Los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés) son modelos de aprendizaje automático especializados en entender y producir lenguaje natural. Están realizando avances significativos en varios sectores, ofreciendo beneficios más allá de la aplicación que les hizo famosos: los chatbots. LLMs, como ChatGPT, a menudo están equipados con los últimos avances en aprendizaje profundo y se entrenan en grandes conjuntos de datos no estructurados para capturar patrones complejos, relaciones y contextos condicionales en texto.
Estos modelos tienen numerosos usos: desde generar borradores para la creación de contenido y permitir chatbots más interactivos hasta traducciones automáticas de idiomas y análisis de sentimientos. Los LLMs pueden reducir tareas repetitivas, crear contenido, ayudar a abordar la escasez de talento y mejorar la productividad general en diversos contextos organizacionales. Sus aplicaciones han ido más allá de la simple generación de texto para incluir tareas complejas como la agrupación de texto y la generación de código. Sin embargo, no deben considerarse como fuentes definitivas de verdad, sino como herramientas que ayudan a la generación de ideas, resolución de problemas y brainstorming.
Construir LLMs no está exento de desafíos. Requieren grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de computación, lo que implica costos elevados y tiempos de entrega más largos. Una brecha de habilidades en IA, tiempos de entrenamiento lentos y problemas de interpretación son otros obstáculos. A pesar de estos, los beneficios de los LLMs son persuasivos. Los LLMs pueden capturar matices del lenguaje, mejorar las traducciones, automatizar la recopilación de información y potencialmente acelerar el entrenamiento de modelos al reducir los datos necesarios.
Los LLMs de código abierto están ganando impulso, respaldados por comunidades vibrantes. Tras el lanzamiento de ChatGPT, hemos visto un aumento en los LLMs de código abierto como Guanco, h2oGPT y OpenAssistant. Huggingface, por ejemplo, ha sido fundamental para llevar LLMs que siguen instrucciones a diversas aplicaciones. Los LLMs de código abierto, a pesar de sus pequeños presupuestos, son competitivos, gracias a las contribuciones de sus comunidades y estrategias como la adopción de bajo rango (LoRa, por sus siglas en inglés) que reducen los costos de entrenamiento.
Sin embargo, las soluciones listas para usar seguirán siendo atractivas para las empresas debido a su facilidad de uso y soporte. A largo plazo, el futuro podría presenciar una sinergia entre las organizaciones con LLMs propietarios y las comunidades de código abierto. A medida que crece la adopción de la IA, los desarrolladores de modelos propietarios podrían centrarse en construir y mantener grandes modelos utilizando sus recursos, mientras que las comunidades de código abierto podrían centrarse en ajustar estos modelos, democratizando así los LLMs en diferentes entornos.
