Cómo los grandes modelos lingüísticos abordan la TI empresarial

Los grandes modelos lingüísticos se han hecho cada vez más populares en los últimos años debido a su capacidad para generar texto de alta calidad.

Se entrenan utilizando potentes recursos informáticos que los hacen capaces de procesar grandes cantidades de datos rápidamente: esto les permite construir representaciones de conocimiento complejas que pueden utilizarse para diversas tareas.

Este artículo te dará algunas ideas sobre qué son los grandes modelos lingüísticos, cómo pueden ser aprovechados por la TI empresarial y los riesgos asociados a ellos.

¡Desentrañemos los detalles!

TL;DR

• Los grandes modelos lingüísticos son sistemas de inteligencia artificial que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje natural.
• Pueden utilizarse para la atención al cliente, el análisis de sentimientos, la traducción y la generación de contenidos.
• Los LLM conllevan riesgos como perpetuar prejuicios, generar información falsa o engañosa y requerir la formación de grandes cantidades de datos, que pueden incluir información personal y sensible.
• Los LLM más utilizados son Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla y BERT.
• Las mejores prácticas para implantarlas en las empresas incluyen elegir el modelo adecuado, preparar/ajustar los datos, planificar una integración con los sistemas ya existentes y ser consciente de ello.
• TextCortex es el compañero de IA todo en uno que incluye un asistente de IA conversacional personalizable llamado ZenoChat, capaz de generar resultados de alta calidad en más de 25 idiomas y más de 40.000 plataformas.
  

LLM (Grandes Modelos Lingüísticos)

Los grandes modelos lingüísticos son sistemas de inteligencia artificial que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje natural.

Se entrenan con grandes cantidades de datos de texto, como libros, artículos y sitios web, para aprender patrones y relaciones en el lenguaje.

¿Cómo funcionan?

Los grandes modelos lingüísticos funcionan utilizando algoritmos de aprendizaje profundo, concretamente redes neuronales.

Durante el entrenamiento, se presenta al modelo un texto de entrada y se le entrena para predecir la siguiente palabra o secuencia de palabras del texto: el modelo ajusta entonces sus parámetros para mejorar sus predicciones basándose en los datos de entrenamiento.

Una vez entrenado el modelo, puede generar texto nuevo en respuesta a las instrucciones que se le den. Para ello, el modelo recibe la instrucción como entrada y, a continuación, utiliza las pautas y relaciones lingüísticas que ha aprendido para generar una respuesta.

Beneficios 

He aquí algunas formas en que los grandes modelos lingüísticos pueden ser aprovechados por la TI empresarial: 

1. Atención al cliente : se pueden utilizar grandes modelos lingüísticos para impulsar chatbots y asistentes virtuales que ayuden a los clientes con sus consultas y problemas. Estos chatbots pueden responder a los clientes en un lenguaje natural, proporcionando una asistencia rápida y eficaz.
2. Análisis de sentimiento - Estos modelos también pueden utilizarse para analizar las opiniones y reseñas de los clientes para determinar el sentimiento e identificar áreas de mejora. Esto puede ayudar a comprender mejor a los clientes y mejorar tanto los productos como los servicios.
3. Traducción - los grandes modelos lingüísticos son muy útiles para mejorar la precisión y la velocidad de los servicios de traducción. Pueden entrenarse con grandes cantidades de datos multilingües para proporcionar traducciones de alta calidad en tiempo real.
4. Generación de contenidos - grandes modelos lingüísticos pueden generar fácilmente contenidos de alta calidad, como descripciones de productos, blog posts y actualizaciones de redes sociales. Esto puede ahorrar tiempo y recursos a los equipos de creación de contenidos y ayudar a mejorar su coherencia y calidad.
   

Riesgos

Los grandes modelos lingüísticos también conllevan algunos riesgos que hay que tener en cuenta.

Pueden aprender y perpetuar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede conducir a resultados discriminatorios o injustos.

Pueden generar información falsa o engañosa, lo que puede tener consecuencias negativas, especialmente en el caso de noticias o información relacionada con la salud.

Además, los grandes modelos lingüísticos requieren el entrenamiento de grandes cantidades de datos, que pueden incluir información personal y sensible: existe el riesgo de que estos datos se vean comprometidos, lo que provocaría violaciones de la privacidad y otros problemas de seguridad.

Grandes modelos lingüísticos y TI empresarial

Con el auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los grandes modelos lingüísticos son cada vez más importantes para las TI de las empresas.

Echemos un vistazo más de cerca a cómo los procesos empresariales aprovechan las capacidades de AI cada vez con más frecuencia.

Algunos ejemplos y casos de uso

En primer lugar, ¿cuáles son algunos ejemplos populares de tecnologías AI que se basan en grandes modelos lingüísticos?

Microsoft 365 Copilot combina la potencia de los grandes modelos lingüísticos con tus datos en Microsoft Graph y las aplicaciones de Microsoft 365 para que tus palabras se conviertan en tu activo más poderoso para conseguir grandes resultados.

Adobe también ha lanzado la versión inicial de su propio sistema generativo AI para la generación de imágenes mediante el entrenamiento de su sistema Firefly, basado en imágenes generadas por humanos.

En general, los LLM más utilizados son Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla y BERT.

Uso comercial

Aprovechando las ventajas de los LLM, las empresas pueden automatizar fácilmente los procedimientos, mejorar la toma de decisiones y descubrir información ventajosa que, en consecuencia, conduce a un aumento de la productividad y a ventajas competitivas.

Los grandes modelos lingüísticos han experimentado un repunte en su utilización y visibilidad recientemente, pero en realidad han estado presentes en el sector tecnológico durante varios años.

Buenas prácticas para implantar los LLM

He aquí algunos pasos especialmente útiles que las empresas pueden seguir para iniciar su andadura con los modelos AI :

1. Elige el modelo adecuado : es importante elegir un LLM en función de las necesidades específicas, teniendo en cuenta la complejidad de la tarea, las capacidades del modelo y los recursos necesarios.
2. Prepara los datos y afínalos : recopila los datos adecuados para calibrar tu modelo, comprueba dos veces que sus paradigmas son aplicables a tu empresa y que el resultado es pertinente para el campo dado.
3. Planifica una integración con los sistemas ya existentes : implementa la integración del LLM seleccionado en tus procesos e infraestructura existentes, para garantizar una interrupción mínima.
4. Sé consciente : no tengas miedo de abordar los problemas éticos y de privacidad relacionados con el despliegue de la IA. Asegúrate de cumplir las leyes de privacidad de datos y de utilizar la inteligencia artificial de forma ética.
   

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