Los modelos de lenguaje grande recientemente ganaron una gran prominencia después de que su caso de uso altamente competente ChatGPT se convirtiera en un éxito de la noche a la mañana. Al ver el éxito de ChatGPT y otros ChatBots, una multitud de personas y organizaciones se han interesado en explorar la tecnología que impulsa dicho software.
Los modelos de lenguaje grande son la columna vertebral detrás de este software que permite el funcionamiento de varias aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, como traducción automática, reconocimiento de voz, respuesta a preguntas y resumen de texto. Aprendamos más sobre LLM y cómo puede optimizarlo para obtener los mejores resultados.
¿Qué son los modelos de lenguaje grande o ChatGPT?
Los modelos de lenguaje grande son un modelo de aprendizaje automático que aprovecha las redes neuronales artificiales y grandes silos de datos para potenciar las aplicaciones de NLP. Al capacitarse en grandes cantidades de datos, LLM adquiere la capacidad de capturar varias complejidades del lenguaje natural, que utiliza además para:
- Generación de nuevo texto.
- Resumen de artículos y pasajes.
- Extraccion de datos
- Reescribir o parafrasear el texto.
- Clasificación de datos
Algunos ejemplos populares de LLM son BERT, Chat GPT-3 y XLNet. Estos modelos están entrenados en cientos de millones de textos y pueden proporcionar soluciones valiosas para todo tipo de consultas de usuarios distintas.
Casos de uso populares de modelos de lenguaje grande
Estos son algunos de los casos de uso principales y más frecuentes de LLM:
Generación de texto
Los modelos de lenguaje grande utilizan inteligencia artificial y conocimientos de lingüística computacional para generar automáticamente textos en lenguaje natural y completar varios requisitos comunicativos de los usuarios, como escribir artículos, canciones o incluso chatear con los usuarios.
Máquina traductora
Los LLM también se pueden usar para traducir texto entre dos idiomas. Los modelos aprovechan los algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales recurrentes, para aprender la estructura lingüística de los idiomas de origen y de destino. En consecuencia, se utilizan para traducir el texto de origen al idioma de destino.
Creación de contenidos
Los LLM ahora han hecho posible que las máquinas creen contenido coherente y lógico que se puede usar para generar publicaciones de blog, artículos y otras formas de contenido. Los modelos utilizan su amplio conocimiento de aprendizaje profundo para comprender y estructurar el contenido en un formato único y legible para los usuarios.
Análisis de los sentimientos
Es un caso de uso emocionante de modelos de lenguaje grande en el que el modelo está entrenado para identificar y clasificar estados emocionales y sentimientos en texto etiquetado. El software puede detectar emociones como positividad, negatividad, neutralidad y otros sentimientos complejos que pueden ayudar a obtener información sobre las opiniones y reseñas de los clientes sobre diferentes productos y servicios.
Comprensión, resumen y clasificación de texto
Los LLM proporcionan un marco práctico para que el software de IA comprenda el texto y su contexto. Al entrenar el modelo para comprender y analizar grandes cantidades de datos, LLM permite que los modelos de IA comprendan, resuman e incluso clasifiquen texto en diferentes formas y patrones.
Respuesta a preguntas
Los modelos de lenguaje grande permiten que los sistemas de control de calidad detecten y respondan con precisión a la consulta en lenguaje natural de un usuario. Una de las aplicaciones más populares de este caso de uso es ChatGPT y BERT, que analizan el contexto de una consulta y buscan en un gran corpus de textos para encontrar respuestas relevantes a las consultas de los usuarios.
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3 condiciones esenciales para que los LLM sean exitosos
Las siguientes tres condiciones deben cumplirse con precisión para mejorar la eficiencia y hacer que sus modelos de lenguaje grande sean exitosos:
Presencia de enormes cantidades de datos para el entrenamiento de modelos
LLM necesita grandes cantidades de datos para entrenar modelos que brinden resultados eficientes y óptimos. Existen métodos específicos, como el aprendizaje por transferencia y la capacitación previa autosupervisada, que los LLM aprovechan para mejorar su desempeño y precisión.
Construcción de capas de neuronas para facilitar patrones complejos a los modelos
Un modelo de lenguaje grande debe comprender varias capas de neuronas especialmente entrenadas para comprender los patrones intrincados en los datos. Las neuronas en las capas más profundas pueden comprender mejor los patrones complejos que las capas más superficiales. El modelo puede aprender la asociación entre palabras, los temas que aparecen juntos y la relación entre las partes del discurso.
Optimización de LLM para tareas específicas del usuario
Los LLM se pueden ajustar para tareas específicas cambiando la cantidad de capas, neuronas y funciones de activación. Por ejemplo, un modelo que predice la siguiente palabra en la oración generalmente usa menos capas y neuronas que un modelo diseñado para generar nuevas oraciones desde cero.
Ejemplos populares de modelos de lenguaje grande
Aquí hay algunos ejemplos destacados de LLM que se usan ampliamente en diferentes verticales de la industria:
Fuente de imagen: Hacia la ciencia de datos
Conclusión
Los LLM ven el potencial de revolucionar la PNL al proporcionar capacidades y soluciones de comprensión del lenguaje sólidas y precisas que brindan una experiencia de usuario perfecta. Sin embargo, para que los LLM sean más eficientes, los desarrolladores deben aprovechar los datos de voz de alta calidad para generar resultados más precisos y producir modelos de IA altamente efectivos.
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