Grandes modelos lingüísticos en la empresa

Los grandes modelos lingüísticos (LLM ) son un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para comprender y generar respuestas o salidas similares a las humanas.

Este artículo te proporcionará información detallada sobre los LLM, qué son, por qué son tan populares y cómo pueden emplearlos las empresas.

TL;DR

• Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para el procesamiento del lenguaje natural.
• Estos modelos utilizan algoritmos complejos y redes neuronales para generar respuestas pertinentes y coherentes.
• Entre los grandes modelos lingüísticos más populares están el GPT de OpenAI, como el GPT-2, el GPT-3 y el GPT-4, el BERT y el T5.
• Las empresas podrían hacer una llamada a API a un modelo presentado como servicio: distintas empresas proporcionan API públicas a las que los usuarios pueden conectarse fácilmente. 
• Alternativamente, estos modelos pueden funcionar en servidores que sean propiedad interna de una empresa.
• TextCortex es el compañero de IA todo en uno que las empresas pueden implementar. Incluye un asistente de IA conversacional personalizable llamado ZenoChat que puede generar resultados de alta calidad en más de 25 idiomas y más de 40.000 plataformas.
  

¿Qué son los grandes modelos lingüísticos?

Los grandes modelos lingüísticos son potentes algoritmos de aprendizaje profundo capaces de comprender y generar lenguaje natural.

¿Cómo funcionan?

Estos modelos utilizan algoritmos complejos y redes neuronales para comprender el contexto, la semántica y la sintaxis del texto de entrada y generar respuestas pertinentes y coherentes.
El principal mecanismo que subyace a los grandes modelos lingüísticos es el aprendizaje profundo, en particular el uso de transformadores, que han demostrado un éxito notable en tareas de NLP . 

LLMs populares

Los grandes modelos lingüísticos más populares incluyen la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI, como GPT-2, GPT-3 y GPT-4, así como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) y T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) de Google.

Todos ellos se han vuelto cada vez más sofisticados y potentes, con iteraciones más recientes como GPT-3 y GPT-4 que presumen de una mayor precisión, fluidez y comprensión del contexto.

Capacidades

Estos modelos son capaces de realizar diversas tareas, como responder preguntas, resumir textos, traducir, analizar sentimientos e incluso crear contenidos originales como historias, poemas o artículos.

El papel de los LLM en la empresa

Ahora que ya entiendes mejor qué son los LLM, echemos un vistazo al papel que desempeñan en las empresas.

Aprovechar las API

Hay distintas formas de confiar en un LLM en la empresa, más allá de la simple interfaz web.

Puedes hacer una llamada a API a un modelo presentado como servicio: distintas empresas proporcionan API públicas a las que los usuarios pueden conectarse fácilmente. El proceso aporta varias ventajas, como una mayor sofisticación y velocidad.

Ejecutar un modelo de código abierto

También podrías descargar y utilizar un modelo de código abierto en un entorno que gestiones personalmente.

Puede ser la solución perfecta para determinadas empresas o casos de uso. Estos modelos pueden funcionar en servidores que sean propiedad interna de una empresa o en un sistema informático en la nube gestionado por la empresa.

Contrapartidas

Por supuesto, las empresas deben tener en cuenta las contrapartidas que conllevan los LLM y aplicar medidas de precaución para reducir algunos de los peligros potenciales asociados a su uso:

• ‍Complejidad - Crear y mantener un LLM es muy complejo. Las organizaciones deben investigar siempre si poseen la experiencia y la capacidad de los empleados de ciencia de datos e ingeniería para establecer y supervisar un LLM. ‍
• Confidencialidad - Al utilizar LLMs, es importante tener en cuenta que pueden procesar y generar texto basado en entradas que pueden contener información sensible o confidencial. Esto significa que los datos confidenciales deben mantenerse seguros y no quedar expuestos durante las interacciones con los LLM, tanto para los usuarios individuales como cuando se integran en otros procesos.
• ‍Privacidad de los datos - Aunque los LLM no almacenan ni comparten explícitamente los datos que utilizan para el entrenamiento o las interacciones futuras, sigue existiendo el riesgo de que se produzcan fugas de información involuntarias o violaciones de la privacidad, sobre todo cuando se trata de información personal o sensible. Si un servicio como ChatGPT se vuelve a entrenar regularmente sobre las interacciones de los usuarios, otros usuarios pueden ser capaces de averiguar que se enviaron datos sensibles al servicio en algún momento, o incluso hacer que el servicio los genere.
• ‍Cumplimiento de la normativa - Es esencial cumplir la normativa sobre protección de datos, como el GDPR y otras leyes de la UE, al utilizar LLM en aplicaciones empresariales, ya que no hacerlo puede acarrear fuertes multas, repercusiones legales y daños a la propia reputación.

Es esencial asegurarse de que la utilización de LLM por parte de tu organización se ajusta a las normas éticas y no da lugar a la producción de material perjudicial. Garantizar esto es imprescindible para cualquier empresa.

TextCortexLa mejor alternativa para las empresas

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Lo que distingue a Zeno del resto de chatbots es su total personalización: ¡te permitirá diseñar tu propio homólogo de IA para una comunicación más sofisticada y matizada!

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