Vamos a explicarte qué significa el término LLM que muchas veces encontrarás cuando se está hablando de inteligencia artificial. Se trata de un término con el que se suele definir a un tipo de inteligencia artificial concreto, y al usarse las siglas es posible que no siempre sepas lo que significa.
Vamos a hacer este artículo resumido pero sencillo para que puedas entenderlo. Empezaremos explicándote a lo que nos referimos al hablar de un LLM, y luego te diremos los usos que se le pueden dar a este tipo de modelos.
Qué significa LLM
Las siglas LLM vienen del término Large Language Model, lo que en español tendría un significado similar a "Gran Modelo Lingüístico", o algo parecido. Se trata de un tipo de modelo de inteligencia artificial, que son los que se utilizan en los chatbots y en las aplicaciones que usan IA.
El término Large o grande de este tipo de modelos se refiere a que normalmente están compuestos de cientos de millones, e incluso miles de millones de parámetros que definen el comportamiento de la IA, y que están entrenados usando una ingente cantidad de datos.
Vamos, que por una parte vas a tener modelos más pequeños de IA que hacen cosas sencillas, y que reaccionan de forma limitada a órdenes que se les dan. Son útiles para hacer tareas muy concretas, aunque no para tener una gran diversidad.
Y luego están los grandes modelos, los LLM, que son los que pueden procesar muchísimos parámetros. Tú puedes escribir un prompt muy largo y hacer que tenga en cuenta muchas cosas, y a IA será capaz de procesar tu petición. Los LLM son los que están detrás de chatbots conocidos como ChatGPT, Google Gemini o Microsoft Copilot.
A la tecnología subyacente de los LLM se la denomina red neuronal transformadora, y es un tipo de arquitectura dentro del aprendizaje profundo. Pero recuerda que nos referimos al modelo de lenguaje, y por lo tanto no a un ChatGPT, sino al GPT que hace que pueda funcionar.
Pero para que no te pierdas con toda esta palabrería, te lo voy a resumir un poco. Existen muchos tipos de inteligencia artificial, y muchos tipos de modelos. Pero los más capaces, esos que pueden hacer todo tipo de cosas y los que se han popularizado con apps como ChatGPT son todos LLM, modelos de larga escala.
Para qué pueden usarse los LLM
Los modelos LLM son entrenados con gigantescas cantidades de datos, pero pueden ser afinados para tareas concretas que puedan aprovechar todo su potencial. Estas tareas harán uso del procesado de lenguaje natural o NLP, que significa que entenderás lo que les escribas de una manera normal y sin tener que usar comandos concretos.
Estas son las principales tareas para que pueden usarse los LLM en el caso de afinarlos para realizarlas.
- Chatbots conversacionales: Se pueden crear bots de chat conversacionales como ChatGPT, Gemini o Copilot.
- Generación de texto: Puede usarse para generar texto para descripción de productos, artículos o incluso posts en blogs.
- Responder a FAQs: Se puede entrenar uno de estos modelos para que responda a las preguntas frecuentes de una empersa, o para redirigir a los clientes de una empresa al trabajador más apropiado para lo que necesiten.
- Analizar feedback: Puedes entrenar a uno de estos modelos para recibir, leer y analizar el feedback que le llegue a una empresa mediante correos electrónicos, posts de redes sociales o reviews de productos.
- Traducción: Obviamente, puede aprovecharlos para traducir el contenido de un negocio a otro idioma.
- Clasificar y categorizar: También puedes categorizar y clasificar largas cantidades de datos textuales, para conseguir un procesamiento y análisis de datos más eficiente y rápido.
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