Modelos de lenguaje grandes: cómo funcionan y cómo usarlos

¿Qué pasaría si pudieras redactar textos de marketing, diseñar tu sitio web de comercio electrónico, programar todas las páginas, llevar la contabilidad y responder consultas de atención al cliente, todo al mismo tiempo? Esta es la promesa de los modelos de lenguaje grandes. 

Las empresas utilizan cada vez más LLM de nivel empresarial para gestionar una amplia gama de tareas comerciales, desde la redacción publicitaria hasta la programación y la atención al cliente. Estas aplicaciones empresariales pueden operar a gran escala con características de seguridad que quizás no encuentres en LLM gratuitos de uso general como ChatGPT. 

A continuación encontrarás una visión general de los modelos de lenguaje grandes desde la perspectiva del comercio electrónico.

¿Qué son los modelos de lenguaje grandes?

Los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) son modelos de inteligencia artificial que utilizan aprendizaje profundo para comprender, generar y manipular el lenguaje humano. Algunos incluso son multimodales, lo que significa que pueden generar texto, imágenes, video y audio. 

Los LLM se entrenan con conjuntos de datos masivos que incluyen texto de libros, sitios web, artículos, blogs y más. Estos modelos pueden procesar enormes volúmenes de datos mediante aprendizaje no supervisado; es decir, pueden entrenarse utilizando datos sin etiquetar. 

Una vez entrenado, un modelo de lenguaje grande puede ajustarse con datos etiquetados y supervisión, de manera que los científicos de datos le proporcionan retroalimentación sobre sus resultados o ajustan sus parámetros.

Los LLM pueden realizar innumerables tareas relacionadas con el lenguaje, incluyendo generación de texto, traducción de idiomas, resúmenes y análisis de opiniones. 

Aunque estos modelos de IA generativa carecen de la capacidad de razonamiento del cerebro humano, pueden generar texto que imita de manera convincente el lenguaje humano utilizando un algoritmo complejo y probabilístico para inferir qué letras o palabras deberían sucederse.

Algunos de los LLM más utilizados son Gemini de Google, Claude de Anthropic y Llama de Meta. Estos LLM sustentan chatbots populares y herramientas de IA generativa.

Cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes

• Datos
• Arquitectura
• Entrenamiento
• Mantenimiento

Los LLM dependen del aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza múltiples capas de redes neuronales: programas informáticos que aprenden de los datos de un modo inspirado en el cerebro humano. Las redes neuronales están compuestas por capas de nodos interconectados que trabajan juntos para procesar información y hacer predicciones.

Los ingredientes clave para entrenar y usar LLM son los datos (con qué entrenas el modelo), la arquitectura del modelo (el tipo de modelo que estás entrenando), el entrenamiento (cómo entrenas el modelo) y el mantenimiento (cómo mantienes el modelo funcionando).

Aquí los tienes más detallados:

Datos

Los modelos de lenguaje de gran escala se pre-entrenan con cantidades masivas de datos de texto extraídos de libros, artículos y código, entre otras fuentes. El proceso de entrenamiento de LLM implica alimentar al modelo con grandes conjuntos de datos basados en texto, permitiéndole aprender patrones y relaciones dentro de esos datos de entrenamiento (más sobre esto en un momento). Como regla general, más datos (y datos de mayor calidad) conducen a modelos de IA más robustos y capaces.

La arquitectura transformer puede entrenarse a partir de datos no estructurados (esencialmente, información escrita que no está etiquetada o desglosada en una hoja de cálculo). Esto a veces se llama aprendizaje no supervisado.

Arquitectura

Los LLM son modelos transformer, lo que significa que son un tipo poderoso de red neuronal especialmente efectiva para manejar el lenguaje, ya sea escribiendo, traduciendo o respondiendo preguntas sobre un texto. 

Puedes pensar en un transformer como un lector particularmente atento. Cuando lee una oración, no solo mira cada palabra una por una. También presta atención a todas las palabras de la oración a la vez, descubriendo cómo se relacionan entre sí contextualmente.

Por ejemplo, en la oración "El gato se sentó en la alfombra", un transformer puede entender que "el gato" es el sujeto y "la alfombra" es el objeto, incluso aunque las palabras estén separadas por varias otras palabras.

Entrenamiento

El rendimiento de un modelo de lenguaje grande, su capacidad para entender y generar lenguaje humano, se basa en patrones que sus redes neuronales aprenden durante el entrenamiento. 

Aquí tienes una analogía simple de cómo funciona esto: imagina que estás tratando de enseñar a un perro a buscar una pelota. Lanzas la pelota y el perro corre tras ella. Si el perro trae la pelota de vuelta, le das una golosina. Si el perro no trae la pelota de vuelta, no le das una golosina.

