¿Qué es un LLM o Large Language Model?
Los LLM están detrás de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa que utilizamos actualmente y facilitan que esta tecnología comprender el lenguaje natural y genere respuestas también en el lenguaje de las personas. En este post te explicaremos cómo funcionan los LLM y qué valor aportan en nuestro día a día.
- ¿Qué significa LLM (Large Language Model)?
- ¿Cómo funciona un LLM?
- Principales características de los Large Language Models
- Ejemplos de LLM más conocidos
- ¿Para qué se utilizan los LLM?
- Ventajas de utilizar Large Language Models
- Casos de uso de LLM en empresas y negocios
- ¿Qué conocimientos se necesitan para usar un LLM?
¿Qué significa LLM (Large Language Model)?
LLM corresponde con las siglas de Large Language Model, una aplicación de la IA que ha cambiado nuestra manera de relacionarnos con los ordenadores. En concreto se trata de un tipo de modelo de Inteligencia Artificial que podemos definirlo en base a sus tres términos clave:
- Large: hace referencia tanto al tamaño del modelo, que es capaz de tratar con miles de millones o billones de parámetros, como a la cantidad de datos usados para entrenarlo.
- Language: que hace referencia a su capacidad de desenvolverse con el lenguaje humano.
- Model: que indica que es un modelo matemático, concretamente uno basado en redes neuronales profundas.
Así pues, un LLM es un modelo de lenguaje de gran escala, capaz de capturar entender patrones complejos como es el lenguaje humano y producir respuestas también en base al mismo lenguaje.
¿Cómo funciona un LLM?
Vamos a ver cómo funciona un LLM, lo que nos dará también la oportunidad de conocerlos un poco más de cerca.
Entrenamiento con grandes volúmenes de datos
Los LLM son modelos que se deben entrenar con cantidades masivas de texto, lo que les permite trabajar luego con cantidades gigantescas de parámetros, necesarios para entender el lenguaje, procesar textos de entrada y producir sus respuestas como salida.
Esos textos, que son suministrados durante el entrenamiento, pueden provenir de diferentes fuentes, como libros, artículos, documentación técnica, páginas web y otros contenidos públicos. Los datos masivos les permite, ajustar una serie de pesos que luego usan para predecir la siguiente palabra o token en función del contexto previo y las estructuras gramaticales, la semántica y las relaciones entre conceptos.
Redes neuronales y arquitectura Transformer
Los modernos LLM se basan en redes neuronales artificiales, que a su vez se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano. Básicamente consisten en nodos (cuyo equivalente serían las neuronas del cerebro) organizados por capas que procesan datos mediante pesos ajustables. En los LLM las redes neuronales son profundas, lo que quiere decir que hay muchas capas y masivas porque manejan enormes cantidades de parámetros.
Existen capas de entrada, capas ocultas donde se aplican transformaciones y capas de salida donde se realizan las predicciones. La arquitectura transformer se aplica en cada una de esas etapas y consiste en mecanismos de autoatención (self-attention) que permiten al modelo analizar la relación entre todas las palabras de una secuencia, independientemente de su posición.
Tokens, embeddings y contexto
En el trabajo de los LLM se usan los tokens, que son fragmentos de palabras o símbolos en los que se divide el texto que se pretende entender o generar. Cada token se transforma en un embedding que consiste en una representación numérica que captura su significado y relación con otros tokens.
Además, tenemos el contexto, que es la ventana de tokens que el modelo puede tener en cuenta al generar una respuesta. Esta ventana es justamente lo que determina su capacidad para mantener coherencia y continuidad con las respuestas a lo largo de una conversación.
Aprendizaje supervisado y por refuerzo (RLHF)
Como hemos dicho antes, los LLM requieren un proceso de entrenamiento, pero además, muchos LLM se refinan mediante un aprendizaje supervisado por refuerzo en el que entra en juego el feedback humano. Para ello muchas personas evalúan respuestas del modelo para guiarlo hacia resultados más útiles, alineados con expectativas humanas y libres de confusiones.
Principales características de los Large Language Models
La mayoría tenemos más o menos una idea sobre las características de los LLM, obtenida a partir de la interacción con diversas IA como GPT, Gemini o Grok. De todos modos, vamos a ver los puntos más importantes que no deberían pasar desapercibidos.
Capacidad de comprender y generar lenguaje natural
Como hemos dicho, los LLM pueden interpretar texto en lenguaje natural. Podemos hacerles preguntas indicando todo tipo de instrucciones precisas y nos ofrecerán las respuestas también en lenguaje natural.
Pero no solo eso, son capaces de interpretar matices del lenguaje humano atendiendo al contexto y otros factores. Con ello pueden luego generar respuestas fluidas con información realmente relevante.
Escalabilidad y generalización del conocimiento
Este tipo de modelos son masivos y permiten trabajar con enormes cantidades de datos organizados. Esto, lejos de ser un problema, constituye una ventaja porque, al aumentar el tamaño del modelo y los datos de entrenamiento, los LLM mejoran su capacidad para generalizar y aplicar conocimientos a dominios variados sin entrenamiento específico en cada uno de ellos.
