¿Qué son los grandes modelos de lenguaje?

Los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) son un tipo de inteligencia artificial cada vez más popular diseñada principalmente para generar respuestas similares las humanas a las entradas que los usuarios realizan por escrito, de forma oral o por otros medios. Todos los LLM se entrenan con grandes volúmenes de texto y aprenden a predecir la próxima palabra o secuencia de palabras en función del contexto proporcionado por un prompt. Pueden incluso imitar el estilo de escritura de un autor o un género específico.

Los LLM salieron del laboratorio e irrumpieron en la conciencia colectiva a principios de la década de 2020. Desde entonces, gracias a su impresionante habilidad para interpretar solicitudes y producir respuestas pertinentes, se han convertido en productos independientes y capacidades de gran valor añadido integradas en el software empresarial. Ofrecen procesamiento de lenguaje natural, traducción automática, generación de contenidos, chatbots, resúmenes de documentos, etc.

Esta tecnología sigue evolucionando rápidamente, incorporando conjuntos de datos cada vez mayores y agregando capas de entrenamiento y ajustes para conseguir una mejora del rendimiento de los modelos. Un entrenamiento más amplio y profundo mediante una infraestructura informática más potente que nunca está generando capacidades de razonamiento cada vez más sofisticadas que pueden utilizarse para definir planes con el fin de alcanzar objetivos organizacionales. Estas capacidades de razonamiento también apuntalan las funcionalidades de los agentes de IA, que utilizan LLM avanzados para realizar tareas que les encargan agentes humanos.

¿Qué son los grandes modelos de lenguaje?

Los grandes modelos de lenguaje son sistemas de inteligencia artificial que se ha entrenado en vastos conjuntos de datos, a menudo formados por miles de millones de palabras extraídas de libros, la web y otras fuentes, para generar respuestas similares a las humanas y contextualmente relevantes a las consultas. Debido a que los LLM están diseñados para comprender las preguntas, llamadas "prompts" en la terminología de LLM, y generar respuestas en lenguaje natural, pueden realizar tareas como responder a preguntas de los clientes, resumir información de informes, traducir entre idiomas y escribir poesía, código informático o borradores de correos electrónicos. Los LLM suelen tener un conocimiento sofisticado de la gramática y la semántica de los idiomas en los que se entrenan. Se pueden configurar usando los datos propios de una organización para ofrecer respuestas únicas para esta.

A pesar de estas impresionantes capacidades, los usuarios deben ser conscientes de las limitaciones de los LLM. Datos obsoletos y prompts mal formulados pueden dar lugar a errores, como un chatbot que da una respuesta incorrecta sobre los productos de una empresa. La falta de datos suficientes puede hacer que los LLM obtengan respuestas o "alucinen". Y aunque los LLM ofrezcan excelentes predicciones, han demostrado ser poco aptos para explicar cómo llegaron a un conclusión determinada. Estas son algunas de las áreas de mejora de los LLM más recientes.

Aun así, los LLM suponen un avance significativo en el ámbito del procesamiento de lenguaje natural. Los usos empresariales son muy numerosos, por lo que se desarrollan y adoptan rápidamente nuevas aplicaciones.

Conclusiones clave

• Los grandes modelos de lenguaje están a la vanguardia en el campo del procesamiento de lenguaje natural, y también se están utilizando para desarrollar una IA multimodal que puede generar audio e imágenes.
• "Grande" es un término relativo que hace referencia al número de parámetros que evalúa el modelo para determinar el resultado de un prompt específico.
• Los LLM saltaron al primer plano en 2022 con el lanzamiento de ChatGPT, una aplicación que puso el modelo GPT-3.5 de OpenAI a disposición del público. Llama, Gemini y Cohere Command son otros modelos populares.

Los grandes modelos de lenguaje en detalle

El procesamiento de lenguaje natural es un área de la inteligencia artificial que lleva activa desde los años sesenta del siglo pasado, y los primeros modelos de lenguaje se remontan a décadas atrás. Los grandes modelos de lenguaje representan un salto en este ámbito mediante el uso de aprendizaje profundo, que agrega aprendizaje automático a redes neuronales para generar modelos más sofisticados. Otra característica de los LLM es que el entrenamiento de los modelos fundacionales se realiza sin intervención humana para el etiquetado de datos. Este proceso se denomina aprendizaje autosupervisado.