• En esta analogía, el cerebro del perro es como una red neuronal, y la golosina es como una recompensa.
• El cerebro del perro está compuesto por neuronas que están conectadas entre sí. De manera similar, la red neuronal está compuesta por nodos que también están conectados entre sí.
• Cuando lanzas la pelota, le estás dando al perro datos de entrada. El cerebro del perro procesa estos datos y decide qué hacer. Cuando le haces una pregunta a un LLM o proporcionas un prompt de texto, su red neuronal también procesa datos de entrada y hace predicciones basadas en esos datos.
• Si el perro trae la pelota de vuelta, recibe una recompensa, lo que fortalece las conexiones entre las neuronas en su cerebro que llevaron a esa decisión. De manera similar, cuando una red neuronal hace una predicción correcta, se fortalecen las conexiones entre los nodos que llevaron a esa predicción.

¿Qué tipo de predicciones está haciendo el LLM? Esencialmente, está prediciendo la siguiente palabra más probable en cualquier secuencia dada de palabras basándose en el contexto previo. 

Esto se conoce como probabilidad de token: la probabilidad de que un token particular (una palabra o subpalabra) sea el siguiente en la secuencia. Los LLM generan texto token a token, prediciendo el siguiente token basándose en los tokens precedentes y los datos de entrenamiento del modelo.

El entrenamiento a menudo implica cientos de miles de millones de tokens y un poder computacional sustancial. Sistemas de software distribuidos por múltiples servidores manejan estos modelos de gran escala. Si esto suena complicado, ¡es porque lo es! Entrenar modelos de lenguaje grandes requiere una experiencia técnica inmensa.

Mantenimiento

Los proveedores deben hacer el mantenimiento de los modelos de lenguaje grandes para garantizar un rendimiento óptimo. Los LLM no están "en vivo", por así decirlo: no tienen acceso a todo el contenido escrito digitalizado conforme se publica en línea. 

Dependen de la actualidad de los datos con los que se entrenan. Por tanto, para mantenerse actualizados, necesitan ser entrenados con nuevos datos periódicamente.

Los LLM pueden ajustarse para proporcionar respuestas útiles basándose en aportaciones de datos menores. No obstante, entrenar LLM sigue requiriendo retroalimentación humana para el control de calidad, incluso si el proceso es técnicamente "no supervisado".

Una forma de hacer esto es a través de la ingeniería de prompts, en la que los científicos de datos afinan los prompts de entrada para guiar a los LLM a realizar tareas específicas o generar respuestas deseadas.

Beneficios de los modelos de lenguaje grandes

Un número cada vez mayor de empresas utiliza modelos de lenguaje grandes para generar texto, escribir código y manejar consultas de atención al cliente, entre otras cosas. Esto ayuda a explicar por qué gran parte de los 184.000 millones de dólares de la economía global de IA se centra en los LLM. Los muchos beneficios de los LLM incluyen:

• Versatilidad. Los LLM pueden realizar una amplia gama de tareas, como generación de texto, clasificación de texto, traducción de idiomas, análisis de opiniones y respuesta a preguntas, todo dentro de un solo modelo.
• Escalabilidad. Los LLM pueden manejar grandes cantidades de datos no estructurados, lo que les permite procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Esto es valioso para quienes trabajan en comercio electrónico, ya que gran parte del éxito en ventas proviene de entender y extraer estadísticas de los datos que se recopilan de clientes y visitantes de un sitio web.
• Precisión en constante mejora. Debido a su gran escala y técnicas de entrenamiento avanzadas como la autoatención y el aprendizaje en contexto, los LLM generan respuestas cada vez más precisas y conscientes del contexto.
• Automatización. Los LLM reducen la necesidad de esfuerzo manual en la generación de contenido, automatizando tareas como interacciones de chatbot, redacción de informes e incluso generación de código. Esto ahorra tiempo y recursos a tu equipo, lo cual te permite centrarte en otras tareas que pueden requerir más pensamiento estratégico.

Limitaciones de los modelos de lenguaje grandes

Los modelos de lenguaje de grandes están revolucionando activamente los negocios tal como se conocen hasta ahora, pero la tecnología aún tiene limitaciones notables:

