Un LLM (Large Language Model) es una inteligenciaartificial (IA) capaz de reconocer y generar textos. Los LLM se entrenan con grandes volúmenes de datos (páginas web, foros, documentos, etc.), de ahí el nombre de "grandes". Los LLM más comunes son ChatGPT, Gemini, Claude y Llama.
A medida que los LLM se convierten en una tendencia dominante en el mercado, su relevancia crece, destacando como uno de los principales impulsores de la eficiencia y la innovación empresarial.
Teniendo esto en cuenta, este artículo pretende ofrecer una visión global de los LLM, explicando qué son, cómo funcionan y cómo pueden aplicarse en las empresas. También conocerá los distintos modelos y algunos ejemplos de LLM.
¿Cómo funciona el LLM?
El mecanismo central del LLM es la atención, que permite al modelo identificar y evaluar distintas partes del texto para comprender mejor el contexto y la relevancia de cada palabra o frase.
Durante la formación, los LLM se exponen a enormes conjuntos de datos textuales, como libros, artículos y páginas web, para aprender patrones lingüísticos y la estructura del lenguaje.
Se entrenan para predecir la siguiente palabra de una secuencia basándose en las anteriores, ajustando sus parámetros internos (pesos) para minimizar los errores. Este proceso se repite innumerables veces, lo que permite al modelo mejorar su capacidad de generar respuestas coherentes y adecuadas al contexto.
Tras el entrenamiento, cuando el LLM recibe un nuevo texto, utiliza sus conocimientos acumulados para generar una respuesta pertinente.
¿Cuáles son los distintos tipos de LLM?
Los LLM pueden clasificarse en distintos tipos en función de sus capacidades, arquitecturas y aplicaciones. Estos son algunos de los tipos más comunes de LLM:
Modelos autorregresivos: estos modelos generan texto prediciendo la siguiente palabra basándose en las anteriores. Algunos ejemplos populares son GPT-4 de OpenAI y Gemini de Google, muy utilizados para tareas como la escritura creativa y la composición de respuestas de chatbot;
Modelos codificador-decodificador (Seq2Seq): estos modelos están diseñados para transformar una secuencia de entrada en otra de salida, lo que resulta útil para la traducción automática y el resumen de textos. Un ejemplo famoso es el Transformer original, que utiliza una arquitectura codificador-decodificador;
Modelos bidireccionales: modelos como el BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google se entrenan para comprender el contexto de una palabra en una frase analizando las palabras que la preceden y la siguen. Esto los hace especialmente eficaces para tareas de comprensión y clasificación de textos;
Modelos multimodales: estos LLM son capaces de procesar y generar no sólo texto, sino también otros tipos de datos. Un ejemplo es Tess AI, la IA generativa de Pareto, que puede generar imágenes, textos y códigos a partir de órdenes sencillas;
Modelos de dominio específico: algunos LLM se ajustan a tareas o dominios de conocimiento específicos, como el jurídico, el médico o el técnico. Estos modelos se entrenan con grandes volúmenes de datos de un campo específico para mejorar su precisión y relevancia en aplicaciones especializadas;
Modelos de aprendizaje cero y pocos ejemplos: estos modelos realizan tareas de procesamiento del lenguaje natural sin entrenamiento específico (cero ejemplos) o con pocos ejemplos (pocos ejemplos), aprovechando el vasto conocimiento general adquirido durante el entrenamiento en una variedad de datos.
Comprender el impacto del LLM en el entorno corporativo y sus casos de uso
LLM está transformando el entorno corporativo, revolucionando la forma de operar de las empresas. Descubre sus principales casos de uso (para qué se utiliza) e impactos.