Aprendizaje contextual y multitarea
Esto quiere decir que un mismo LLM puede aprender al leer el propio contexto enviado en la entrada de datos, pudiendo detectar patrones que luego podrá reproducir para generar la salida.
Además, puede realizar múltiples tareas, no solamente aportar respuestas. Por ejemplo le puedes pedir cosas como que traduzca un texto, genere un resumen, genere código para resolver problemas, clasifique elementos, etc. Todo ello lo consigues simplemente cambiando el prompt, sin necesidad de modelos separados o aprendizaje específico para esas tareas.
Generación de texto coherente y semántica avanzada
Además de todo lo anterior también es muy importante la capacidad de generar texto coherente, gracias a su entrenamiento y arquitectura, aportando consistencia semántica y adaptación al estilo solicitado.
Ejemplos de LLM más conocidos
Como habrás podido acompañar, recientemente han surgido modelos de LLM variados que destacan en unas u otras tareas. Dentro de todos los que puedes o no conocer queremos destacar los siguientes LLM por ser los más populares:
ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT es la aplicación que nos permite trabajar con los modelos de la familia GPT de OpenAI. Son pioneros en este tipo de modelos LLM y destacan por su capacidad conversacional, generación de texto y razonamiento avanzado. Puedes usarlos para obtener respuestas a todo tipo de problemas o como asistentes en programación.
Gemini (Google)
Gemini es la familia de modelos de IA creada por Google. También son LLM multipropósito que puedes usar en todo tipo de tareas, como trabajar con texto, imágenes y otros tipos de información. Su característica más relevante es la integración con los servicios de Google y con el propio buscador. Además, bajo el paraguas de Gemini y la IA de Google están apareciendo herramientas muy relevantes como por ejemplo NotebookLM.
LLaMA (Meta)
Meta también tiene una familia de modelos que están más orientados a investigación y uso comercial. Lo interesante en este caso es que puedes usar estos modelos de manera gratuita siempre que no superes un umbral de uso bastante generoso. Por tanto, puedes descargar los modelos de LLaMa que vienen entrenados y usarlos para lo que necesites.
Claude (Anthropic)
Anthropic es otro de los actores relevantes en el mundo de la IA. Su LLM Claude se usa mucho para tareas de programación pero también tiene propósito general especializado en temas como la seguridad y manejo de contextos largos.
Mistral y otros modelos open source
Existen otros modelos más abiertos todavía que no son tan conocidos pero que tienen un modelo open source muy atractivo. Uno de ellos es Mistral pero también es bastante popular Phi (aunque en este caso es un modelo de lenguaje «small»).
¿Para qué se utilizan los LLM?
Las tareas en las que puedes aplicar un LLM son inmensas, ya que son capaces de aportar valor en múltiples áreas gracias a su arquitectura. No obstante, vamos a ver ahora algunos de los casos de uso más frecuentes.
Asistentes virtuales y chatbots inteligentes
Por ejemplo, se emplean con mucha frecuencia para aportar atención al cliente y soporte técnico. Gracias a ellos podemos conseguir asistentes al cliente que son capaces de mantener conversaciones naturales y resolver dudas complejas.
Generación de contenido y redacción automática
Actualmente son muy usados para generar artículos sobre cualquier tema que queramos abordar. Pero no solo eso, también los podemos usar para generar descripciones de producto, redactar correos, documentación técnica y contenido marketing de forma rápida y coherente.
Programación asistida y generación de código
Otro área donde funcionan de manera excelente es en la programación. Podemos usarlos como asistentes para la generación de código, pero también para que nos expliquen el funcionamiento de un código o sugerir mejoras.
También son especialmente habilidosos para detectar errores en el código que son difíciles de encontrar para el ojo humano.
Análisis de datos y resumen de información
Puedes usarlos para hacer todo tipo de tareas de análisis sobre textos. Por ejemplo son capaces de sintetizar documentos largos, extraer ideas clave y transformar grandes volúmenes de texto en información concisa capaces de ahorrarnos mucho tiempo de lectura y comprensión.
Traducción automática y procesamiento multilingüe
Son excelentes para traducir los textos entre idiomas con mucha exactitud y respetando perfectamente las estructuras gramaticales y semánticas. Esto los convierte en asistentes ideales para generar texto en distintos idiomas.
Ventajas de utilizar Large Language Models
Las ventajas de los LLM se dan sobre todo en la productividad y la asistencia para realización de tareas cognitivas. Vamos a ver en resumen algunos puntos destacables.
Automatización de tareas cognitivas
Los LLM permiten automatizar tareas que tradicionalmente requerían intervención humana, al necesitar de cierto análisis y comprensión. Podemos confiar en ellos para redactar correctamente textos y analizar el significado de textos ya redactados, sobre los que luego podemos realizar preguntas tan complejas como sea necesario.