• Dependencia de grandes conjuntos de datos. Los LLM requieren grandes cantidades de datos secuenciales y un tamaño de modelo enorme para lograr un alto rendimiento. Esto los hace notorios por la gran cantidad de recursos necesarios para su entrenamiento y mantenimiento. También existen desafíos legales en torno a qué puede usarse como datos de entrenamiento y si se requiere compensación por ellos.
• Privacidad. Los LLM no son inmunes a las violaciones de datos, y cualquier dato alimentado a un LLM está en riesgo de filtrarse en caso de una violación. Usar LLM para procesar datos registrados e información de clientes puede representar un riesgo de seguridad.
• Dificultades con solicitudes especializadas. Los LLM pueden tener dificultades para proporcionar respuestas precisas a consultas especializadas, requiriendo técnicas como la generación aumentada por recuperación: esencialmente, recuperar datos de fuentes externas (como motores de búsqueda) y usar esa información para crear una respuesta más precisa y detallada.
• Limitaciones de contexto. Aunque los LLM pueden procesar grandes cantidades de texto de entrada, pueden perder el rastro del contexto en conversaciones o documentos más largos, llevando a resultados menos relevantes. Este problema se manifiesta especialmente en motores de búsqueda impulsados por IA o cuando los humanos hacen preguntas largas y complejas a los LLM.
• Alucinaciones. Los LLM pueden cometer errores. De hecho, ChatGPT incluso incluye esta advertencia bajo su barra de prompts: "ChatGPT puede cometer errores. Plantéate verificar la información importante". Los errores a menudo provienen de información incorrecta que alimentó al modelo, pero los LLM también pueden inventar información falsa: esto se llama una "alucinación".
• Sesgo. Los LLM pueden reproducir los sesgos en sus datos de entrenamiento, favoreciendo segmentos demográficos o culturas particulares.

Usos de los modelos de lenguaje grandes para el comercio electrónico

• Chatbots y asistentes virtuales
• Generación de contenido
• Experiencias de compra personalizadas
• Optimización de búsqueda
• Análisis de datos
• Automatización de tareas administrativas
• Traducción
• Detección de fraude

Los LLMs pueden optimizar o automatizar una serie de tareas específicas. En su mayor parte, usar un LLM de nivel empresarial es similar a usar una herramienta LLM cotidiana como ChatGPT y Google Gemini. 

La principal diferencia es que los programas empresariales de pago tienen herramientas colaborativas e integraciones con otro software, y típicamente firmarás un acuerdo con el proveedor de LLM para asegurar que tengas las características de seguridad necesarias para mantener segura tu propiedad intelectual.

Puedes usar complementos o escribir código para conectar tus datos a la interfaz del LLM, y las grandes empresas con operaciones complejas pueden encargar un LLM propietario hecho para sus necesidades específicas. Aquí están algunas de las muchas formas en que los LLMs se han integrado en el comercio electrónico:

Chatbots y asistentes virtuales

Los LLM sustentan chatbots de IA sofisticados que pueden manejar consultas de clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Estos chatbots responden preguntas de clientes, proporcionando respuestas instantáneas a preguntas frecuentes. 

También pueden guiar a los clientes a través de procesos de compra, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo la carga en los equipos de soporte humano.

Generación de contenido

Los LLM pueden generar contenido como descripciones de productos, textos de marketing y publicaciones de blog. Proporciona al LLM un prompt que describa el tipo de contenido que buscas y cualquier parámetro, luego adapta el resultado a tu gusto. 

Dependiendo de tus necesidades específicas, puedes usar un LLM de uso general como ChatGPT o una herramienta más especializada para propietarios de negocios de comercio electrónico, como Shopify Magic.

Experiencias de compra personalizadas

Al analizar el comportamiento y las preferencias del usuario, los LLM pueden generar recomendaciones de productos personalizadas. Esto puede aumentar la participación del usuario y mejorar las tasas de conversión. ¿Por qué? Porque los clientes son más propensos a comprar artículos que se alinean con sus intereses, y los LLM ayudan a las empresas a entender cuáles son realmente esos intereses.

Optimización de búsqueda

¿Tu tienda de comercio electrónico tiene una función de búsqueda integrada? Los LLM pueden mejorar la funcionalidad de búsqueda interpretando las consultas de los usuarios con mayor precisión. Esto ayuda a los clientes a encontrar productos relevantes, reduciendo la frustración y mejorando la probabilidad de conversiones.

Análisis de datos

Los LLM pueden analizar reseñas, comentarios de clientes e interacciones en redes sociales para extraer opiniones y datos interesantes sobre tu público objetivo. Entender las opiniones de los clientes te ayuda a afinar tus ofertas, abordar puntos débiles del cliente e identificar tendencias del mercado.

Automatización de tareas administrativas

Una de las cosas más útiles que puede hacer un modelo de lenguaje grande es quitarte trabajo administrativo de encima. Para este fin, los LLM pueden ayudar a gestionar niveles de inventario prediciendo la demanda en base a datos históricos de ventas. 

Pueden ayudar a automatizar estrategias de precios analizando precios de la competencia y tendencias del mercado. También pueden manejar tu contabilidad del día a día, permitiendo que tu equipo de finanzas se centre en objetivos estratégicos más complejos.

Traducción

Los LLM pueden entender y generar texto en múltiples idiomas y traducir instantáneamente de un idioma a otro. Al hacerlo, te permiten interactuar con clientes globales sin el obstáculo de barreras lingüísticas persistentes.

Detección de fraude

La IA sustenta muchos esfuerzos corporativos de detección de fraude, y los LLM son especialmente buenos detectando comunicaciones fraudulentas como correos electrónicos de phishing. Un LLM puede interceptar y marcar estas comunicaciones antes de que alguien de tu equipo se plantee interactuar con ellas.