Meta LLaMA 3: qué es y cómo utilizarla en tu negocio
Dentro de las herramientas de Inteligencia Artificial más destacadas del momento encontramos Meta LLaMA 3, la última evolución de los modelos de lenguaje de Meta.
¿Qué es Meta LLaMA 3?
Meta LLaMA 3 es la tercera generación del LLM de Facebook (Meta), lanzada hace relativamente poco tiempo. Se trata de modelos pre-entrenados con una cantidad gigantesca de datos de dominio público, que podemos usar de manera gratuita, incluso crear productos derivados, siempre que respetemos algunos matices de su licencia, como citar la fuente, etc.
¿Cómo funciona Meta LLaMA 3?
LLaMA es un LLM, por lo que funciona de manera similar a otras herramientas de este estilo, como ChatGPT. Esto quiere decir que podemos introducir texto y el modelo nos responderá con otro texto como salida, en lenguaje natural. Incluso podemos realizar conversaciones con la IA manteniendo el contexto entre los distintos mensajes en secuencia. Vamos a ver en detalle cómo funciona.
Arquitectura del modelo y capacidades lingüísticas
LLaMA 3 se basa en una arquitectura llamada transformer autoregresivo, un tipo de modelo de IA especializado en procesar secuencias, generalmente de texto aunque también de código. Este tipo de modelos generan paso por paso la secuencia de salida, realizando una predicción sobre qué encaja mejor para continuar la respuesta, a la vista de todo lo que se ha introducido o generado antes.
Tipos de tareas que puede realizar
Con LLaMA 3 podemos realizar tareas en las que necesitemos generar texto o código como salida. También es ideal para realizar traducciones, entre otros tipos de salida.
Lo importante es que el modelo es capaz de realizar un razonamiento semántico bastante avanzado con el texto, por lo que podemos usarlo fácilmente para tareas diversas como resúmenes, clasificación o atención al cliente, entre otras.
¿En qué se basa su entrenamiento y qué datos utiliza?
Este punto es interesante para entender el funcionamiento y las características de LLaMA 3. Esta versión de los LLM de Meta fue entrenada con dos versiones de modelos, uno con 8B (billones) de parámetros y el otro con 70B. Ambas versiones, sin embargo, usaron los mismos datos en su entrenamiento.
Esto quiere decir que puedes usar LLaMA 3 en la práctica para resolver tareas sencillas del día a día, con el modelo 8B, o usarla para tareas que requieran un razonamiento avanzado más preciso, con el modelo 70B, capaz de llevar a cabo tareas más complejas, analizando de una manera más detallada los problemas.
De todos modos, para que nos hagamos una idea más exacta de la evolución de la herramienta con respecto a LLaMA 2, podemos decir que se utilizaron más o menos 4 veces más de datos públicos durante el entrenamiento. Por tanto, podemos entender que la mejora es más que significativa.
Características clave de la nueva versión
Vamos a ver algunas de las características más importantes de esta nueva versión del LLM de Meta.
Tamaños disponibles de LLaMA 3 y requisitos de hardware
Como hemos dicho antes, existen dos versiones de LLaMA 3, de 8B y 70B parámetros. Incluso posteriormente se lanzó una versión más avanzada todavía, LLaMA 3.1 con un modelo aún más grande, de 405B parámetros.
Esto quiere decir que los requisitos de hardware para usar estos modelos pueden cambiar mucho dependiendo de la versión que vayamos a usar.
El modelo 8B podría llegar a ejecutarse de manera decente con un ordenador de consumo, con una GPU única usada para gamming o un procesador muy potente. Sin embargo, para correr el modelo de 70B se necesitaría un hardware dedicado mucho más poderoso, que incluya múltiples GPUs.
Igualmente ocurre con otros requisitos como espacio en disco para el modelo y memoria RAM, mientras que el modelo 8B podría llegar a usarse en un ordenador potente, pero de consumo, requerimos mucho más para poder correr la versión de 70B, lo que nos obligaría a contar con un servidor demasiado grande grande. Por ello, para que puedas escalar convenientemente la versión avanzada de LLaMA 3 sería ideal contar con un servicio cloud avanzado.
Cambios en la arquitectura respecto a versiones anteriores
Los cambios en la arquitectura con respecto a LLaMA 2 incluye numerosas mejoras, como el tokenizador o el aumento de la longitud del contexto de entrada. Como hemos comentado antes, también se usaron muchos más datos para entrenar los modelos.
Por todo, las mejoras son más que significativas. Por tanto, si llegaste a probar LLaMA 2 encontrarás que esta nueva versión es mucho más poderosa y precisa.