Ahorro de tiempo y costes operativos
El uso de los LLM en los procesos del día a día ayuda a reducir de manera palpable los tiempos de realización de tareas y los costes operativos, al permitirnos realizar más cosas en menos tiempo y requerir menor intervención humana.
Mejora de la productividad empresarial
Al usar los LLM también conseguimos mayor productividad en el ámbito empresarial. Gracias a ellos podemos contar con asistentes inteligentes que pueden desarrollar distintos tipos de tareas, incrementando la productividad sin tener que aumentar recursos humanos.
Escalabilidad en soluciones basadas en IA
Los LLM pueden atender tareas de todos los tamaños. Donde antes necesitaríamos más personas para atender picos de demanda podemos simplemente usar los LLM para llegar a resolver las necesidades puntuales del negocio, lo que nos permite mayor escalabilidad y crecimiento sostenible.
Casos de uso de LLM en empresas y negocios
Aparte de la atención al cliente y soporte automatizado existen muchas otras tareas donde los puedes usar en el mundo empresarial. Vamos a verlas en resumen a continuación.
Chatbots y asistentes virtuales
Esto más o menos ya lo hemos comentado, pero es bueno recalcar que actualmente es posible hacer chatbots muy avanzados, capaces de resolver incidencias complejas y responder preguntas frecuentes a los usuarios de una manera muy exacta. Esto permite dedicar menos recursos al soporte al cliente y conseguir mejorar el servicio actual.
Marketing, SEO y generación de contenidos
Dentro del marketing online se usan de manera intensiva para la creación de contenidos optimizados para SEO, generación de textos para páginas web con un enfoque totalmente personalizable, descripciones de productos, etc.
Recursos humanos y análisis de CV
En el área de RRHH podemos usar LLM para analizar currículums de candidatos a un empleo, filtrando aquellos que puedan ser interesantes para cubrir una vacante.
Educación y formación personalizada
En el área de educación también son muy valiosos ya que permiten mejorar la experiencia de aprendizaje y resolver dudas en el instante sobre cualquier área que estemos abordando, ajustando respuestas a los niveles de cada alumno.
Desarrollo de software y DevOps
Como hemos dicho antes, también son muy usados en el mundo de la programación. Pero no solo eso, también son actualmente muy valiosos en el área de despliegue, permitiendo ajustar flujos DevOps. Con ello también se consigue mayor productividad y reducir la aparición de errores humanos.
Diferencia entre LLM y modelos NLP tradicionales
Antes de la irrupción de los actuales LLM ya existían modelos tradicionales de procesamiento de lenguaje natural (NLP / Natural Language Processing), solo que éstos no tenían tanta potencia y tampoco eran capaces de resolver problemas con tanta versatilidad.
Los clásicos NPL eran entrenados para tareas más concretas como la clasificación de elementos, el análisis de sentimientos y cosas más elementales. Para ello trabajaban con datasets que permitían resolver únicamente sus objetivos.
Los LLM modernos se diferencian en que son más generalistas. Esto quiere decir que se pueden encargar de realizar múltiples tareas sin entrenamiento específico en cada una de ellas. Esto lo consiguen porque están entrenados con datos masivos y son capaces de aplicar un razonamiento más general.
¿Qué diferencia hay entre un LLM y una IA Generativa?
A veces surge la duda sobre qué diferencias tiene un LLM con una IA Generativa. En este caso tenemos que decir que un LLM es un tipo específico de IA generativa. solo que está especializado en lenguaje natural.
Por tanto, no es que exista una diferencia entre estos conceptos, sino que son niveles distintos de herramientas de inteligencia artificial. Simplemente, como IA generativa se entiende un concepto más amplio, que incluye modelos capaces de generar otros contenidos además de texto, como imágenes, audio o vídeo.
¿Qué conocimientos se necesitan para usar un LLM?
No existe un nivel de conocimiento específico para usar un LLM. Realmente podemos usarlo sea cual sea nuestro nivel de experiencia en tecnología, ya que en el fondo se trata simplemente de interactuar con él por medio de texto. Es decir, lo importante es saber cómo darle al modelo instrucciones claras sobre lo que necesitamos de él (lo que se conoce como crear un buen prompt).
Sin embargo, para sacarle todo el provecho en la realización de una tarea particular, es importante tener un conocimiento sobre el área donde pretendemos trabajar, ya que a veces para validar las respuestas y pedirle que sea más concreto y responda con más exactitud es importante saber de lo que estamos tratando. Es por ello que para algunas tareas como la programación o análisis de datos es importante tener un conocimiento sólido sobre qué queremos conseguir y cómo se debería hacer.
Ahora bien, si ya nuestro objetivo es entrenar un modelo o poner un modelo en producción para resolver tareas particulares en nuestra infraestructura, ahí se requieren conocimientos sólidos de arquitectura de modelos, fine-tuning, evaluación, seguridad y hasta gobierno del dato.
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.