El concepto moderno de LLM nació en 2017 en un artículo pionero de Google que describía una potente arquitectura nueva llamada redes de transformadores. Los transformadores aplicaban un mecanismo de autoatención que permitía el procesamiento paralelo para acelerar y reducir el costo del entrenamiento y el despliegue de modelos. OpenAI aplicó esta arquitectura para crear GPT-1, considerado por muchos el primer LLM moderno.

Esto llamó la atención de las empresas, que están descubriendo rápidamente que los LLM puede ayudarlas en una miríada de casos de uso y ofrecen un enorme potencial para impulsar la productividad, la eficiencia y la capacidad de respuesta a los clientes de sus negocios.

Los LLM frente a otros modelos de IA: eficiencia y escalabilidad

Los LLM son uno de los muchos tipos de IA desarrollados mediante aprendizaje automático. No obstante, existen algunos elementos que definen y distinguen a estos modelos. El principal es su tamaño. Se dice de los LLM que son "grandes" por el número de parámetros que intervienen en el cálculo del resultado final, así como por la cantidad de datos que se incluyen en el entrenamiento del modelo ajustando dichos parámetros.

• Tamaño y rendimiento: los LLM se definen por el tamaño del modelo, que refleja el número de parámetros que determinan sus resultados. Los modelos líderes han crecido de forma exponencial en tan solo unos años: GPT-1 tenía tan solo 100 millones de parámetros y se especula que su más reciente sucesor, GPT-4, tiene más de 1,75 billones, aunque OpenAI no ha revelado su tamaño real.
  
  Normalmente, cuanto mayor es el tamaño del modelo y de su conjunto de datos de entrenamiento, mayor es su capacidad de generar respuestas únicas y pertinentes que imitan de forma óptima las capacidades de comprensión y generación de lenguaje de los humanos. El rendimiento puede medirse a través de la perplejidad, una métrica que cuantifica la confianza del modelo a la hora de predecir la próxima palabra en su secuencia de salida.
  
  Por lo general los modelos más grandes ofrecen un rendimiento superior, pero no en todos los aspectos. Entre sus posibles inconvenientes pueden incluirse una latencia más alta (esto es, el tiempo que tarda el modelo en responder a un prompt) y dificultades para crecer por la infraestructura informática que requieren. También es más complejo personalizarlos para casos de uso empresariales específicos. Por ese motivo, se están llevando a cabo esfuerzos notables por desarrollar LLM más pequeños, cuyo despliegue es más económico, aunque su rendimiento sigue siendo idóneo, al menos en un número más limitado de ámbitos y casos de uso.
• Escalabilidad y despliegue: los LLM pueden desplegarse de distintas maneras. Los proveedores comerciales, como OpenAI, Google y Cohere, ponen sus modelos a disposición del público en servicios alojados a través de navegadores, aplicaciones o llamadas a API. Sin embargo, muchas empresas prefieren alojar sus propios LLM, por lo general modelos fundacionales que se han ajustado o ampliado con datos de negocio exclusivos (o ambas cosas) en servidores locales o en sus entornos de nube pública, donde llevan a cabo la fase de inferencia de la ejecución de los modelos. A su vez, las personas y el software interactúan con ellos mediante llamadas directas o a través de puntos finales de API.
  
