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Modelos de lenguaje LLM: por qué su valor está en tus datos.

por | 15 Feb 2024 | Data & AI

Llevamos algo más de un año oyendo hablar de los grandes modelos de lenguaje y algunos, como GPT-4, han demostrado una enorme capacidad para generar texto similar al humano.

Los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés, Large Language Models) son modelos en el campo de la inteligencia artificial generativa diseñados para comprender y generar texto en lenguaje natural.

Estos modelos pueden ser implementados en el ámbito empresarial en una gran variedad de aplicaciones y soluciones corporativas, y no cabe duda de que los beneficios del uso de la inteligencia artificial en los negocios son numerosos.

Sin embargo, hay veces que estos modelos pueden producir respuestas inexactas, irrelevantes, poco éticas o con poco sentido lógico, llegando a parecer «loros de repetición» que generan texto sin saber muy bien lo que están generando.

Es lógico pensar que, si solo utilizamos el API de estos modelos para nuestras aplicaciones corporativas, nos podemos encontrar con ciertas limitaciones como la falta de conocimiento externo, más allá de los datos con los que ha sido entrenado; un razonamiento incorrecto o la incapacidad de actuar. Ciertamente, el verdadero poder de los LLM no está en utilizarlos de forma aislada, sino cuando los combinamos con nuestras propias fuentes de conocimiento, con nuestros propios datos.

Veamos más en detalle cuáles son estas limitaciones.

Limitaciones de los grandes modelos de lenguaje

Comprender las capacidades impresionantes que ofrecen los modelos de lenguaje LLM es importante, pero aún más es conocer las limitaciones que presentan. Veamos en detalle algunas de ellas:

  • Conocimientos desactualizados u obsoletos. Como hemos comentado anteriormente, los modelos dependen de la información con la que han sido entrenados, por lo que si no tienen algún tipo de integración externa no pueden proporcionar información actualizada del mundo real.
  • Incapacidad para actuar. Los LLM no pueden realizar acciones interactivas como búsquedas o cálculos, lo que limita su funcionalidad.
  • Falta de contexto. Los LLM pueden tener dificultades para comprender e incorporar el contexto de anteriores conversaciones.
  • Alucinaciones. Los conocimientos insuficientes sobre determinados temas pueden conducir a los LLM a generar contenidos incorrectos o sin sentido.
  • Sesgos y discriminación. Dependiendo de los datos con los que hayan sido entrenados, los modelos pueden mostrar sesgos de diversa índole, ya sea religiosa, ideológica o política.
  • Falta de transparencia. La respuesta de los LLM, igual que ocurría con las Redes Neuronales utilizadas hasta ahora, puede ser opaca y difícil de interpretar.

 

Convertir un modelo LLM en un motor de razonamiento: técnicas para mitigar sus limitaciones

La realidad es que si todo fuera tan negativo como estas limitaciones pueden parecer, seguro que la inteligencia artificial generativa no habría producido el impacto que hemos experimentado este último año en los negocios.

Aun así, es necesario tenerlas en cuenta a la hora de construir una aplicación propia basada en IA generativa y en estos modelos, y minimizarlas en la medida de lo posible utilizando por ejemplo las siguientes técnicas:

  • Retrieval augmentation: esta técnica, que permite aumentar la capacidad de recuperación de información del modelo, permite acceder a bases de conocimiento externas para complementar los datos de entrenamiento, posiblemente «obsoletos», de un LLM, proporcionando contexto externo y reduciendo el riesgo de alucinación.
  • Chains o cadenas: esta técnica permite integrar acciones como búsquedas y cálculos.
  • Prompt engineering: consiste en elaborar cuidadosamente las instrucciones que le vamos a pasar al modelo, proporcionándole un contexto más concreto que le guíe hacia respuestas más adecuadas.
  • Memoria: Permite conservar el contexto y el histórico de la conversación mediante la persistencia de los datos de la conversación.
  • Supervisión, filtrado y revisión: esto implica una supervisión continua y eficaz de los problemas que surjan en relación con la entrada y salida de la aplicación para detectar problemas.
  • Fine-tuning o ajuste-fino: consiste en reentrenar y ajustar el LLM con datos más apropiados para el dominio y los principios en los que se va a utilizar. Esto permite adaptar el comportamiento del modelo a su propósito específico.

La integración de todas estas técnicas nos permite transformar ese «loro» que comentábamos al principio en un motor de razonamiento y, por tanto, en una herramienta muy potente que nos puede ser muy útil en múltiples tareas o casos de uso de nuestro día a día.

Aplicaciones reales de los grandes modelos de lenguaje

Una vez que hemos resuelto estas limitaciones, estos son algunos casos de uso en los que podemos aplicar los modelos LLM IA a nuestra medida:

  • Chatbots y asistentes virtuales: estas aplicaciones, como ChatGPT, utilizan LLM para mantener conversaciones naturales con los usuarios y ayudarles con tareas como la programación de tareas, la atención al cliente o la búsqueda de información.
  • Motores de búsqueda inteligentes: las aplicaciones LLM pueden analizar consultas de búsqueda escritas en lenguaje natural y generar resultados relevantes.
  • Respuesta a preguntas: los usuarios pueden hacer preguntas a una aplicación LLM en lenguaje natural y recibir respuestas que se obtienen rápidamente de los conocimientos del modelo.
  • Resumen de textos: permite generar automáticamente resúmenes de documentos y artículos.
  • Creación automática de contenidos: las aplicaciones pueden aprovechar los LLM para generar contenidos como artículos, correos electrónicos, códigos, etc. a partir de un texto o prompt que le facilitemos.

La lista de casos de uso es interminable: la generación de código fuente en diferentes lenguajes, el análisis de datos complejos, el análisis de sentimientos, el diagnóstico médico, la generación de contenido creativo o educativo, la creación de aplicaciones de simulación y entrenamiento, el asesoramiento en múltiples campos como el legal, etc.

En definitiva, podemos maximizar el potencial de los LLM y convertirlos en poderosos motores de razonamiento basados en IA generativa, mediante una combinación estratégica de técnicas que aborden específicamente estas limitaciones, y que puedan potenciar aplicaciones reales en una variedad de campos e industrias.

En Panel, a través de nuestra plataforma cloud BeDataScience, podemos ayudarte a incorporar soluciones basadas en IA generativa para optimizar tus procesos con seguridad, calidad y en un corto plazo.

Marcos Checa

Marcos Checa

Marcos es Director de Operaciones, co-fundador de Panel Sistemas y lidera el área de Data & Analytics. Puedes seguirle en Twitter @m_checa, o visitar su perfil en Linkedin. También puedes contactar con él via e-mail en esta dirección.

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