Lo que las empresas deben saber sobre los modelos de lenguajes grandes (LLM)

Desde dar forma a historias hasta simplificar artículos complejos y participar en conversaciones que parezcan genuinamente humanas, los grandes modelos de lenguaje (LLM) están impulsando una nueva era de la IA.

En este artículo, compartimos nuestra experiencia de una década como empresa de desarrollo de software de IA y nos sumergimos en el mundo de los LLM, desentrañando sus entrañas y explorando cómo están remodelando el futuro de la inteligencia artificial.

Comencemos con lo básico: ¿Qué son los modelos de lenguaje grandes?

Un modelo de lenguaje grande es un algoritmo entrenado para reconocer, resumir, traducir, predecir y generar cualquier forma de texto.

¿En qué se diferencian los LLM de los modelos de lenguajes tradicionales?

Los grandes modelos de lenguaje caen bajo el paraguas de algoritmos de aprendizaje profundo conocidos como redes neuronales transformadoras . Es la arquitectura transformadora la que ayudó a superar las limitaciones de los modelos de lenguaje tradicionales que existen desde hace años.

Los modelos de lenguaje tradicionales operaban de manera secuencial, procesando una palabra (o carácter) a la vez y entregando un resultado una vez que se había consumido todo el texto de entrada. Si bien eran bastante funcionales, estos modelos tenían un defecto notable: solían "olvidar" el comienzo de una secuencia cuando llegaban al final.

Todo cambió en 2014 cuando se introdujo por primera vez el mecanismo de atención que luego fue popularizado por Google. El mecanismo de atención permitió un cambio de paradigma respecto del procesamiento secuencial, permitiendo que un modelo transformador percibiera toda la secuencia simultáneamente.

Esto revolucionó la comprensión del contexto por parte de las máquinas. Al abarcar la totalidad de la entrada a la vez, el modelo transformador gana la capacidad de comprender los matices y las relaciones complejas entre las palabras de un texto.

¿Cómo funcionan los LLM bajo el capó?

Los modelos de lenguaje grandes aprenden de los datos.

Los conjuntos de datos utilizados para formar LLM son enormes. Por ejemplo, se cree que el conocido y muy querido GPT4 de OpenAI ha sido entrenado con alrededor de 13 billones de tokens (piense: unidades básicas de texto que un modelo puede procesar).

El modelo aprende gradualmente las palabras, los conceptos detrás de ellas y las relaciones entre ellas. Una vez que un modelo ha aprendido lo suficiente, puede transferir su "conocimiento" para resolver problemas más complejos, como predecir y generar texto.

Esto es posible gracias a una arquitectura de transformador de dos componentes formada por un codificador y un decodificador:

En la imagen, "desplazado a la derecha" significa que durante la generación de cada token en la secuencia de salida, el modelo considera los tokens generados previamente (que están "situados" a la izquierda) como contexto. Entonces, el modelo "mira hacia atrás" a los tokens que ya ha generado para determinar el siguiente token de la secuencia. Fuente de la imagen: ITRex

Una vez que un texto de entrada se introduce en un modelo, se convierte en tokens que pueden ser partes de palabras, palabras completas, partes de oraciones u oraciones completas. Luego, los tokens se convierten en representaciones de espacio vectorial que preservan el significado inicial del token.

El codificador estructura estas representaciones, seleccionando detalles importantes y creando un vector de contexto basado en eso. Entonces, el vector de contexto contiene la esencia de todo el texto de entrada.

Según el resultado inicial y basándose en el vector de contexto, el decodificador genera un resultado coherente, por ejemplo, seleccionando la palabra más adecuada para terminar una oración. Al repetir este proceso, un modelo transformador puede generar el pasaje completo palabra por palabra.

Debido a este extenso proceso de capacitación, los LLM no se limitan a realizar una tarea específica y pueden atender múltiples casos de uso. Este tipo de modelos también se denominan modelos de cimentación. Sin embargo, puede ajustar los modelos básicos para realizar una tarea limitada alimentándolos con pequeños fragmentos de datos en los que concentrarse.

¿Cómo se utilizan los modelos de lenguaje grandes en los negocios?

Los grandes modelos lingüísticos están demostrando ser activos valiosos en todos los sectores. A continuación se presentan algunos casos de uso para darle una idea de lo que son capaces de hacer los LLM.

1. Chatbots y asistentes virtuales

Los LLM están impulsando la evolución del servicio y el compromiso del cliente. Los chatbots y asistentes virtuales impulsados ​​por LLM pueden manejar consultas complejas, brindar recomendaciones personalizadas y participar en conversaciones similares a las humanas, mejorando las experiencias de los usuarios y la eficiencia operativa.

