Modelo de lenguaje grande

TLDR: Un modelo de lenguaje grande (LLM) es una red neuronal entrenada con miles de millones de palabras de texto. Genera, traduce y analiza lenguaje. GPT-4, Claude y Gemini son ejemplos.

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un tipo de red neuronal entrenada en corpus de texto masivos. Aprende a predecir el siguiente token en una secuencia. A través de este objetivo, desarrolla un amplio conocimiento del lenguaje, los hechos y el razonamiento. Los LLM son la tecnología central detrás de los asistentes de IA modernos, las herramientas de codificación y los sistemas de búsqueda. Todos los LLM líderes están construidos sobre la arquitectura transformer, introducida en el artículo de 2017 “Attention Is All You Need”.

Cómo se entrenan los LLM

1. Preentrenamiento: El modelo aprende a predecir el siguiente token en cientos de miles de millones de tokens de texto. Esto construye una comprensión general del lenguaje.
2. Ajuste fino: El modelo se entrena adicionalmente con datos curados específicos de tareas para mejorar la precisión en dominios o formatos específicos.
3. RLHF: El aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana alinea el modelo con las preferencias humanas de utilidad y seguridad.

LLM destacados

1. GPT-4: El modelo multimodal de OpenAI. Impulsa ChatGPT.
2. Claude: El modelo de Anthropic. Diseñado para seguridad y tareas de contexto largo.
3. Gemini: El LLM multimodal de Google. Integrado en todos los productos de Google.
4. LLaMA: El modelo de pesos abiertos de Meta. Ampliamente usado en investigación y ajuste fino.
5. DeepSeek R1: Modelo de pesos abiertos con 671 mil millones de parámetros. Rendimiento competitivo a bajo costo.

Aplicaciones de los LLM

1. IA conversacional: Chatbots y asistentes virtuales impulsados por LLM.
2. Generación de código: Herramientas como GitHub Copilot generan y explican código.
3. Resumen: Los LLM condensan documentos extensos en resúmenes concisos.
4. Extracción de datos: Los LLM realizan parseo de texto no estructurado y generan datos estructurados.
5. Búsqueda: La búsqueda impulsada por IA usa LLM para comprender la intención de la consulta.

Datos de entrenamiento de LLM y la web

Los LLM requieren billones de tokens de texto de entrenamiento. La web es la fuente principal. La calidad de los datos determina directamente la calidad del modelo. Los datos de baja calidad, sesgados o tóxicos degradan el rendimiento. El texto generado por LLM en la web arriesga crear bucles de retroalimentación en futuros entrenamientos. Los LLM específicos de dominio requieren texto específico de dominio: legal, científico, financiero. Los conjuntos de datos de Bright Data proporcionan datos web estructurados y de alta calidad para construir y ajustar LLM. Ver también: datos de entrenamiento, datos sintéticos.