LLM

Un Large Language Model (LLM) es un programa de inteligencia artificial (IA) diseñado para entender y generar lenguaje humano. Es una herramienta de texto «inteligente» que puede responder preguntas, escribir artículos, resumir información y mantener conversaciones. Las plataformas de IA generativa, como ChatGPT, LLaMA y Gemini, usan LLM para proporcionar respuestas similares a las humanas a las indicaciones de los usuarios.

Cómo funcionan los LLM

Los LLM dividen el texto de entrada en piezas más pequeñas llamadas «tokens», que son palabras o partes de palabras. Luego, el modelo usa un sistema complejo llamado red neuronal para analizar estos tokens y buscar patrones y relaciones basados en lo que «aprendió» durante su proceso de entrenamiento. Los LLM se entrenan con grandes cantidades de texto de libros, artículos y sitios web. El modelo aprende datos, gramática y formas habituales de comunicación de las personas.

Cuando se proporciona una indicación a un LLM, este predice qué texto debe aparecer a continuación, una palabra a la vez, usando los patrones que ha aprendido. Esto le permite generar desde respuestas breves hasta ensayos largos, incluso código fuente de computadora. Debido a su salida similar a la humana, los LLM se usan en chatbots, asistentes virtuales, herramientas de traducción y muchas otras aplicaciones.

Qué hace que un LLM sea «grande»

La palabra «grande» en LLM se refiere tanto a la enorme cantidad de datos de texto con la que se entrena el modelo como a la enorme cantidad de parámetros que hay dentro del modelo: a menudo miles de millones o incluso billones. Estos parámetros ayudan al modelo a tomar decisiones sobre el lenguaje, pero también requieren mucha capacidad de procesamiento.

Aunque los LLM son potentes, tienen limitaciones. Por ejemplo, pueden cometer errores o proporcionar información que no sea precisa. Su salida también puede reflejar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Por lo tanto, es recomendable verificar la información importante recibida de los servicios de IA generativa y comprobar las referencias utilizadas para generar la salida.