  Con independencia de su método de despliegue, los LLM, especialmente aquellos a los que puede acceder el público en general o grandes fuerzas laborales, necesitan poder ampliarse para satisfacer la demanda prevista sin rebasar en exceso el presupuesto de las empresas. El escalado requiere sacrificios económicos. Las medidas que permiten incrementar la escalabilidad, como una infraestructura de inferencia más potente, la informática distribuida o un equilibrio de carga y un almacenamiento en la memoria cache efectivos, tienen un precio. La incapacidad para conseguir el equilibrio correcto entre costos y beneficios puede dar lugar a una latencia que compromete la facultad de ejecutar aplicaciones en tiempo real, un rendimiento inconsistente, una adopción lenta por parte del personal y medidas inadecuadas de privacidad y seguridad de datos.
• Adaptabilidad a distintos ámbitos: los mejores modelos fundacionales pueden incorporar datos generales abstractos y demostrar creatividad en sus resultados. Una vez que se ha seleccionado un modelo con la potencia y la funcionalidad adecuadas, el ajuste fino puede ayudar a mejorar aún más el rendimiento en ámbitos y casos de uso especializados. La fase de aprendizaje supervisado adapta el modelo al ámbito que se desee sin necesidad de volver a entrenar de forma radical el modelo fundacional.
  
  Alinear las distribuciones de funciones enfatizando los datos con características compartidas entre ámbitos tanto en la fase de entrenamiento inicial como de ajuste fino del desarrollo también es una manera eficaz de impulsar la adaptabilidad a distintas áreas.
  
  
  Los LLM son un tipo de IA que genera lenguaje y aplica redes neuronales con un entrenamiento intensivo para evaluar y responder a prompts. No existe un umbral para calificar a un modelo de "grande". La definición de este atributo no cesa de crecer al hacerse los modelos más sofisticados y aumentar la potencia de los recursos informáticos, especialmente con el acceso a clústeres de GPU.
  
  Antes de que comience el entrenamiento, el lenguaje se convierte en tokens, representaciones numéricas de las palabras o de partes de alfabetos y del discurso que las computadoras pueden entender.
  
  A continuación, se seleccionan un algoritmo (que incluye una red neuronal informática extensa) y un conjunto de datos para un aprendizaje autosupervisado. Durante la fase de entrenamiento, el algoritmo ajusta sus miles de millones o incluso billones de parámetros para predecir de forma precisa el siguiente token de una secuencia, hasta que el modelo responde correctamente a los prompts. Por lo tanto, los parámetros del modelo contienen el aprendizaje logrado en la fase de entrenamiento.
• Arquitectura básica de transformadores: los transformadores fueron el salto conceptual que facilitó la ola actual de entusiasmo por los LLM y la IA generativa. Propuesta en un artículo revolucionario del equipo de investigación de Google en 2017, la arquitectura de transformadores se alejaba de los enfoques previos de creación de modelos de lenguaje. En lugar de basarse estrictamente en un proceso llamado recurrencia, que implica una serie secuencial de entradas y salidas, los transformadores implementan un mecanismo denominado "autoatención", que toma en cuenta simultáneamente la relación entre distintas palabras, incluso aquellas distantes en el flujo de un texto, al procesar oraciones. Esto se logra creando tres vectores distintos: uno para la palabra que se está considerando; otro para las palabras circundantes con el fin de establecer su grado de importancia a la hora de entender la palabra; y un tercero que representa la información contenida por la palabra. Este tercer vector tendrá un valor diferente dependiendo del contexto de la palabra. Por ejemplo, la palabra "agotado" puede indicar el grado de cansancio de una persona o puede significar que un determinado producto no está disponible.
  
  Tomemos como ejemplo esta cadena de texto:
  "¿Cómo te sientes?", preguntó.
  
  Él contesto: "No estoy seguro. No puedo ir al trabajo hoy y llevo así un tiempo. Estoy agotado".
  
  Antes de que la autoatención se convirtiera en parte del proceso, los algoritmos no tenían forma de detectar la relación entre "sientes" y "agotado", así que era probable que se produjeran errores de interpretación. La autoatención brinda una manera de establecer la importancia de la relación entre las dos palabras, aunque no estén cercanas en la secuencia de palabras.
  