- Automatización de tareas: LLM automatiza procesos de lenguaje natural como la generación de informes, el resumen de documentos y el servicio a través de chatbots y asistentes virtuales;
- Toma de decisiones: con el rápido análisis de grandes volúmenes de datos, LLM genera valiosos conocimientos para interpretar las opiniones de los clientes, realizar análisis de mercado y mejorar las comunicaciones internas;
- Personalización de experiencias: permite adaptar las comunicaciones y recomendaciones a escala, personalizando las interacciones en función de las necesidades individuales de los clientes;
- Innovación y desarrollo de productos: el LLM acelera la investigación, identifica tendencias y genera ideas innovadoras basadas en datos de mercado;
- Traducción automática: LLM facilita la traducción de contenidos entre distintos idiomas, mejorando la comunicación global;
- Análisis del sentimiento: analiza el sentimiento en los comentarios y las redes sociales, proporcionando información sobre la percepción pública;
- Generación de contenidos y desarrollo de software: desde la creación de artículos hasta la revisión del código, el LLM apoya el desarrollo de software y contenidos relevantes para marketing y medios de comunicación.
¿Cuáles son los retos y las limitaciones del LLM?
A pesar de las numerosas ventajas del LLM, también presenta importantes retos y limitaciones que las organizaciones deben tener en cuenta a la hora de aplicarlo. He aquí algunos de ellos.
Privacidad y seguridad de los datos: la formación en LLM implica el tratamiento de grandes volúmenes de datos, algunos de los cuales pueden ser sensibles para la empresa.
Riesgos de uso indebido (sesgo): existe la posibilidad de que se haga un uso indebido de LLM, como la creación de desinformación o contenidos dañinos. Esto exige que las organizaciones apliquen salvaguardias y supervisen cuidadosamente el uso de esta tecnología.
Alucinación: aunque el LLM es potente, puede fallar en tareas que están fuera del dominio o del tipo de datos con los que fue entrenado. También puede generar respuestas incoherentes o irrelevantes si se enfrenta a preguntas fuera de su ámbito de conocimiento.
Algunos ejemplos de LLM
A continuación se presentan algunos ejemplos de LLM, desarrollados por diferentes empresas, junto con sus principales características:
Tess AI Luz
Modelo rápido y económico, optimizado para las tareas empresariales cotidianas.
- Contexto: 128k fichas
- Coste: Bajo
- Velocidad: Rápida
Capacidades (en una escala de 0 a 1):
- Total: 0,820
- Ciencias Naturales: 0,402
- Codificación: 0,872
- Sentido común: 0,594
- Análisis matemático: 0,702
- Comprensión lectora: 0,797
Tess AI v3
Modelo versátil que destaca en tareas empresariales complejas, desde análisis en profundidad hasta planificación estratégica.
- Contexto: 200.000 fichas
- Coste: Elevado
- Velocidad: moderada
Capacidades:
- Total: 0,883
- Ciencias Naturales: 0,594
- Codificación: 0,920
- Sentido común: 0,683
- Análisis matemático: 0,711
- Comprensión lectora: 0,931
ChatGPT 4º mini
- Versión más rápida y accesible de ChatGPT 4o, con fuertes habilidades de codificación y matemáticas.
- Contexto: 128k fichas
- Coste: Bajo
- Velocidad: Rápida
- (Capacidades: Igual que Tess AI Light)
ChatGPT 4º
- Modelo avanzado que destaca en tareas generales, codificación y razonamiento de sentido común.
- Contexto: 128k fichas
- Coste: Elevado
- Velocidad: moderada
Capacidades:
- Total: 0,887
- Ciencias Naturales: 0,536
- Codificación: 0,902
- Sentido común: 0,691
- Análisis matemático: 0,536
- Comprensión lectora: 0,834
Soneto Claude 3.5
Modelo equilibrado que destaca en codificación y comprensión lectora, con una amplia ventana contextual.
- Contexto: 200.000 fichas
- Coste: Elevado
- Velocidad: moderada
Capacidades:
- Total: 0,883
- Ciencias Naturales: 0,594
- Codificación: 0,920
- Sentido común: 0,683
- Análisis matemático: 0,711
- Comprensión lectora: 0,931
Claude 3.0 Opus
- Modelo potente con gran rendimiento general y capacidad de codificación, pero menor velocidad de procesamiento.
