LLM: Cómo los modelos de lenguaje impulsan negocios

Los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), avanzadas tecnologías entrenadas con enormes volúmenes de datos, han sido protagonistas en el posicionamiento de la IA generativa desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en 2022.

Esta tecnología logró un gran impacto en las operaciones y los procesos de las empresas que se vieron beneficiadas con mayor eficiencia y productividad.

Como pueden entender y generar lenguaje con precisión, estas herramientas permiten mejorar la atención al cliente, analizar datos más rápido y personalizar experiencias.

¿Cómo pueden las empresas maximizar el valor de los LLM mientras enfrentan sus desafíos? Te lo contamos en este artículo.

Qué son los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM)

Los LLM son sistemas de inteligencia artificial creados para entender y generar lenguaje de forma similar a cómo lo hacen las personas. Están entrenados con miles de textos y usan redes neuronales profundas que les permiten captar patrones complejos en el lenguaje.

Estos modelos son capaces de hacer muchas tareas útiles, como traducir, resumir, responder preguntas o incluso ayudar a programar y escribir contenido.

Según IBM, los LLM pueden manejar hasta cientos de miles de millones de parámetros, lo que los hace altamente versátiles:

• El GPT-3 se lanzó en 2020 con 175.000 millones de parámetros.
• El modelo Jurassic-1 de AI21 Labs tiene 178.000 millones de parámetros.

¿Cuáles son las aplicaciones de los LLM en la industria?

De acuerdo con IBM, los LLM pueden aportar mucho valor a las empresas en tareas como crear texto, resumir contenido, generar código o analizar sentimientos.

Las siguientes son algunas de las aplicaciones de estas ventajas en distintas industrias, considerando sus particularidades específicas:

¿Qué desafíos hay en el desarrollo y entrenamiento de LLM?

Los LLM se basan en tecnologías como el aprendizaje automático y redes neuronales, y necesitan una buena infraestructura para funcionar bien. Su desarrollo depende de grandes volúmenes de datos, potentes unidades de procesamiento gráfico (GPUs) o unidades de procesamiento sensorial (TPUs) y algoritmos optimizados que permitan procesar enormes cantidades de texto con eficiencia.

La forma en que se entrena un LLM varía según qué tan complejo sea y para qué se vaya a utilizar. Salesforce establece los siguientes modelos de entrenamiento:

• Aprendizaje de disparo cero (Zero-shot learning): El modelo responde sin haber visto ejemplos previos, clasificando fuentes de datos en tiempo real.

• Aprendizaje de pocos disparos (Few-shot learning): Se proporciona al modelo un conjunto reducido de ejemplos para mejorar su capacidad de generar respuestas más precisas en contextos específicos.

• Cadena de pensamiento (Chain of Thought – CoT): Divide preguntas complejas en pasos más pequeños y lógicos, guiando al modelo a razonar de manera estructurada y mejorando la precisión en problemas de múltiples etapas.

• Modelos de ajuste fino y específicos del dominio: Se entrenan con datos especializados para mejorar el desempeño en áreas concretas, como análisis de sentimientos en redes sociales o lenguaje técnico en medicina.

• Modelo de representación lingüística: Convierte el texto en vectores numéricos para que la computadora analice relaciones semánticas.

• Modelo multimodal: Integra múltiples formatos de datos (texto, audio, imágenes, video) para mejorar la comprensión y generación de contenido en diferentes medios.

Entrenar y desarrollar LLM no es fácil: necesitan muchos recursos y equipos potentes, que pueden implicar costes altos y un impacto ambiental. También hay que tener cuidado con los datos usados para entrenarlos porque pueden tener sesgos que afectan las respuestas.

¿Cuáles son las técnicas de evaluación y métricas para LLM?

Evaluar a fondo los LLM es clave para asegurar que den respuestas precisas y útiles, como espera una empresa. Como estas herramientas ya afectan decisiones importantes y la experiencia de usuario, evaluarlas bien ayuda a detectar fallos y mejorar su utilidad.

La empresa de servicios y consultoría de TI SP Software (P) Limited asegura que “evaluar el desempeño de un LLM es un proceso multifacético que implica la combinación de métricas automatizadas, juicio humano y consideraciones prácticas“.

Las siguientes son algunas de las métricas para evaluar los LLM, cada una diseñada para medir aspectos específicos de su rendimiento:

1. Perplejidad: Evalúa la capacidad del modelo para predecir la siguiente palabra en una secuencia. Una puntuación baja indica mayor precisión en las predicciones.

2. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Mide la calidad de las traducciones generadas por el modelo comparándolas con textos de referencia.
3. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Se utiliza para evaluar la calidad de resúmenes generados, midiendo la superposición de palabras entre el texto generado y el texto de referencia.

4. Similitud semántica: Analiza qué tan coherente y relevante es el texto generado en relación con la consulta inicial. Esto puede incluir juicios humanos o métricas automatizadas.

5. Precisión y F1 Score: Son métricas comunes en tareas de clasificación que evalúan la proporción de predicciones correctas y el equilibrio entre precisión y exhaustividad.

¿Cuáles son las estrategias para la alineación ética de LLM?