Las empresas de energía, como Essent, se enfrentan a una afluencia constante de demandas de servicio al cliente. Jeroen Roes, director principal del programa de IA conversacional de Esse nt, afirma que la empresa había dependido de la telefonía como su principal herramienta de servicio al cliente durante décadas. Sin embargo, ante la intensificación de la competencia y el aumento de las solicitudes de servicio al cliente, Essent reconoció la necesidad de reinventar sus operaciones para mantener una ventaja competitiva.

La empresa vio una oportunidad en los chatbots basados ​​en LLM. Al aprovechar esta tecnología innovadora, Essent logró satisfacer las crecientes necesidades de servicio al cliente.

2. Análisis de sentimiento, investigación de mercado y predicción de tendencias

Las empresas están aprovechando los LLM para realizar análisis de sentimiento con el fin de medir la opinión pública, realizar un seguimiento de la percepción de la marca y predecir las tendencias del mercado. Al analizar grandes conjuntos de datos, los LLM ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas, optimizar las estrategias de marketing y mantenerse por delante de la competencia.

Por ejemplo, Sprinklr, una plataforma de gestión de redes sociales y participación del cliente, aprovecha grandes modelos de lenguaje para el análisis de sentimientos. Esto ayuda a las empresas a monitorear y participar en debates relacionados con su marca o producto en las redes sociales. La plataforma de Sprinklr analiza datos de redes sociales para identificar patrones de sentimiento y proporcionar información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes.

3. Generación de contenido

Los LLM están cambiando los viejos enfoques para escribir contenido. Pueden generar artículos, informes y descripciones de productos de alta calidad. El contenido generado por los LLM se puede personalizar para adaptarse a voces de marcas específicas, garantizando coherencia y autenticidad. A continuación se muestran algunos LLM destacados que se utilizan para la generación de contenido en todos los sectores:

• GPT-3, 4: estos modelos destacan en la generación de diálogos, redacción, traducción y muchas otras tareas relacionadas con el lenguaje, similares a las de los humanos.
• LaMDA: LaMDA de Google está diseñado para generar conversaciones y generar texto, ofreciendo aplicaciones valiosas en la interacción humana.
• Megatron-Turing NLG: Megatron-Turing NLG, un modelo de lenguaje versátil, se utiliza para una amplia gama de tareas basadas en texto y es particularmente conocido por su sólido soporte para múltiples idiomas.
• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: Estos modelos son expertos en generar imágenes basadas en descripciones textuales, abriendo nuevas posibilidades en la generación de contenido creativo

4. Recomendaciones personalizadas

Las plataformas de comercio electrónico y los servicios de streaming están aprovechando los LLM para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios. Estos modelos analizan el comportamiento y las preferencias de los usuarios para seleccionar contenido, productos y servicios adaptados a los gustos individuales, mejorando la satisfacción y retención del cliente.

Por ejemplo, Instacart, un servicio de entrega de comestibles, utiliza LLM para abordar consultas sobre nutrición y ofrecer recomendaciones de productos personalizadas.

Adopción de LLM para empresas: factores a considerar

La incorporación de grandes modelos lingüísticos en sus operaciones comerciales es un movimiento estratégico que puede generar importantes beneficios. Sin embargo, es crucial navegar esta transformación de manera reflexiva y meticulosa. Aquí, profundizamos en los factores esenciales que debe considerar al adoptar un LLM para su empresa.

1. Infraestructura y recursos disponibles

Los LLM necesitan poder de procesamiento, por lo que requieren una infraestructura sólida. Antes de sumergirse, evalúe su infraestructura de TI actual y determine si puede adaptarse a las importantes demandas computacionales de los LLM, o si es necesaria una actualización o expansión.

Además, tenga en cuenta que los LLM pueden consumir muchos recursos. A medida que su negocio crece y aumenta su dependencia de los LLM, la escalabilidad se vuelve fundamental. Asegúrese de que su infraestructura no sólo sea adecuada para las necesidades actuales, sino que también pueda adaptarse a las futuras. La escalabilidad podría implicar agregar servidores más potentes, utilizar soluciones basadas en la nube o una combinación de ambos.

2. Elija si desea utilizar código abierto o personalizado

Hay dos formas comunes de adoptar LLM: ajustar un modelo de código abierto o entrenar uno personalizado. Su elección debe alinearse con sus objetivos comerciales.

Los modelos de código abierto, como GPT-3,5, ofrecen un punto de entrada rentable para experimentar con aplicaciones impulsadas por IA. Están previamente capacitados en amplios conjuntos de datos y pueden realizar una amplia gama de tareas relacionadas con el lenguaje. Sin embargo, es posible que no se adapten a sus necesidades específicas, lo que requiere ajustes.