  Más aún, por medio de la autoatención, los modelos pueden entrenarse con grandes cantidades de datos en paralelo, procesando oraciones al mismo tiempo en vez de trabajar palabra por palabra. Esto permite aprovechar aún más las capacidades de las GPU. Los transformadores pueden analizar los tokens de un prompt de forma simultánea para ofrecer respuestas más rápido y resolver mejor las ambigüedades.
• Entrenamiento y ajuste fino: los modelos fundacionales son los LLM más usados en la actualidad. Se entrenan con un corpus de datos que a menudo se extrae de internet y de otros repositorios de información escrita. Los modelos exitosos que se consiguen a partir de este intervalo de aprendizaje autosupervisado, en el que se ajustan de forma iterativa miles de millones de parámetros, suelen ser buenos ofreciendo resultados generales: crean texto en diversos contextos, entienden el significado de distintos estilos de discurso y presentan ideas complejas o incluso abstractas.
  
  Un modelo fundacional puede ajustarse para mejorar su precisión y optimizar su rendimiento en un área específica, como la salud o las finanzas, o para un caso de uso, como la traducción o la generación de resúmenes. El proceso de ajuste fino empieza con el modelo fundacional y a continuación se entrena el LLM final con conjuntos de datos etiquetados más pequeños y precisos para afinar su capacidad de abordar tareas específicas útiles para un sector o una aplicación empresariales.
• Importancia del modelo y la escalabilidad: en última instancia, los desarrolladores de LLM deciden el número de parámetros con el que se va a entrenar su algoritmo y cuántos datos necesitan para hacerlo de forma efectiva. Cuanto mayor sea la cifra, más complejo será el modelo resultante y, por lo general, más únicos, precisos y pertinentes serán los resultados. Pero este rendimiento mayor implica costos de entrenamiento y operativos más elevados, así como desafíos de escalado para prestar servicio a más usuarios una vez que el modelo está entrenado.
  
  La escalabilidad del despliegue de cualquier LLM está determinada parcialmente por la calidad del modelo. Tanto el algoritmo de entrenamiento como la arquitectura del modelo y el conjunto de datos elegidos por los desarrolladores de IA tienen un efecto en la optimización del consumo de recursos de su modelo fundacional, lo que incluye la memoria, los procesadores y la energía necesarios para ejecutar las funciones deseadas.
  
  También están emergiendo nuevas técnicas para reducir el tamaño de los modelos y los corpus de datos de entrenamiento, lo que reduce el costo y la dificultad del escalado sin afectar de forma significativa al rendimiento de los LLM, particularmente de aquellos que se usarán para casos de uso más específicos.

Beneficios y aplicaciones de los grandes modelos de lenguaje

Los LLM son el motor oculto de muchos tipos de aplicaciones de vanguardia. En su mayor parte, el público en general descubrió sus asombrosas capacidades con la llegada de ChatGPT, la versión basada en navegador del modelo GPT-3.5 de OpenAI y sus versiones más recientes, como GPT-4o y GPT-4. Pero sus beneficios se extienden a las empresas, en las que los LLM están demostrando sus competencias en sectores y divisiones de negocio como los servicios financieros, RR. HH., retail, marketing y ventas, desarrollo de software, atención al cliente y el sector salud.

Entre las aplicaciones más populares de los LLM se encuentran los chatbots de atención al cliente, la analítica de sentimientos de los clientes y servicios de traducción contextuales, coloquiales y que suenan naturales. Los LLM también están llevando a cabo tareas más especializadas en segundo plano, como predecir estructuras de proteínas en investigación farmacéutica, escribir código de software e impulsar los agentes que las empresas despliegan cada vez más para automatizar procesos de negocio.

• Versatilidad en distintas aplicaciones : los LLM son la tecnología principal en la que se basa una variedad cada vez más amplia de aplicaciones empresariales y de atención al consumidor. Esta versatilidad nace del proceso de autoentrenamiento de los modelos con grandes conjuntos de datos, que genera una IA extremadamente hábil analizando patrones complejos en los datos para crear resultados pertinentes y contextualizados.
  
  Las aplicaciones de vanguardia aprovechan esta característica para realizar tareas como escribir texto e informes de marketing únicos, analizar el sentimiento de los clientes, resumir documentos e incluso generar resultados que no son de texto, como imágenes o audio. Los agentes de IA en particular demuestran la versatilidad de los LLM por su habilidad para interactuar en un entorno y realizar tareas en distintos ámbitos sin conocimientos especializados.
  
