¿Para qué se Utilizan los Grandes Modelos de Lenguaje?

Los grandes modelos de lenguaje reconocen, resumen, traducen, predicen y generan texto y otro contenido.
por Angie Lee

Las aplicaciones de IA están resumiendo artículos, escribiendo historias y entablando largas conversaciones, y los grandes modelos de lenguaje están haciendo el trabajo pesado.

Un grande modelo de lenguaje, o LLM, es un algoritmo de aprendizaje profundo que puede reconocer, resumir, traducir, predecir y generar texto y otro contenido basado en el conocimiento obtenido de conjuntos de datos masivos.

Los grandes modelos de lenguaje se encuentran entre las aplicaciones más exitosas de los modelos transformadores. No son solo para enseñar lenguajes humanos a las IA, sino también para comprender proteínas, escribir código de software y mucho, mucho más.

Además de acelerar las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, como la traducción, los chatbots y los asistentes de inteligencia artificial, los grandes modelos de lenguaje se utilizan en el cuidado de la salud, el desarrollo de software y los casos de uso en muchos otros campos.

¿Para qué se utilizan los Grandes Modelos de Lenguaje?

El lenguaje se utiliza para algo más que la comunicación humana.

El código es el lenguaje de las computadoras. Las proteínas y las secuencias moleculares son el lenguaje de la biología. Los grandes modelos de lenguaje se pueden aplicar a dichos lenguajes o escenarios en los que se necesita comunicación de diferentes tipos.

Estos modelos amplían el alcance de la IA en industrias y empresas, y se espera que permitan una nueva ola de investigación, creatividad y productividad, ya que pueden ayudar a generar soluciones complejas para los problemas más difíciles del mundo.

Por ejemplo, un sistema de IA que utiliza grandes modelos de lenguaje puede aprender de una base de datos de estructuras moleculares y de proteínas, y luego usar ese conocimiento para proporcionar compuestos químicos viables que ayuden a los científicos a desarrollar vacunas o tratamientos innovadores.

Los grandes modelos de lenguaje también están ayudando a crear motores de búsqueda reinventados, chatbots de tutoría, herramientas de composición para canciones, poemas, historias y materiales de marketing, y más.

¿Cómo funcionan los Grandes Modelos de Lenguaje?

Los grandes modelos de lenguaje aprenden de grandes volúmenes de datos. Como sugiere su nombre, lo fundamental para un LLM es el tamaño del conjunto de datos en el que se entrena. Pero la definición de «grande» está creciendo, junto con la IA.

Ahora, los grandes modelos de lenguaje generalmente se entrenan en conjuntos de datos lo suficientemente grandes como para incluir casi todo lo que se ha escrito en Internet durante un período de tiempo prolongado.

Tales cantidades masivas de texto se introducen en el algoritmo de IA mediante el aprendizaje no supervisado, cuando a un modelo se le proporciona un conjunto de datos sin instrucciones explícitas sobre qué hacer con él. A través de este método, un modelo de lenguaje grande aprende palabras, así como las relaciones entre ellas y los conceptos detrás de ellas. Podría, por ejemplo, aprender a diferenciar los dos significados de la palabra «ladrar» en función de su contexto.

Y así como una persona que domina un idioma puede adivinar lo que podría venir a continuación en una oración o párrafo, o incluso generar nuevas palabras o conceptos, un modelo de lenguaje grande puede aplicar su conocimiento para predecir y generar contenido.

Los grandes modelos de lenguaje también se pueden personalizar para casos de uso específicos, incluso a través de técnicas como el ajuste fino o el ajuste rápido, que es el proceso de alimentar el modelo con pequeños fragmentos de datos para enfocarse y entrenarlo para una aplicación específica.

Gracias a su eficiencia computacional en el procesamiento de secuencias en paralelo, la arquitectura del modelo de transformador es el bloque de construcción detrás de los LLM más grandes y poderosos.

Principales aplicaciones para Grandes Modelos de Lenguaje

Los grandes modelos de lenguaje están desbloqueando nuevas posibilidades en áreas como motores de búsqueda, procesamiento de lenguaje natural, atención médica, robótica y generación de código.

