AnuncioUn modelo de lenguaje grande (LLM) es un modelo de lenguaje que se caracteriza por su capacidad de generar lenguaje para propósitos generales. Los LLM adquieren estas habilidades aprendiendo relaciones estadísticas de documentos de texto durante un proceso de capacitación computacionalmente intensivo. Los modelos de lenguajes grandes obtienen estas habilidades mediante el uso de enormes cantidades de datos para aprender enormes cantidades de parámetros durante la capacitación. Al hacerlo, consumen una cantidad extremadamente grande de recursos informáticos. Los modelos de lenguaje grandes son, en términos más generales, redes neuronales artificiales (básicamente llamadas transformadores) y se entrenan mediante métodos de aprendizaje autosupervisado o semi-supervisado. Los modelos de lenguaje grandes funcionan como modelos de lenguaje autoadaptativos que pueden realizar diversas tareas de lenguaje natural. como comprender, resumir, traducir, predecir y crear textos tomando un texto de entrada y prediciendo repetidamente la siguiente ficha o palabra. Hasta 2020, la única forma de adaptar un modelo a tareas específicas era realizar ajustes. Sin embargo, se han diseñado modelos más grandes, como los ahora populares GPT-3 y GPT-4, para lograr resultados similares con la ayuda de una ingeniería rápida. Además de la capacidad de adquirir conocimientos de sintaxis, semántica y “ontología” en corpus de lenguaje humano, se cree que los modelos de lenguaje grandes también son capaces de capturar imprecisiones y sesgos en los corpus. Los modelos de lenguaje grandes se utilizan, por ejemplo, en Open Assistant, ChatGPT y Ernie Bot. Algunos modelos de lenguaje importantes incluyen la línea de modelos GPT de OpenAI (por ejemplo, GPT-3.5 y GPT-4 utilizados en ChatGPT y Microsoft Copilot), PaLM y Gemini de Google ( utilizado en Bard), la familia de modelos de código abierto Llama 2 de Meta y los modelos Claude AI de Anthropic. ChatGPT y LLM pueden acelerar algunas tareas de desarrollo, desde codificación hasta marketing, tales como: Documentación de código y documentación de softwarePruebas de softwareDesarrollo de software y redacción de pruebas Escritura de código Material de marketing Generación de información sobre datos Los límites de los modelos de lenguaje grandes Los modelos de lenguaje grandes están diseñados para comprender y generar el lenguaje humano. Pueden analizar y comprender textos, generar respuestas coherentes y realizar tareas relacionadas con el lenguaje. En las aplicaciones empresariales, los grandes modelos de lenguaje desempeñan un papel crucial en diversas áreas. Permiten el procesamiento del lenguaje natural, lo que permite a las empresas extraer información de grandes cantidades de datos de texto o mejorar la creación de contenido. Un ejemplo popular del uso de modelos de lenguaje de IA es la atención al cliente a través de chatbots automatizados. Los modelos de lenguaje grandes también pueden ayudar con el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas y la recuperación de información. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales, los LLM pueden realizar muchas tareas sin ajustes adicionales. Los modelos de lenguaje grandes no sustituyen a un ser humano. Son un conjunto de guiones diseñados para funcionar basándose en el entrenamiento y la lógica. Es crucial ser consciente de las limitaciones de los LLM en términos de las cosas contextualmente correctas que se generan. Los LLM crean sus resultados basándose en las probabilidades de la siguiente palabra, no en la veracidad. Esto provoca alucinaciones, es decir, gastos que no son ciertos. Esto puede limitarse proporcionando al modelo de lenguaje un contexto (por ejemplo, un conjunto de documentos de texto) para encontrar respuestas.

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