Capacidades avanzadas de generación de texto y razonamiento
Su entrenamiento y la cantidad de parámetros que se usaron a la hora de crear los modelos hacen que LLaMA 3 tenga unas capacidades muy elevadas en lo que respecta a la generación de texto y código, sobre todo cuando nos referimos al modelo de 70B, que es capaz de realizar tareas aplicando mayores capacidades de razonamiento. Todo esto hace que se equivoque menos cuando tiene que resolver problemas que requieren de secuencias de varios pasos, o cuando tiene que lidiar con situaciones ambiguas.
Compatibilidad con frameworks como PyTorch, Transformers o Hugging Face
Lo que resulta especialmente relevante a nivel profesional o empresarial es que los modelos de LLaMA 3 se pueden usar con otras herramientas dedicadas al trabajo con IA. Por ejemplo, sus modelos están abiertos a su uso dentro de plataformas de cloud y en conjunto con otras herramientas como PyTorch, Transformers o Hugging Face.
¿Qué hace diferente a LLaMA 3 frente a otros modelos de IA?
Seguramente conozcas muchas otras herramientas y modelos de IA y te preguntes ¿qué diferencia nos ofrece LLaMA 3 en relación a ellos?
Comparativa de Meta LLaMA 3 con GPT, Claude y Mistral
Para nosotros la diferencia más importante es que LLaMA 3 es open-source. Por lo tanto, usarlo es tan económico, ya que solamente necesitas disponer de tu propia infraestructura. Eso hace que usar LLaMA 3 sea más económico que otras opciones comerciales como GPT.
Por lo que respecta sus capacidades de razonamiento para la resolución de problemas y generación de texto en lenguaje natural, sus prestaciones equivalen o podrían estar por encima de otros modelos como Claude o Mistral.
Enfoque open source y comunidad de desarrollo
Como hemos dicho antes, el enfoque open source de Meta hace que LLaMA 3 sea una alternativa especialmente deseable cuando queremos crear productos derivados. Incluso su licencia nos habilita para crear productos derivados de uso comercial, lo que es ideal para desarrollar aplicaciones de todo tipo.
Capacidades multimodales y rendimiento en benchmarks
En este punto LLaMA 3 no ofrece su mejor cara. Aunque la versión LLaMA 3.1 de 405B ha mejorado mucho, ya que soporta contextos de hasta 128 K tokens. De todos modos, esto no quiere decir que no hayan alcanzado buenos resultados, ya que, según Meta, LLaMA 3 70B es superior a Gemini Pro 1.5 y Claude 3 en varios de los benchmarks que presentaron recientemente.
¿Para qué sirve LLaMA 3 de Meta?
Un LLM puede resultarnos de mucha utilidad en numerosas áreas del trabajo profesional o empresarial. Vamos a ver ahora varios ejemplos reales de aplicación.
Automatización del servicio al cliente con LLaMA 3
LLaMA 3 es ideal para el desarrollo e implementación de chatbots y asistentes en atención al cliente, ya que ofrece un excelente rendimiento en estas áreas y se puede integrar fácilmente con servicios en la nube.
Generación de contenido para marketing y redes sociales
También lo podemos usar muy bien para generar contenido, que luego podemos compartir en redes sociales. LLaMA 3 puede aportar creatividad en el contenido generado, con calidad y naturalidad, lo que puede ayudar a elaborar publicaciones atractivas sin necesidad de consumir mucho tiempo de nuestro día a día.
Asistentes virtuales y soporte técnico automatizado
Otra posibilidad que está a nuestro alcance es afinar los modelos para que actúen como asistente virtual, pudiendo funcionar como agentes especializados para responder las dudas de los clientes.
Para estas tareas el modelo de 70B de LLaMA 3 es perfecto, ya que es capaz de aplicar un razonamiento avanzado con gran precisión para tareas complejas que requieran incluso varios pasos para poder resolverse.
Análisis de datos y resúmenes automáticos
En el ámbito empresarial también podemos usar LLaMA 3 para procesar grandes cantidades de texto y generar resúmenes que nos permitan ahorrar tiempo, extrayendo la información clave.
Por supuesto, también podemos asignar al modelo tareas de análisis de datos, lo que nos puede ayudar a obtener perspectivas útiles con las que sacar partido a sus capacidades de procesamiento y razonamiento.
Optimización de procesos internos con IA generativa
En general, podemos usar la IA generativa para optimizar cualquier tipo de proceso empresarial, ahorrando tiempo y permitiendo a los empleados que se puedan concentrar en tareas donde realmente se requiera intervención humana.
Ventajas competitivas de utilizar Meta LLaMA 3
Gracias a este modelo de IA open source podemos obtener numerosos beneficios con un coste muy reducido, ya que solamente tenemos que invertir en infraestructura para ejecutar las tareas de Inteligencia Artificial. Algunas de las ventajas más importantes que podemos conseguir son las siguientes.
