LLM: definición, aplicaciones empresariales y ejemplos
Inteligencia ArtificialLas siglas LLM significan Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño o de Largo Alcance. Son uno de los tipos de inteligencia artificial en los que se está trabajando actualmente y se basan en la generación del lenguaje humano. Las ventajas de su aplicación en el ámbito empresarial son múltiples, y de ellas queremos hablarte en este artículo.
Sin embargo, se trata de un campo en plena expansión que continuará desarrollándose en los próximos años. Por tanto, si quieres adquirir todos los conocimientos actuales y observar el impacto que está teniendo en diferentes sectores, inscríbete en nuestro Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios.
¿Qué significa LLM?
Los LLM son, como indicamos, modelos de inteligencia artificial que usan técnicas de aprendizaje automático o machine learning para comprender el lenguaje humano y generarlo por sí mismos. Para conseguirlo, se utilizan redes neuronales, así como técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Estas últimas consisten en la comprensión, interpretación y generación de texto, por lo que se consideran modelos de lenguaje. Dentro de sus habilidades, no solo encontramos el análisis de textos, sino que también se incluye el reconocimiento y la comprensión de la voz, la traducción de idiomas y el análisis de opiniones o sentimientos.
Su valor en el ámbito empresarial se debe a que permite automatizar determinados aspectos relacionados con el procesamiento de datos y la comunicación.
¿Cuáles son las características de estos modelos de aprendizaje?
El funcionamiento de los LLM es bastante complejo. Siguen la metodología de aprendizaje no supervisado para la comprensión del lenguaje. Además, se trata de un aprendizaje por refuerzo, que significa que se retroalimenta continuamente para mejorar sus conocimientos y capacidades.
Para ser más exactos, lo que se hace en estos modelos es ofrecer conjuntos de datos de gran tamaño, que abarcan cifras astronómicas de palabras y frases, para que los algoritmos los analicen y aprendan de ellos. De este modo, asimilan con rapidez patrones lingüísticos complejos y pueden generar textos coherentes. Pero no solo generan texto que imita el estilo y la estructura del lenguaje humano con una gran precisión, sino que también genera textos creativos o resúmenes de documentos, esquemas, etc.
Esta precisión se debe a que, a partir de los datos, se establecen conexiones, como en las neuronas, y los modelos aprenden a reconocer los patrones que se siguen para enlazar palabras. Así, pueden crear estructuras de frases con sentido y significado. Forman parte de la Inteligencia Artificial Generativa, que junto a los textos, incluye imágenes, música o vídeos.
No obstante, puesto que se trata de máquinas que se basan en datos que les han sido proporcionados, el contenido en sí de los textos que se generan pueden no ser siempre ciertos e incluir errores. Por ello, si bien prescinden de los humanos para el aprendizaje y la generación, es necesario revisar la calidad de lo que ofrecen.
Aplicaciones empresariales de los LLM
Los LLM tienen múltiples aplicaciones empresariales en la actualidad. Pero en los próximos años, seguirán ampliándose y perfeccionándose, para adecuarse a las necesidades específicas que tenga cada empresa. Por si te interesa este campo, el prompt engineer es el perfil que se encarga del diseño, ajuste y optimización de los prompts.
En cuanto a las aplicaciones, las más comunes hoy en día son las siguientes:
Asistentes virtuales inteligentes
Las empresas pueden emplear LLM para desarrollar asistentes virtuales inteligentes que se encarguen de interactuar con los clientes y los empleados de manera natural. Su función es responder a preguntas frecuentes, ofrecer recomendaciones personalizadas o ayudar con la resolución de problemas sencillos. Además de incrementar la eficiencia y la productividad de la plantilla, se mejora también la experiencia del cliente.
Generación de contenido
Los LLM son herramientas que, como dijimos, generan contenidos automáticamente. Este es uno de los usos principales que se le está dando a este tipo de modelos, ya que pueden desarrollar un texto con mucha más rapidez que una persona. Sus aplicaciones incluyen la generación de artículos para blogs, publicaciones en redes sociales, informes comerciales, etc.
Sin embargo, es importante hacer hincapié en la presencia de errores en la información que dan, así como la posible repetición de estructuras a lo largo de los textos e incluso el uso de palabras o expresiones que no son habituales en el habla común.
Análisis de sentimientos
Una aplicación más innovadora es la de analizar grandes volúmenes de texto, como comentarios de clientes, reseñas de productos y publicaciones en redes sociales, para identificar tendencias y sentimientos. Esta información puede ser utilizada por las empresas para comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes, así como para tomar decisiones sobre estrategias de marketing y desarrollo de productos.
Ejemplos de LLM
GPT 3.5 y 4
Desarrollado por OpenAI, el Transformer Pre-entrenado Generativo es un modelo de última generación que ha transformado el NLP. Por su alta precisión de redes neuronales para crear texto que se asemeja a uno escrito por humanos, ofrece una gran versatilidad. Se usa para crear contenidos optimizados en SEO para webs, para crear estrategias de marketing o crear copys de anuncios. La versión 4 trae funciones avanzadas.
Amazon Alexa
El asistente virtual de Amazon, Alexa, utiliza modelos de lenguaje de máquina para comprender y responder a las solicitudes de los usuarios, como reproducir música, proporcionar actualizaciones meteorológicas y realizar compras en línea.
BARD
Se trata de un chatbot de LLM que ha sido desarrollado por Google AI y que analiza datos de texto y códigos. Por la similitud en las funciones, se considera una alternativa a ChatGPT. Una particularidad es que puede acceder a datos reales a través de Google Search, por lo que su comprensión de prompts es muy amplia.
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