El popular chatbot ChatGPT AI es una aplicación de un gran modelo de lenguaje. Se puede utilizar para una gran variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Las aplicaciones casi infinitas para LLM también incluyen:

  • Los minoristas y otros proveedores de servicios pueden usar grandes modelos de lenguaje para brindar mejores experiencias a los clientes a través de chatbots dinámicos, asistentes de IA y más.
  • Los motores de búsqueda pueden usar grandes modelos de lenguaje para proporcionar respuestas más directas y similares a las humanas.
  • Los investigadores de ciencias de la vida pueden entrenar grandes modelos de lenguaje para comprender proteínas, moléculas, ADN y ARN.
  • Los desarrolladores pueden escribir software y enseñar a los robots tareas físicas con grandes modelos de lenguaje.
  • Los especialistas en marketing pueden entrenar un modelo de lenguaje grande para organizar los comentarios y las solicitudes de los clientes en grupos, o segmentar productos en categorías según las descripciones de los productos.
  • Los asesores financieros pueden resumir las llamadas de ganancias y crear transcripciones de reuniones importantes utilizando grandes modelos de lenguaje. Y las compañías de tarjetas de crédito pueden usar LLM para la detección de anomalías y el análisis de fraudes para proteger a los consumidores.
  • Los equipos legales pueden usar grandes modelos de lenguaje para ayudar con la escritura y la paráfrasis legal.

Ejecutar estos modelos masivos en producción de manera eficiente requiere muchos recursos y experiencia, entre otros desafíos, por lo que las empresas recurren al Servidor de Inferencia NVIDIA Triton, un software que ayuda a estandarizar la implementación de modelos y ofrece IA rápida y escalable en producción.

Dónde encontrar Grandes Modelos de Lenguaje

En junio de 2020, OpenAI lanzó GPT-3 como servicio, impulsado por un modelo de 175 mil millones de parámetros que puede generar texto y código con breves indicaciones escritas.

En 2021, NVIDIA y Microsoft desarrollaron Megatron-Turing Natural Language Generation 530B, uno de los modelos más grandes del mundo para comprensión de lectura e inferencia de lenguaje natural, que facilita tareas como resumir y generar contenido.

Y HuggingFace presentó el año pasado BLOOM, un modelo de lenguaje grande y abierto que puede generar texto en 46 lenguajes naturales y más de una docena de lenguajes de programación.

Otro LLM, Codex, convierte texto en código para ingenieros de software y otros desarrolladores.

NVIDIA ofrece herramientas para facilitar la creación y la implementación de grandes modelos de lenguaje:

  • El servicio NVIDIA NeMo LLM proporciona una ruta rápida para personalizar modelos de lenguajes grandes e implementarlos a escala utilizando la API de nube administrada de NVIDIA o a través de nubes públicas y privadas.
  • NVIDIA NeMo Megatron, parte de la plataforma NVIDIA AI, es un marco para el entrenamiento y la implementación fácil, eficiente y rentable de grandes modelos de lenguaje Diseñado para el desarrollo de aplicaciones empresariales, NeMo Megatron proporciona un workflow integral para el procesamiento automatizado de datos distribuidos; entrenar tipos de modelos personalizados a gran escala, incluidos GPT-3 y T5; y el despliegue de estos modelos para la inferencia a escala.
  • NVIDIA BioNeMo es un servicio administrado específico de dominio y un marco para grandes modelos de lenguaje en proteómica, moléculas pequeñas, ADN y ARN. Se basa en NVIDIA NeMo Megatron para entrenar e implementar grandes modelos de IA de transformadores biomoleculares a escala de supercomputación.

Desafíos de los Grandes Modelos de Lenguaje

Escalar y mantener grandes modelos de lenguaje puede ser difícil y costoso.

La construcción de un modelo básico de lenguaje extenso a menudo requiere meses de tiempo de capacitación y millones de dólares.

Y debido a que los LLM requieren una cantidad significativa de datos de capacitación, los desarrolladores y las empresas pueden encontrar un desafío para acceder a conjuntos de datos lo suficientemente grandes.

Debido a la escala de los grandes modelos de lenguaje, implementarlos requiere experiencia técnica, incluida una sólida comprensión del aprendizaje profundo, los modelos de transformadores y el software y el hardware distribuidos.

Muchos líderes en tecnología están trabajando para avanzar en el desarrollo y crear recursos que puedan ampliar el acceso a modelos de lenguajes grandes, lo que permite que los consumidores y las empresas de todos los tamaños obtengan sus beneficios.

Obtenga más información sobre los grandes modelos de lenguaje.