Reducción de costes operativos
Como hemos dicho, LLaMA 3 permite automatizar tareas que antes requerían intervención humana. Realizarlas, o al menos dirigirlas por IA, nos puede ayudar a reducir mucho en los costes operativos de las empresas. Lo podemos aplicar en numerosas áreas donde antes era necesario tener un equipo de trabajadores, como la atención al cliente, la generación de contenido o el soporte técnico
Además, gracias a la gratuidad de los modelos entrenados, es posible sacar mucho partido de una manera rápida, sin tener que invertir demasiado. Incluso con las herramientas cloud es posible poner en marcha procesos sin tener que comprar la infraestructura, pagando solamente por el uso puntual de computación que podamos requerir.
Mayor eficiencia en tareas repetitivas
Gracias a la IA podemos conseguir que los procesos se realicen de manera constante y sin pausas, lo que ayuda a mejorar la eficiencia de las empresas. De hecho, cuando tenemos tareas repetitivas, la IA nos puede ayudar mucho. Esto no solo nos permite ahorrar tiempo, sino que además evita que las personas tengamos que aburrirnos con tareas que pueden ser tediosas.
Escalabilidad de procesos sin aumentar plantilla
Aparte de evitar tener que lidiar con tareas tediosas, algo también muy positivo de las herramientas de IA como LLaMA 3 es la posibilidad de aumentar nuestras capacidades operativas sin necesidad de ampliar la plantilla.
Esto permite resolver situaciones donde el trabajo se incrementa con el tiempo, facilitando la escalabilidad de los negocios o la posibilidad de absorber picos de demanda cuando vienen campañas como Navidad o Black Friday.
Mejora de la experiencia de usuario
A veces pensamos que puede resultar delicado poner una máquina a resolver necesidades de los usuarios, en áreas como la asistencia técnica. Pero la verdad es que las capacidades de los LLM son muy positivas para relacionarse de manera natural con los clientes, evitando posibles recelos por estar comunicando con una IA en lugar de una persona.
Paralelamente, el hecho de poder atender al instante a los clientes es muy positivo, incluso la posibilidad de estar disponibles 24/7, resolviendo en pocos momentos necesidades para las que antes los usuarios tenían que esperar a ser atendidos.
Personalización avanzada del contenido y respuestas
Además, podemos conseguir que el modelo de IA pueda adaptar aspectos como el tono y estilo de comunicación. Esto, unido a la capacidad de entender el contexto específico de las marcas, sirve para que las comunicaciones consigan mantenerse dentro de los parámetros ideales dentro de la identidad corporativa de la empresa.
Buenas prácticas para utilizar Meta LLaMA 3 en tu negocio
Vamos a terminar ofreciendo algunos consejos y buenas prácticas a la hora de aplicar las capacidades de las IA en los entornos empresariales.
Define objetivos claros antes de implementar Meta LLaMA 3
Podemos usar la lA en innumerables tareas. Solo hace falta un poco de imaginación para encontrar parcelas donde nos pueda ayudar. Ahora bien, lo ideal es pensar con detenimiento en qué objetivos tenemos, para conseguir soluciones donde su aplicación sea más beneficiosa para nosotros.
Entrena el modelo con datos relevantes y seguros
Debemos entrenar los modelos con datos relevantes de nuestro negocio, lo que resultará ideal para conseguir que las respuestas tengan más precisión. Pero no solo eso, también para que el las respuestas estén alineadas con las características y valores de las empresas.
En este sentido debes procurar que los documentos o ejemplos tengan la suficiente calidad, porque la calidad de las respuestas dependerá de los datos que proporciones.
Supervisa y ajusta continuamente las respuestas generadas
También es importante que supervises a la IA, para verificar que las respuestas tienen la calidad esperada y la necesaria exactitud. Por supuesto, la IA no es infalible, por muy potente y poderosa que pueda parecer.
Si detectamos problemas es importante corregirlos para, poco a poco, ir afinando el comportamiento del modelo, no solo en su precisión, sino también en la coherencia de las respuestas y el alineamiento con los objetivos y valores de la empresa.
Integra Meta LLaMA 3 en flujos de trabajo específicos y medibles
Intenta que la IA se integre en tus flujos de trabajo, en lugar de adaptarte tú a ella. Puedes conectarla con las herramientas que usas en tu día a día como los sistemas de CRM o las herramientas de soporte actual.
Además, sería ideal que pudieras extraer métricas que te ayuden a entender hasta qué punto la aplicación de modelos como LLaMA 3 están ayudando a mejorar la productividad de tu empresa.
Asegura el cumplimiento de normativas de privacidad y uso ético de la IA
Finalmente, ten en cuenta que el uso de la IA generativa debe ser responsable y cumplir con las normativas actuales, como el RGPD y otras políticas de la empresa. Estas herramientas son muy poderosas pero debemos siempre tener en cuenta usarlas de manera éticamente correcta.
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Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.