Un modelo de lenguaje grande (MLG), o Large Language Model (LLM) en inglés, es un tipo de sistema de inteligencia artificial que se entrena utilizando cantidades masivas de datos textuales. Estos modelos son construidos sobre arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo, como redes neuronales transformadoras, y son capaces de comprender y generar texto de manera coherente y contextualmente apropiada.
Uno de los ejemplos más prominentes de un MLG es el modelo GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), desarrollado por OpenAI. GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros y se ha entrenado con un amplio rango de texto disponible en internet. Los modelos de este tipo pueden realizar una variedad de tareas lingüísticas, como traducción de idiomas, redacción de textos, resumen de contenido, y respuesta a preguntas, entre otros.
La capacidad de un MLG se mide, en parte, por la cantidad de parámetros que posee. Los parámetros son los componentes que el modelo ajusta durante su entrenamiento para minimizar errores y aumentar la precisión de sus predicciones. Más parámetros generalmente significan un modelo más complejo y, potencialmente, más preciso. Sin embargo, también exige mayores recursos computacionales tanto para el entrenamiento como para la inferencia.
Los MLG se entrenan a través de un proceso conocido como “pre-entrenamiento” seguido de “ajuste fino”. Durante el pre-entrenamiento, el modelo se expone a grandes volúmenes de texto para aprender, de manera no supervisada, las estructuras y patrones del lenguaje. Posteriormente, el ajuste fino implica afinar el modelo pre-entrenado para tareas específicas mediante aprendizaje supervisado, utilizando conjuntos de datos menores y más específicos.
Ejemplos de aplicaciones prácticas de los MLG incluyen sistemas de atención al cliente automatizados, asistentes personales virtuales como Siri y Alexa, herramientas de generación de contenido, y plataformas de análisis de sentimientos en redes sociales. Por ejemplo, ChatGPT, un chatbot desarrollador por OpenAI, utiliza una versión ajustada del modelo GPT-3 para interactuar de manera más natural y relevante con los usuarios.
Las implicaciones éticas y sociales del uso de los MLG también son significativas. Debido a la gran cantidad de datos utilizados en su entrenamiento, estos modelos pueden reflejar y amplificar sesgos presentes en el texto de origen. Además, su capacidad para generar texto indistinguible del escrito por humanos plantea preocupaciones sobre el potencial uso indebido, como la creación de noticias falsas o spam sofisticado.
Fuentes:
1. OpenAI. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”: https://arxiv.org/abs/2005.14165
2. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”: https://arxiv.org/abs/1810.04805
3. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). “Attention is All You Need”: https://arxiv.org/abs/1706.03762
