¿Qué son los LLM (modelos de lenguaje grande) tal como se utilizan en la IA?

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son un gran avance en el campo de la inteligencia artificial (IA). Estos modelos están diseñados para procesar y comprender el lenguaje humano y tienen el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas. En este artículo, exploraremos qué son los LLM y brindaremos una descripción general tanto para desarrolladores como para no desarrolladores.

A medida que la demanda de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) continúa creciendo, los investigadores recurren a los modelos de lenguaje grande (LLM) para satisfacer esta demanda. Los LLM son capaces de comprender y generar textos similares a los humanos, lo que los convierte en una herramienta esencial para las tareas relacionadas con el lenguaje.

LLM: Explicación de no desarrollador

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son un tipo de inteligencia artificial (IA) que están diseñados para procesar y comprender el lenguaje humano. Estos modelos utilizan algoritmos complejos y datos de entrenamiento para generar texto similar al humano, lo que los convierte en una herramienta valiosa para una variedad de aplicaciones, como la traducción de idiomas, la creación de contenido y los chatbots.

Los LLM se utilizan en una variedad de aplicaciones, como chatbots, creación de contenido y traducción de idiomas. También se utilizan en el desarrollo de asistentes virtuales, como ChatGPT, Siri y Alexa, para mejorar su capacidad de comprender y responder al lenguaje humano.

LLM: Explicación del desarrollador

Los modelos de lenguaje grande (LLM) se construyen utilizando técnicas de aprendizaje profundo, que implican entrenar el modelo en grandes cantidades de datos de texto. Estos datos de entrenamiento se utilizan para desarrollar un modelo de lenguaje que puede generar texto basado en el contexto de una entrada determinada. El modelo consta de una gran cantidad de parámetros que se ajustan durante el proceso de entrenamiento para mejorar su rendimiento.

Los LLM se crean utilizando arquitecturas de transformadores, que permiten que el modelo tenga en cuenta todo el contexto de la entrada al generar texto. Estos modelos están entrenados en conjuntos de datos masivos, como Wikipedia y Rastreo común, que contienen miles de millones de palabras. Estos datos de entrenamiento permiten que el modelo aprenda las complejidades del lenguaje humano y genere respuestas que son muy precisas y naturales.

Los LLM se utilizan en una variedad de aplicaciones de NLP, como el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas y la creación de contenido. Tienen el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas, permitiéndonos comunicarnos con ellas de una manera más natural e intuitiva.

Ejemplos de LLMEjemplos

Estos son algunos ejemplos de modelos de lenguaje grande (LLM):

• GPT de OpenAI (Transformador preentrenado generativo) – uno de los LLM más populares, capaz de generar texto similar al humano basado en una entrada determinada.
• BERT de Google (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) – un LLM basado en transformadores que está previamente entrenado en grandes cantidades de datos de texto y puede realizar una variedad de tareas de NLP, como análisis de sentimientos y respuesta a preguntas.
• T5 de Microsoft (transformador de transferencia de texto a texto) – un LLM que se puede ajustar para una variedad de tareas de NLP, como la traducción de idiomas y el resumen de texto.
• Transformadores de Hugging Face – una biblioteca de código abierto de LLM basados ​​en transformadores que se pueden usar para una variedad de tareas de NLP, como la clasificación de texto y la generación de lenguaje.
• RoBERTa de Facebook (enfoque de preentrenamiento BERT robustamente optimizado) – Un LLM que se basa en BERT pero se ha optimizado para el rendimiento en una variedad de tareas de NLP, como la inferencia de lenguaje natural y la clasificación de texto.
• GShard de Google – un LLM que ha sido diseñado para escalar a cantidades masivas de datos y puede usarse para una variedad de tareas de NLP, como modelado de lenguaje y traducción automática.
• GPT-Neo de EleutherAI – Un LLM de código abierto diseñado para ser más accesible que otros LLM y puede usarse para una variedad de tareas de NLP, como clasificación de texto y análisis de sentimientos.

Los LLM se están volviendo cada vez más populares en el campo de la PNL, y hay muchos otros ejemplos más allá de los enumerados anteriormente. Estos modelos tienen el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas y mejorar la precisión de las aplicaciones relacionadas con el lenguaje.

Conclusión

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son herramientas poderosas en el campo de la inteligencia artificial (IA) que son capaces de comprender y generar texto similar al humano. Esperamos que hayas aprendido algo de este artículo, puedes mostrar algo de amor dejándonos un comentario y una suscripción.