Si necesita una ventaja competitiva y una mayor flexibilidad, los modelos personalizados son el camino a seguir. Ofrecen flexibilidad en la implementación, lo que le permite adaptar la estructura, la configuración y el tamaño del modelo a sus requisitos y objetivos específicos. Por ejemplo, si ejecuta una plataforma de comercio electrónico, se puede capacitar a un LLM personalizado para comprender mejor las consultas específicas de productos y las interacciones de los usuarios.

3. Sopesar la experiencia y las habilidades disponibles

La implementación exitosa de un LLM depende de un equipo capacitado. Los expertos en procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y aprendizaje profundo son activos cruciales. Estos profesionales pueden ajustar y optimizar los LLM para su caso de uso específico, garantizando que cumplan sus objetivos comerciales de manera efectiva.

Y si carece de experiencia interna, considere asociarse con proveedores de servicios de IA generativa. Especializados en la creación de soluciones de IA, pueden proporcionar las habilidades y la orientación necesarias.

4. Asegúrese de considerar los requisitos de cumplimiento y gobernanza de datos

Las empresas que operan en los sectores de la salud, las finanzas y otras industrias reguladas cumplen estrictas normas de privacidad de datos. En consecuencia, al implementar LLM, deben prestar atención al cumplimiento y la gobernanza de datos.

Establezca políticas sólidas de gobierno de datos y medidas de cumplimiento para salvaguardar los datos de los usuarios y mantener la confianza. El cifrado, los controles de acceso y las pistas de auditoría son componentes esenciales de la protección de datos. Asegúrese de que sus LLM también cumplan con las regulaciones específicas de la industria, como HIPAA en atención médica.

Desafíos y riesgos asociados con los LLM

Si bien los LLM ofrecen capacidades notables, también presentan desafíos que las empresas deben conocer. Aquí, analizamos estos desafíos y ofrecemos soluciones para garantizar una implementación exitosa de LLM:

Desafío 1. Sesgo en los datos de capacitación

Los LLM aprenden de vastos conjuntos de datos, pero estos conjuntos de datos pueden contener sesgos presentes en las fuentes originales. Como resultado, el contenido generado por LLM puede perpetuar o amplificar involuntariamente este sesgo.

Mitigación : Audite y ajuste periódicamente los LLM para identificar y eliminar sesgos. Implemente pautas y algoritmos de detección de sesgos durante el entrenamiento del modelo para reducir los sesgos en la salida. Además, considere diversificar los conjuntos de datos de entrenamiento para minimizar el sesgo inherente.

Desafío 2. Preocupaciones por la privacidad y la seguridad de los datos

Los LLM a menudo manejan datos confidenciales de clientes o información patentada. Las medidas de seguridad inadecuadas pueden provocar violaciones de datos.

Mitigación : implemente estrictas medidas de seguridad de datos, incluido el cifrado de datos confidenciales, controles de acceso para restringir el acceso a los datos únicamente al personal autorizado y el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos relevantes (por ejemplo, GDPR, HIPAA). Actualice periódicamente los protocolos de seguridad para adelantarse a las amenazas emergentes.

Desafío 3. Curva de aprendizaje y resistencia de los empleados

Los empleados acostumbrados a los flujos de trabajo tradicionales pueden resistirse a la integración de los LLM, considerándolos disruptores o amenazas a sus funciones.

Mitigación : invertir en programas integrales de capacitación para mejorar las habilidades de los empleados y familiarizarlos con la tecnología LLM. Implemente estrategias de gestión de cambios que involucren a los empleados en el proceso de transición y enfaticen los beneficios de los LLM para mejorar la eficiencia y la productividad.

Desafío 4. Riesgo de dependencia excesiva

Depender en gran medida de los LLM, especialmente cuando se trata de generar mensajes para la comunicación empresarial, puede diluir la autenticidad y la creatividad de la marca.

Mitigación : lograr un equilibrio entre la automatización y la creatividad humana. Utilice los LLM como herramientas para ayudar y aumentar la creatividad humana en lugar de reemplazarla. Revise y edite continuamente el contenido generado por LLM para alinearlo con la voz y los valores únicos de su marca.

En resumen

Los grandes modelos de lenguaje son herramientas poderosas que prometen impulsar la innovación, mejorar la experiencia del cliente y optimizar las operaciones. Comprender las complejidades de los LLM y las consideraciones para su adopción es vital para las empresas que buscan una ventaja competitiva.

Si está considerando embarcarse en el viaje de un LLM y explorar las posibilidades ilimitadas que ofrecen, ¡estamos aquí para ayudarlo! Comuníquese con ITRex y responderemos cualquier pregunta sin respuesta y lo ayudaremos a abrazar el futuro con los LLM.

Publicado originalmente en https://itrexgroup.com el 26 de septiembre de 2023.