  El proceso de ajuste fino de los modelos con aprendizaje supervisado amplía aún más la gama de aplicaciones empresariales que pueden respaldarse en la IA generativa. Asimismo, la RAG puede incrementar la efectividad de los LLM en entornos empresariales al mejorar la precisión y la pertinencia de sus resultados incorporando datos específicos de las empresas que pueden actualizarse continuamente sin necesidad de modificar el modelo subyacente.
• Mejora de las interacciones con los clientes: los LLM demostraron rápidamente su destreza en el ámbito de la atención al cliente. Este es un caso de uso obvio para quien haya comprobado la habilidad de los LLM para mantener conversaciones y responder a preguntas complejas con resultados claros, detallados y útiles.
  
  No obstante, los LLM pueden mejorar las interacciones con los clientes de muchas formas más allá de los chatbots. Algunas empresas los usan para generar correos electrónicos, mensajes de texto, publicaciones en redes sociales para responder a las preguntas técnicas, de ventas o sobre los productos de los clientes. Otras usan los LLM para traducir las consultas de los clientes que hablan lenguas extranjeras. Los LLM también pueden configurarse para asistir en las ventas y prestar ayuda a los agentes, tanto humanos como de IA, ofreciéndoles información útil y documentación relevante, resumiendo interacciones previas, dando seguimiento a las consultas de los clientes y documentando las interacciones.
  
  Una de las mayores firmas de servicios profesionales del mundo, con actividades en más de 100 países, incrementó recientemente sus esfuerzos en cuanto a gestión de las relaciones con los clientes adoptando aplicaciones de IA basadas en LLM. Con el objetivo de conseguir más insights a partir de encuestas a los clientes, la compañía desplegó LLM para analizar el sentimiento de las respuestas. Ahora la IA puede destacar tendencias y ofrecer insights generales sobre la acogida de los productos y servicios, así como posibles mejoras.
• Automatización y productividad: los LLM están demostrando ser extremadamente eficaces a la hora de automatizar tareas repetitivas, incluidas aquellas que implican decisiones demasiado complejas para modelos de IA anteriores. Esta automatización puede ayudar a impulsar la productividad de los empleados, liberándolos para que puedan centrarse en tareas de más alto nivel que requieren creatividad y pensamiento crítico.
  
  Los agentes son una tecnología emergente de vanguardia que permite aprovechar las sofisticadas capacidades de razonamiento de los LLM para guiar flujos de trabajo con una intervención humana mínima. Estas aplicaciones, basadas en modelos de lenguaje fundacionales, se diseñan para tomar decisiones cuando interactúan con humanos y con otros tipos de software en entornos empresariales, y pueden realizar tareas de forma autónoma en distintos ámbitos, generando notificaciones de acciones que necesitan ser revisadas o autorizadas para ayudar a garantizar la supervisión.
  
  Los LLM también están impulsando la productividad de otras maneras, por ejemplo, recuperando información relevante para líderes de negocio y otros responsables de toma de decisiones, creando borradores para profesionales de marketing y escribiendo código de software en colaboración con los desarrolladores.

Casos de uso y ejemplos de grandes modelos de lenguaje

Los LLM se aplican en un número creciente de casos de uso empresariales. En la actualidad, muchas compañías usan chatbots como parte de sus estrategias de atención al cliente, por ejemplo. Pero gracias a la versatilidad de estos modelos, los desarrolladores de software empresarial creativos están aprovechando la tecnología subyacente para abordar un amplio abanico de tareas que van más allá de la simple generación de respuestas lingüísticas.

1. Automatización del soporte al cliente

El soporte al cliente es la aplicación más evidente de los LLM en un contexto empresarial, especialmente para los clientes. Las interfaces de usuario conversacionales (o chatbots) basadas en modelos de lenguaje pueden resolver un número casi ilimitado de consultas a cualquier hora. Esto puede ayudar a reducir drásticamente los tiempos de respuesta, normalmente dilatados debido a la sobrecarga del personal de los centros de llamadas y una de las principales fuentes de frustración para los clientes.

