Hoy en día, la inteligencia artificial tiene muchos propósitos, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción y se utiliza en todos los sectores, hasta el punto en que las aplicaciones son infinitas e imposibles de enumerar con exhaustividad, hasta hace unos cuantos años, difícilmente podríamos haber imaginado que millones de personas en todo el mundo podrían utilizar aplicaciones de inteligencia artificial generativa fáciles de usar que producen textos, imágenes y videos, y estas aplicaciones pueden generar resultados que parecen creados por seres humanos, así como crear cosas que nunca han existido en la realidad.
Por otro lado, el rápido avance de las capacidades de los grandes modelos lingüísticos, que tras décadas de desarrollo han empezado a generar textos complejos y razonablemente creíbles, tomó por sorpresa incluso a los expertos, un modelo lingüístico grande (LLM) es un tipo de programa de inteligencia artificial (IA)que puede reconocer y generar texto, entre otras tareas, los LLM se capacitan con enormes conjuntos de datos de ahí el adjetivo "grande", los LLM se basan en el aprendizaje automático: en concreto, en un tipo de red neuronal llamado modelo transformador.
Según la página web de IBM https://www.ibm.com/es-es/ define los grandes modelos de lenguaje (LLM) como una categoría de modelos básicos entrenados sobre inmensas cantidades de datos, lo que los hace capaces de comprender y generar lenguaje natural y otros tipos de contenido para realizar una amplia variedad de tareas, los LLM se han convertido en un nombre muy conocido gracias al papel que han desempeñado en llevar la IA generativa a la vanguardia del interés público, así como al punto en el que se están centrando las organizaciones para adoptar la inteligencia artificial en numerosas funciones empresariales y casos prácticos.
Los modelos lingüísticos, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), son sistemas de inteligencia artificial diseñados para procesar, entender y generar texto en lenguaje natural, estos modelos están entrenados con grandes cantidades de datos textuales y son capaces de realizar tareas como traducción, generación de texto, resumen, respuesta a preguntas y más, estos modelos trabajan mediante el análisis y predicción de palabras en secuencia, durante su entrenamiento, aprenden patrones del lenguaje al observar cómo las palabras y frases se relacionan entre sí, en su aplicación, dado un contexto, predicen la palabra o frase más probable que siga o generan respuestas coherentes en base a la entrada.
Estos modelos lingüísticos tienen diversas aplicaciones como: asistentes virtuales (como ChatGPT), traducción automática, resumen de textos, detección de sentimientos, chatbots en atención al cliente, entre otros, estos modelos son valiosos en una variedad de industrias por su capacidad para automatizar tareas relacionadas con el lenguaje humano, son sistemas matemáticos o computacionales diseñados para procesar y generar lenguaje humano, su objetivo es entender cómo se estructuran las palabras, frases y oraciones en un idioma, y luego utilizar ese conocimiento para realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje.
Entre los tipos de Modelos Lingüísticos mas conocidos existen los modelos estadísticos, que utilizan la probabilidad y las estadísticas para predecir la siguiente palabra o estructura en una secuencia, por ejemplo: los modelos n-gramas, que calculan la probabilidad de una palabra basándose en las anteriores, también los modelos basados en regla que se construyen usando reglas gramaticales predefinidas, fueron comunes en los primeros sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), pero su uso ha disminuido con el desarrollo de modelos más flexibles y adaptables.
También existen los modelos basados en redes neuronales que emplean inteligencia artificial y aprendizaje automático para aprender las relaciones entre las palabras y las estructuras del lenguaje y como ejemplo existe el: Word2Vec, que convierte palabras en vectores numéricos que capturan su significado en relación a otras palabras, por otro lado, los Transformers que son la base de los modelos más avanzados hoy en día, la arquitectura Transformer, que incluye modelos como BERT, GPT (Generative Pretrained Transformer), y T5, que permite procesar y generar texto de manera mucho más eficiente y precisa, utilizando el mecanismo de "atención" para entender mejor el contexto en el lenguaje.
En conclusión, los LLM tendrán un impacto en todas las industrias, desde finanzas hasta seguros, recursos humanos, atención médica, en dominios de impacto social como la medicina, la ciencia, el derecho y la política y más, al automatizar el autoservicio del cliente, acelerar los tiempos de respuesta en un número cada vez mayor de tareas y brindar mayor precisión, enrutamiento mejorado y recopilación inteligente de contexto.
Mientras tanto, recuerda que todo está previsto para que tengas un día de ¡Bien para arriba!
