Los LLMs son algoritmos de aprendizaje profundo que pueden realizar una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Estos modelos usan modelos transformadores y se entrenan con conjuntos de datos masivos, lo que les permite reconocer, traducir, predecir o generar texto u otro contenido . Los tipos de LLM se pueden clasificar según el tipo de red neuronal que usan, el tipo de datos que usan para entrenarse y el tipo de tareas que realizan . Algunos ejemplos son:
- Redes neuronales recurrentes (RNN): Son redes neuronales que tienen conexiones entre las unidades neuronales y pueden procesar secuencias temporales. Se usan para tareas como la generación de texto, la traducción automática y el análisis del sentimiento.
- Redes neuronales convolucionales (CNN): Son redes neuronales que tienen filtros que se aplican a las unidades neuronales y pueden procesar imágenes o secuencias lineales. Se usan para tareas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la segmentación semántica.
- Redes neuronales generativas adversarias (GAN): Son redes neuronales que compiten entre sí mediante un proceso de aprendizaje por refuerzo. Una red genera contenido falso y la otra intenta distinguirlo del real. Se usan para tareas como la creación de imágenes, el cambio de estilo y la síntesis de voz.
Los LLMs pueden analizar una gran cantidad de datos de texto y utilizar esta información para comprender el contexto y el significado de las palabras, frases y oraciones. Estos modelos destacan en tareas como la generación de texto, la traducción de idiomas, la creación de contenido creativo, la respuesta a consultas y la generación de código 1.
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Como entrenan los LLMs
Los LLMs se entrenan utilizando conjuntos de datos masivos y algoritmos de aprendizaje profundo. El proceso de entrenamiento implica alimentar al modelo con grandes cantidades de datos de texto y ajustar los pesos de la red neuronal para que el modelo pueda predecir con precisión el siguiente token en una secuencia de texto . Los LLMs se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, y se utilizan diferentes arquitecturas de red neuronal, como redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales generativas adversarias (GAN).
El proceso de entrenamiento de un LLM es computacionalmente intensivo y requiere una gran cantidad de recursos de hardware y software. Los modelos se entrenan en clústeres de GPU y se utilizan técnicas de paralelización para acelerar el proceso de entrenamiento.
Como evalúan los LLMs
Los LLMs se evalúan en función de su capacidad para realizar tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y su capacidad para comprender el contexto y el significado de las palabras, frases y oraciones. La evaluación de los LLMs se puede dividir en tres categorías principales: evaluación de conocimientos y capacidades, evaluación de alineación y evaluación de seguridad.
La evaluación de conocimientos y capacidades implica evaluar la capacidad de un LLM para realizar tareas específicas de PLN, como la generación de texto, la traducción de idiomas y la respuesta a consultas. La evaluación de alineación implica evaluar la capacidad de un LLM para comprender el contexto y el significado de las palabras, frases y oraciones. La evaluación de seguridad implica evaluar la capacidad de un LLM para evitar la generación de contenido inapropiado, engañoso o dañino.
La evaluación de los LLMs se realiza utilizando conjuntos de datos de prueba y métricas de evaluación específicas para cada tarea. Algunas métricas comunes utilizadas para evaluar los LLMs incluyen la precisión, la coherencia, la fluidez y la relevancia. Los conjuntos de datos de prueba se utilizan para evaluar la capacidad de un LLM para comprender el contexto y el significado de las palabras, frases y oraciones, y para evaluar su capacidad para realizar tareas específicas de PLN.
¿Cuáles son las limitaciones de los LLM?
Los LLMs tienen algunas limitaciones que deben tenerse en cuenta. Algunas de ellas son:
- Envenenamiento de datos de entrenamiento: El rendimiento del LLM depende en gran medida de la calidad de los datos de formación. Los actores malintencionados pueden manipular estos datos, introduciendo sesgos o información errónea para comprometer los resultados 1.
- Ejecución de código no autorizado: La capacidad de los LLM para generar código introduce un vector de acceso y manipulación no autorizados. Los actores maliciosos pueden inyectar código dañino, socavando la seguridad del modelo 1.
- Inyección inmediata: Manipulando LLM a través de indicaciones engañosas puede dar lugar a resultados no deseados, facilitando la difusión de información errónea. Al desarrollar indicaciones que explotan los sesgos o limitaciones del modelo, los atacantes pueden convencer a la IA para que genere contenido inexacto que se alinee con su agenda 1.
- Dependencia excesiva del contenido generado por LLM: Los LLMs pueden generar contenido que es engañoso, inapropiado o dañino. Es importante tener en cuenta que los LLMs no son perfectos y que el contenido generado por ellos debe ser verificado y validado antes de su uso 2.
- Alineación inadecuada de la IA: Los LLMs pueden tener dificultades para comprender el contexto y el significado de las palabras, frases y oraciones. Esto puede dar lugar a resultados inexactos o inapropiados 1.
- Manejo inadecuado de errores: Los LLMs pueden generar contenido que es inapropiado o dañino. Es importante tener en cuenta que los LLMs no son perfectos y que el contenido generado por ellos debe ser verificado y validado antes de su uso 2.
¿Qué es un modelo transformador?
Un modelo transformador es un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza para procesar datos secuenciales, como el texto . Fue introducido en 2017 y se ha convertido en un componente fundamental del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los modelos transformadores se basan en la atención múltiple y no contienen unidades recurrentes, lo que los hace más rápidos de entrenar que los modelos neuronales recurrentes (RNN).
Los modelos transformadores se utilizan para una variedad de tareas de PLN, como la traducción automática, la generación de texto y la respuesta a consultas . Estos modelos son capaces de analizar grandes cantidades de datos de texto y utilizar esta información para comprender el contexto y el significado de las palabras, frases y oraciones .
Los modelos transformadores se entrenan utilizando conjuntos de datos masivos y algoritmos de aprendizaje profundo. El proceso de entrenamiento implica alimentar al modelo con grandes cantidades de datos de texto y ajustar los pesos de la red neuronal para que el modelo pueda predecir con precisión el siguiente token en una secuencia de texto . Los modelos transformadores se utilizan para una variedad de tareas de PLN, como la traducción automática, la generación de texto y la respuesta a consultas.
¿Qué es un modelo generativo adversario (GAN)?
Un modelo generativo adversario (GAN) es un tipo de modelo de aprendizaje profundo que consta de dos redes neuronales que compiten entre sí en un proceso de aprendizaje por refuerzo . Una red neuronal genera contenido falso y la otra intenta distinguirlo del real. El objetivo del modelo es generar contenido que sea indistinguible del contenido real.
Las GAN se utilizan para una variedad de tareas, como la creación de imágenes, el cambio de estilo y la síntesis de voz . Estos modelos son capaces de analizar grandes cantidades de datos y utilizar esta información para generar contenido nuevo y original.
Las GAN se entrenan utilizando conjuntos de datos masivos y algoritmos de aprendizaje profundo. El proceso de entrenamiento implica alimentar al modelo con grandes cantidades de datos y ajustar los pesos de la red neuronal para que el modelo pueda generar contenido plausiblemente realista.