La integración de chatbots con otras aplicaciones basadas en LLM puede automatizar acciones de seguimiento después de una llamada al soporte, como enviar una pieza de repuesto para una máquina, un documento o una encuesta. Los LLM también pueden asistir directamente a agentes humanos, ofreciéndoles información oportuna, análisis de sentimientos, traducción y resúmenes de las interacciones.

Un gestor de fondos con operaciones en más de 50 países y 80 idiomas ha aprovechado estas capacidades para facilitar a sus clientes la búsqueda y la elección de los vehículos financieros más adecuados para sus necesidades. Este especialista en gestión de planes de pensiones modernizó su soporte al cliente con un chatbot personalizado que permitió un incremento del 150 % en los niveles de servicio y una reducción del 30 % en los costos operativos. Ahora los clientes pueden visitar la página web de la empresa y plantear al chatbot preguntas sobre sus cuentas a cualquier hora del día y en múltiples idiomas.

2. Generación y resumen de contenidos

Los LLM pueden crear contenido o resumir contenido existente. Ambos casos de uso son extremadamente útiles para empresas de todos los tamaños que están utilizando la IA para escribir informes, correos electrónicos, blogs, material de marketing y publicaciones para redes sociales, aprovechando al mismo tiempo la habilidad de los LLM para personalizar el contenido generado para grupos o clientes específicos.

Tomando en cuenta el ámbito en cuestión, los resúmenes condensan grandes cantidades de información en un formato más sencillo de consultar y absorber rápidamente para los humanos. Los LLM llevan esto a cabo evaluando la importancia de las distintas ideas de un texto y extrayendo las secciones clave o generando una visión general de la información que les parece más relevante y fundamental en el texto original.

A menudo los LLM reciben críticas por generar resúmenes estándar, lo que significa que sus resúmenes son excesivamente genéricos y omiten detalles clave o puntos importantes enfatizados en el material original. También resulta difícil medir la confiabilidad de los resúmenes y comparar el rendimiento de distintos modelos en función de ello. Sin embargo, las compañías está adoptando esta capacidad con gran entusiasmo.

Una compañía líder de comunicaciones en la nube desplegó LLM para resumir de forma automática transcripciones de cientos de tickets de soporte y de chats que se desarrollan a diario en más de veinte idiomas. Esos resúmenes ayudan ahora a los ingenieros de soporte a resolver los desafíos de los clientes más rápido y a mejorar la experiencia global de estos.

3. Traducción

La intención inicial de Google al desarrollar los transformadores era mejorar la capacidad de las máquinas para traducir entre idiomas. Solo más adelante el modelo impresionó a los desarrolladores por el amplio alcance de sus capacidades. Las primeras implementaciones de esta arquitectura por aquellos desarrolladores alcanzaron ese objetivo, ofreciendo un rendimiento inigualable en la traducción de inglés a alemán con un modelo que se entrenó en un tiempo mucho más reducido y con muchos menos recursos que sus predecesores.

Los LLM modernos han ido mucho más allá de este caso de uso limitado. Aunque la mayoría de los LLM no estén entrenados específicamente para traducir, son excelentes interpretando texto en un idioma y reformulándolo claramente en otro cuando se les entrena de forma exhaustiva con conjuntos de datos en ambos idiomas. Este avance para derribar las barreras lingüísticas es extremadamente valioso para las empresas cuyas operaciones cruzan fronteras. Las multinacionales usan servicios lingüísticos avanzados para, por ejemplo, desarrollar soporte multilingüe para sus productos y servicios; traducir guías, tutoriales y activos de marketing; y usar activos educativos existentes para capacitar a sus empleados cuando se expanden a nuevos países.

El futuro de los LLM

Avances en los modelos multimodales

Un área activa de investigación es el uso de LLM como modelos fundacionales para una IA que genere resultados en modalidades no lingüísticas. La impresionante versatilidad de los LLM hace que, mediante un proceso de ajuste fino que usa datos etiquetados, sean capaces de interpretar y crear audio, imágenes e incluso video. Los modelos que reciben prompts o generan resultados en formatos no lingüísticos se denominan a veces grandes modelos multimodales o LMM.