- Contexto: 200.000 fichas
- Coste: Elevado
- Velocidad: Lenta
Capacidades:
- Total: 0,857
- Ciencias Naturales: 0,504
- Codificación: 0,849
- Sentido común: 0,594
- Análisis matemático: 0,601
- Comprensión lectora: 0,868
Claude 3.0 Haiku
- Modelo rápido y económico con un rendimiento general y una capacidad de codificación decentes.
- Contexto: 200.000 fichas
- Coste: Bajo
- Velocidad: Rápida
Capacidades:
- Total: 0,752
- Ciencias Naturales: 0,333
- Codificación: 0,759
- Sentido común: 0,502
- Análisis matemático: 0,389
- Comprensión lectora: 0,737
Géminis 1.5 Flash
- Modelo rápido con una enorme ventana contextual y un buen rendimiento general.
- Contexto: 1 millón de fichas
- Coste: Bajo
- Velocidad: Rápida
Capacidades:
- Total: 0,789
- Ciencias Naturales: 0,395
- Codificación: 0,743
- Sentido común: 0,561
- Análisis matemático: 0,549
- Comprensión lectora: 0,855
Géminis 1.5 Pro
- Modelo versátil con excelentes capacidades generales y una enorme ventana contextual.
- Contexto: 2 millones de fichas
- Coste: Medio
- Velocidad: moderada
Capacidades:
- Total: 0,859
- Ciencias Naturales: 0,462
- Codificación: 0,719
- Sentido común: 0,622
- Análisis matemático: 0,677
- Comprensión lectora: 0,892
Llama 3.1 405B
- Modelo potente con excelentes capacidades generales, de codificación y de análisis matemático.
- Contexto: 128k fichas
- Coste: Elevado
- Velocidad: moderada
Capacidades:
- Total: 0,886
- Ciencias Naturales: 0,511
- Codificación: 0,890
- Sentido común: 0,645
- Análisis matemático: 0,738
- Comprensión lectora: 0,859
Mistral 7B
- Modelo rápido y económico con capacidades generales moderadas. Ideal para tareas sencillas y rápidas que no requieren un alto nivel de complejidad.
- Contexto: 33.000 fichas
- Coste: Bajo
- Velocidad: Rápida
Capacidades:
- General: 0,601
- Ciencias Naturales: N/A
- Codificación: 0,305
- Sentido común: N/A
- Análisis matemático: 0,131
- Comprensión lectora: N/A
Mixtral 8x7B
- Modelo equilibrado con un rendimiento general mejorado en comparación con el Mistral 7B.
- Ofrece un buen equilibrio entre velocidad, coste y capacidades, lo que la hace adecuada para una gran variedad de tareas.
- Contexto: 33.000 fichas
- Coste: Medio
- Velocidad: moderada
Capacidades:
- General: 0,706
- Ciencias Naturales: N/A
- Codificación: 0,402
- Sentido común: N/A
- Análisis matemático: 0,284
- Comprensión lectora: N/A
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Con la variedad de LLM disponibles en el mercado, cada uno ofrece soluciones específicas para distintas necesidades, ya sea para las tareas empresariales cotidianas o para exigencias de codificación y análisis más complejas.
Modelos como Claude, ChatGPT, Gemini, Llama y otros son sólo algunos ejemplos de las herramientas avanzadas que puede utilizar.
Sin embargo, si lo que busca es integrar estas potentes IA en una única plataforma, Tess AI, la IA generativa de Pareto, es la solución ideal. Al reunir los mejores modelos del mercado, Tess AI ofrece un rendimiento versátil y personalizable.Explore Tess AI ahora de forma gratuita y compruebe cómo puede transformar sus resultados.