Según la Unidad de Vinculación e Investigación Científica (BCN) de Argentina “fue demostrada mediante estudios científicos la existencia de sesgos algorítmicos ligados a los discursos y las representaciones sociales en los Modelos de Lenguaje con Aprendizaje Automático LLM”. El estudio realizado por expertos argentinos demostró la falta de representación equitativa de algunos segmentos de la población. 

Lo anterior es una de las preocupaciones éticas más significativas que plantea el desarrollo y entrenamiento de LLM. Si los datos con los que se entrena no están bien seleccionados, el modelo puede parecer preciso, pero en realidad estar dando respuestas sesgadas.

Sin embargo, las preocupaciones éticas sobre el uso y desarrollo de LLM también incluyen la falta de transparencia en su funcionamiento y el potencial uso indebido en la generación de desinformación.

Además, su alto consumo energético genera inquietudes sobre el impacto ambiental, mientras que su implementación en diversos sectores suscita debates sobre privacidad, derechos laborales y la responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas.

De acuerdo con previsiones de Gartner, en 2026, “las organizaciones que instrumentalicen la transparencia, la confianza y la seguridad de la inteligencia artificial verán mejorar en un 50 % los resultados de sus modelos de IA en términos de adopción, objetivos de la empresa y aceptación por parte del usuario”. 

Para garantizar el uso ético de los LLM, será fundamental implementar auditorías regulares que detecten sesgos y errores, además de promover la transparencia en los datos de entrenamiento. La supervisión humana en decisiones críticas, junto con la creación de límites y regulaciones claras, asegura un desarrollo controlado.

También será esencial educar a usuarios y desarrolladores sobre mejores prácticas y riesgos, mientras se establecen mecanismos de corrección efectivos para abordar resultados inesperados.

Casos de uso exitosos de LLM en empresas

Los siguientes son algunos casos de uso concretos, donde empresas líderes han integrado LLM para optimizar procesos, mejorar la interacción con clientes y generar innovaciones disruptivas:

Futuras tendencias en la investigación y aplicación de LLM

El desarrollo de LLM sigue avanzando hacia nuevas fronteras, con innovaciones que prometen transformar aún más su capacidad y alcance. Una de las principales tendencias es el perfeccionamiento de las capacidades actuales: los desarrolladores están trabajando para mejorar la precisión de los modelos, logrando un rendimiento cercano o incluso superior al humano en ciertos contextos.

Al mismo tiempo, el futuro de los LLM parece dividirse en dos caminos complementarios: modelos más grandes, capaces de procesar volúmenes masivos de datos con mayor rapidez, y modelos más pequeños y especializados, diseñados para tareas específicas con un alto grado de precisión. Esta dualidad permitirá a las empresas adoptar soluciones que se ajusten a sus necesidades particulares.

Diversas entidades a nivel internacional, como el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés), crean iniciativas de pruebas, evaluación, validación y verificación de esta clase de tecnologías.

El año pasado creó el programa ARIA (Evaluación de Riesgos e Impactos de la IA) destinado a “ayudar a mejorar la comprensión de las capacidades y los impactos de la inteligencia artificial“. Esté tiene como objetivo “ayudar a organizaciones e individuos a determinar si una tecnología de IA determinada será válida, fiable, segura, privada y justa una vez implementada“.

Para comprender plenamente el impacto que la IA está teniendo y tendrá en nuestra sociedad, necesitamos probar su funcionamiento en escenarios realistas, y eso es precisamente lo que estamos haciendo con este programa”, Gina Raimondo , secretaria de Comercio de EE. UU.

Estas tendencias muestran que los LLM seguirán creciendo, no solo a nivel técnico, sino también en cómo cambian la forma en que usamos la inteligencia artificial en las empresas.

Preguntas frecuentes sobre LLM

¿Qué distingue a un LLM de otros modelos de lenguaje más pequeños?

Los LLM se distinguen por su tamaño masivo, entrenados con grandes cantidades de datos de texto. Esto les permite capturar patrones complejos en el lenguaje y generar texto más coherente y contextualmente relevante en comparación con modelos más pequeños.

¿Cuáles son las principales consideraciones éticas al implementar LLM en productos comerciales?

Las principales consideraciones éticas incluyen garantizar la privacidad de los datos, abordar posibles sesgos en las respuestas y prevenir el uso indebido para generar contenido dañino o desinformación. Además, es esencial ser transparente sobre el funcionamiento y las limitaciones del modelo para ganar la confianza de los usuarios.

¿Cómo se puede medir la eficacia de un LLM en tareas específicas?

Para saber si un LLM funciona bien en tareas concretas, se pueden usar métricas automáticas y también probarlo con usuarios reales. Esto asegura que el modelo cumpla adecuadamente con los objetivos propuestos.

¿Qué recursos computacionales son necesarios para entrenar un LLM desde cero?

Entrenar un LLM desde cero requiere recursos computacionales significativos, como GPUs o TPUs de alto rendimiento, almacenamiento masivo y una infraestructura tecnológica robusta. Este proceso también demanda un gran consumo energético y costos elevados, además de experiencia técnica avanzada para manejar su entrenamiento.

¿Cómo pueden las empresas integrar LLM en sus operaciones diarias de manera efectiva?

Para que las empresas integren LLM de manera efectiva en sus operaciones diarias, pueden utilizarlos en la automatización de tareas repetitivas como atención al cliente, la generación de contenido personalizado y el análisis avanzado de datos.