Qué son los LLM´s y cuáles son sus principales aplicaciones - Blog de Kraz | Data Solutions

Qué son los LLM´s y cuáles son sus principales aplicaciones

Autor: Kraz Team
octubre 23, 2024

En los últimos años, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM´s) han avanzado rápidamente, convirtiéndose en una pieza fundamental para diversas industrias y sectores. Gracias a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y generar respuestas coherentes, los LLM´s han transformado áreas como la atención al cliente, el análisis de datos y la automatización de tareas. Empresas de todo el mundo están integrando estas potentes herramientas para optimizar procesos y mejorar su eficiencia, impulsando una nueva era de soluciones basadas en inteligencia artificial. 

Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM´s)

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM´s) son algoritmos de inteligencia artificial diseñados para procesar y generar texto en lenguaje natural. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos, como libros, sitios web y artículos, para aprender patrones y estructuras del lenguaje. Gracias a este proceso, pueden comprender, generar y completar frases, párrafos e incluso textos completos de manera coherente.

Una de las características clave de los LLMs es su capacidad para generalizar, es decir, aplicar el conocimiento adquirido durante su entrenamiento a tareas nuevas o específicas sin necesidad de ser programados explícitamente para cada situación. 

A medida que los modelos crecen en tamaño, también mejoran su capacidad para capturar matices del lenguaje, aunque presentan retos como el costo computacional y la necesidad de filtrar posibles sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados.

Diferencias de los LLM´s con los modelos de aprendizaje tradicionales

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) representan un salto significativo frente a los modelos de aprendizaje tradicionales, principalmente por su capacidad para manejar volúmenes masivos de datos y realizar tareas complejas sin requerir una programación específica para cada una. 

Los modelos anteriores, como los basados en aprendizaje supervisado o en reglas predefinidas, dependían de conjuntos de datos más pequeños y características limitadas, lo que los hacía menos flexibles y eficientes a la hora de enfrentar problemas variados. Estos modelos tradicionales debían ser ajustados manualmente para cada tarea, lo que incrementaba la complejidad y reducía su capacidad de adaptación. 

Por su parte, los LLMs se benefician de arquitecturas avanzadas, como las redes neuronales profundas y los transformadores, que les permiten aprender de manera más autónoma y capturar patrones complejos del lenguaje natural. Mientras que los modelos previos solo podían manejar tareas específicas para las que habían sido entrenados, los LLMs pueden generalizar su conocimiento y ponerlo en práctica en una amplia gama de aplicaciones.

Principales aplicaciones de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM´s)

Las aplicaciones de los modelos de lenguaje de gran tamaño son extensas y variadas, abarcando numerosos sectores. En la generación automática de texto, herramientas como GPT-4 o ChatGPT permiten redactar artículos, informes y otros tipos de contenido de manera fluida y coherente, facilitando el trabajo de periodistas, creadores de contenido y empresas que requieren grandes volúmenes de textos personalizados. Además, los LLMs se han destacado en la generación de código de programación, asistiendo a los desarrolladores al escribir código más rápidamente, sugiriendo funciones y soluciones basadas en el contexto.

Por otro lado, estos modelos facilitan las agrupaciones por clúster al analizar grandes volúmenes de texto y extraer patrones semánticos complejos. Utilizan su capacidad de comprensión profunda del lenguaje para identificar similitudes y diferencias entre documentos, reseñas o comentarios, y agruparlos en categorías o clústeres basados en temas, sentimientos o intenciones. Esta capacidad automatiza el proceso de clasificación y segmentación de datos textuales, lo que permite a las empresas analizar tendencias, identificar temas recurrentes o detectar problemas comunes en grandes conjuntos de datos de manera rápida y eficiente.

Asimismo, los LLMs continúan mejorando la traducción automática y el análisis semántico, ampliando su utilidad en el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial en general. Desde Kraz, como consultora de data avanzada, desarrollamos continuamente diferentes proyectos de LLM para nuestros clientes, como este caso de éxito con Fira Barcelona o este otro con SEAT. Por eso, si quieres dar el salto a los modelos de lenguaje de gran tamaño de la mano de expertos, ¡contacta con nuestro equipo!

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