Consideraciones medioambientales

Los LLM suelen requerir cantidades ingentes de potencia informática para desarrollar y operar a gran escala. Entrenar un solo modelo en un clúster de cientos, a veces incluso miles, de GPU a lo largo de varias semanas puede consumir enormes cantidades de energía. Y una vez que se despliega un modelo exitoso, la infraestructura que ejecuta inferencias sigue necesitando mucha electricidad para responder a las consultas constantes de los usuarios.

Se estima que entrenar a GPT-4 requirió 50 gigavatios hora de energía. Como referencia, 50 gigavatios hora de energía podrían, en teoría, proporcionar energía a entre 4500 y 5000 hogares estadounidenses durante un año. Se estima que en la actualidad ChatGPT consume cientos de megavatios hora cada día para responder a millones de consultas. A medida que los modelos se amplían, las preocupaciones en cuanto a su consumo de energía y su sostenibilidad crecen. Por este motivo, las compañías de inteligencia artificial están a la vanguardia en la búsqueda de fuentes de energía alternativas para reducir su huella de carbono.

Crea aplicaciones de LLM con OCI Generative AI

Oracle pone el poder de los LLM en manos de las empresas sin obligarlas a lidiar con los detalles técnicos o las necesidades energéticas de esta apasionante tecnología. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI es un servicio totalmente gestionado que simplifica el despliegue de los más recientes LLM de modo personalizado, altamente efectivo y rentable, evitando la gestión de complejas infraestructuras. Las empresas pueden elegir entre distintos modelos fundacionales y ajustarlos en clústeres de GPU dedicados con sus propios datos para generar modelos que respondan mejor a sus necesidades de negocio.

Las organizaciones que desean retocar más la tecnología subyacente están recurriendo al aprendizaje automático de Oracle Database. Esta plataforma ayuda a los científicos de datos a crear modelos rápidamente simplificando y automatizando elementos clave del ciclo de vida del aprendizaje automático sin necesidad de migrar datos sensibles de sus bases de datos Oracle. La solución incluye marcos de aprendizaje automático populares, API, aprendizaje automático automatizado (AutoML) e interfaces sin código, así como más de 30 algoritmos de alto rendimiento en la base de datos para producir modelos que se pueden usar en las aplicaciones.

Muchas organizaciones líderes también aprovechan la infraestructura de IA de Oracle para crear sus propios LLM. La infraestructura de IA es el pilar los servicios de IA de más alto nivel, como OCI Generative IA, y puede usarse para los LLM más exigentes, con recursos informáticos, redes y almacenamiento acelerados.

El potencial de los LLM para transformar la forma de operar e interactuar con los clientes de las empresas es tan grande que nuevos avances e inversiones en esta tecnología pueden influir en mercados globales y trastocar estrategias de negocio. Pero es importante para los líderes empresariales y de TI ver más allá de las modas, entender las bases del funcionamiento de los LLM, así como sus limitaciones y los desafíos que plantea su adopción, incluso cuando se encuentran en proceso de identificar los muchos beneficios tangibles que puede reportarles esta tecnología.

Preguntas frecuentes sobre los LLM

¿Cómo se ajustan los grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas?

Los LLM se ajustan para aplicaciones específicas agregando a la fase inicial de entrenamiento previo, que recurre al autoaprendizaje para desarrollar un modelo fundacional, una fase de aprendizaje supervisado con una cantidad de datos menor y más específica de un ámbito en concreto.

¿Qué sectores se benefician más del uso de grandes modelos de lenguaje?

Prácticamente todos los sectores están descubriendo las ventajas de los LLM. El sector salud, los servicios financieros y el retail son algunas de las industrias que están explorando una variedad de casos de uso para mejor el soporte a los clientes y automatizar procesos de negocio.

¿Pueden integrarse los modelos de lenguaje con los sistemas empresariales?

Los grandes modelos de lenguaje se suelen integrar con los sistemas empresariales ajustando los modelos fundacionales con datos de las organizaciones y ampliando esos modelos con datos exclusivos mediante la generación aumentada de recuperación.