de las palabras en ella. Y luego, esta arquitectura se entrena con esta gran cantidad de datos. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una oración. Así que cuando comenzamos con una frase como «el cielo es…», el modelo comienza con una suposición aleatoria, «el cielo es insecto». Pero con cada iteración, el modelo ajusta sus parámetros internos para reducir la diferencia entre sus predicciones y los resultados reales. Y el modelo sigue haciendo esto, mejorando gradualmente sus predicciones de palabras hasta que puede generar de manera confiable oraciones coherentes. Olvida «insecto», puede averiguar que es «azul». Ahora, el modelo puede afinarse en un conjunto de datos más pequeño y específico donde el modelo mejora su comprensión para poder realizar de manera más precisa una tarea específica. Este ajuste fino es lo que permite que un modelo de lenguaje general se convierta en un experto en una tarea específica.
¿Cuáles son las aplicaciones empresariales?
Bien, en cuanto a las aplicaciones empresariales, en el campo de servicio al cliente, las empresas pueden utilizar LLMs para crear chatbots inteligentes que puedan manejar una variedad de consultas de los clientes, liberando a los agentes humanos para problemas más complejos. Otro campo en el que se pueden beneficiar de los LLMs es la creación de contenido. Los LLMs pueden ayudar a generar artículos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales e incluso guiones de videos de YouTube. Hmm, ahí hay una idea. Ahora, los LLMs también pueden contribuir al desarrollo de software. Y pueden hacerlo ayudando a generar y revisar código. Y mira, eso es solo la punta del iceberg. A medida que los modelos de lenguaje grande sigan evolucionando, seguramente descubriremos aplicaciones más innovadoras. Y por eso estoy tan fascinado con los modelos de lenguaje grandes. Si tienes alguna pregunta, por favor déjanos un comentario a continuación. Y si quieres ver más artículos como este en el futuro, por favor danos un like y suscríbete. Gracias por leer.
Tabla de resumen
| Punto | Contenido |
|---|---|
| Número 1 | Qué es un LLM y cómo son entrenados. |
| Número 2 | Cómo funcionan los LLMs y su arquitectura. |
| Número 3 | Aplicaciones empresariales de los LLMs. |
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es un modelo de lenguaje grande?
Un modelo de lenguaje grande es una instancia de un modelo base pre-entrenado en grandes cantidades de datos de texto y utilizado para generar texto similar al humano.
2. ¿Cómo funcionan los LLMs?
Los LLMs se basan en datos de texto extensos, utilizan una arquitectura de transformer y se entrenan para predecir la siguiente palabra en una oración. También se pueden afinar para tareas específicas en conjuntos de datos más pequeños.
3. ¿Cuáles son las aplicaciones empresariales de los LLMs?
Los LLMs se utilizan en el servicio al cliente para crear chatbots inteligentes, en la generación de contenido como artículos y guiones de vídeo, y en el desarrollo de software para generar y revisar código.
4. ¿Cuántos parámetros tiene GPT-3?
GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros de ML pre-entrenados.
5. ¿Qué es el ajuste fino de los LLMs?
El ajuste fino es un proceso en el que un modelo de lenguaje general se entrena con un conjunto de datos más específico y se afinan sus conocimientos y habilidades para realizar tareas más precisas en ese dominio.
6. ¿Qué se puede esperar de los avances futuros en los LLMs?
Se espera que los avances futuros en los LLMs conduzcan al descubrimiento de nuevas y más innovadoras aplicaciones en una variedad de campos y áreas empresariales.
Hasta aquí llega nuestro artículo sobre los modelos de lenguaje grande. Esperamos que hayas encontrado esta información útil y que hayas aprendido algo nuevo. No dudes en explorar nuestros artículos relacionados para ampliar tus conocimientos sobre el tema. ¡Nos vemos en la próxima!
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