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Modelo lingüístico grande

¿Qué significa modelo lingüístico grande (LLM)?

Un modelo lingüístico grande (LLM) es un tipo de modelo de aprendizaje automático que puede realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como generar y clasificar texto, responder a preguntas de forma conversacional y traducir texto de un idioma a otro. La etiqueta “grande” se refiere al número de valores (parámetros) que el modelo lingüístico puede cambiar de forma autónoma a medida que aprende. Algunos de los LLM más exitosos tienen cientos de miles de millones de parámetros.

Los LLM se entrenan con cantidades ingentes de datos y utilizan el aprendizaje autosupervisado para predecir el siguiente token de una frase, dado el contexto circundante. El proceso se repite una y otra vez hasta que el modelo alcanza un nivel aceptable de precisión.

Una vez que se ha entrenado un LLM, se puede afinar para una amplia gama de tareas de PNL, entre las que se incluyen:

  • Construir chatbots conversacionales como ChatGPT.
  • Generar texto para descripciones de productos, entradas de blog y artículos.
  • Responder a las preguntas más frecuentes (FAQ) y dirigir las consultas de los clientes al humano más adecuado.
  • Analizar los comentarios de los clientes a través del correo electrónico, las redes sociales y las reseñas de productos.
  • Traducir contenidos empresariales a diferentes idiomas.
  • Clasificar y categorizar grandes cantidades de datos de texto para un procesamiento y análisis más eficientes.

Diccionario Techopedia: Modelo lingüistico grande

Un modelo lingüístico es un tipo de modelo de inteligencia artificial que se entrena para comprender y generar lenguaje humano. Aprende los patrones, las estructuras y las relaciones dentro de un lenguaje determinado y se ha utilizado tradicionalmente para tareas de IA limitadas, como la traducción de textos. La calidad de un modelo lingüístico depende de su tamaño, de la cantidad y diversidad de datos con los que se haya entrenado y de la complejidad de los algoritmos de aprendizaje utilizados durante el entrenamiento.

Un modelo lingüístico de gran tamaño se refiere a una clase específica de modelo lingüístico que tiene muchos más parámetros que los modelos lingüísticos tradicionales. Los parámetros son las variables internas del modelo que se aprenden durante el proceso de entrenamiento y representan el conocimiento que ha adquirido el modelo.

En los últimos años, el campo del procesamiento del lenguaje natural ha experimentado una tendencia hacia la construcción de modelos lingüísticos más grandes y potentes debido a los avances en las capacidades de hardware, la disponibilidad de conjuntos de datos extremadamente grandes y los avances en las técnicas de entrenamiento. Los grandes modelos lingüísticos, que tienen miles de millones de parámetros, requieren muchos más recursos informáticos y datos de entrenamiento que los modelos lingüísticos del pasado, lo que los hace más difíciles y caros de desarrollar e implantar.

¿Cómo se entrenan los grandes modelos lingüísticos?

La mayoría de los LLM se entrenan previamente en un gran conjunto de datos de uso general. El propósito del preentrenamiento es que el modelo aprenda características de alto nivel que puedan transferirse a la fase de ajuste fino para tareas específicas.

El proceso de entrenamiento de un gran modelo lingüístico implica:

  • Preprocesar los datos textuales para convertirlos en una representación numérica que pueda introducirse en el modelo.
  • Asignar aleatoriamente los parámetros del modelo.
  • Introducir en el modelo la representación numérica de los datos textuales.
  • Utilizar una función de pérdida para medir la diferencia entre los resultados del modelo y la siguiente palabra real de una frase.
  • Optimizar los parámetros del modelo para minimizar la pérdida.
  • Repetir el proceso hasta que los resultados del modelo alcancen un nivel aceptable de precisión.

¿Cómo funcionan los grandes modelos lingüísticos?

Un modelo lingüístico grande utiliza redes neuronales profundas para generar resultados basados en patrones aprendidos a partir de datos de entrenamiento.

Normalmente, un modelo lingüístico grande es una implementación de una arquitectura basada en transformadores.

A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN), que utilizan la recurrencia como mecanismo principal para captar las relaciones entre los tokens de una secuencia, las redes neuronales transformadoras utilizan la autoatención como mecanismo principal para captar las relaciones.

Calculan una suma ponderada para una secuencia de entrada y determinan dinámicamente qué tokens de la secuencia son más relevantes entre sí.

Las relaciones entre los tokens de una secuencia se calculan mediante puntuaciones de atención que representan lo importante que es un token con respecto a los demás tokens de la secuencia de texto.

Ejemplos de grandes modelos lingüísticos

Algunos de los grandes modelos lingüísticos más populares son:

GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) – desarrollado por OpenAI.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – desarrollado por Google.

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) – desarrollado por Facebook AI.

T5 (Transformador de Transferencia de Texto a Texto) – desarrollado por Google.

CTRL (Conditional Transformer Language Model) – desarrollado por Salesforce Research.

Megatron-Turing – desarrollado por NVIDIA

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Margaret Rouse
Experta en tecnología

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…