Un gran modelo lingüístico (LLM) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que utiliza el aprendizaje profundo y las redes neuronales para comprender e imitar palabras escritas y habladas. Los LLM pueden reconocer, resumir y crear texto y otras formas de contenido.
¿Por qué son importantes los grandes modelos lingüísticos?
Los LLM se entrenan utilizando grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y relaciones entre palabras y frases que imiten la inteligencia humana. El valor derivado del desarrollo de los LLM permite a los humanos sentirse seguros de forma natural en las conversaciones verbales y de chat con las aplicaciones. Un profundo conocimiento del lenguaje permite a los LLM realizar traducciones casi sin errores y transformar documentos y grabaciones de voz.
Aplicaciones de los grandes modelos lingüísticos
A continuación se presentan ejemplos de casos de uso de LLM que ayudan a las empresas en la actualidad:
Chatbots
Los chatbots son interfaces de usuario conversacionales que atienden a los visitantes de la web y a los clientes con solicitudes de servicio. Los chatbots son útiles porque proporcionan a los usuarios acceso instantáneo a una persona que entiende los problemas habituales de los clientes, puede proporcionarles soluciones e información de ventas, y puede organizar llamadas de seguimiento con agentes humanos. Los chatbots hacen que el vendedor parezca más receptivo y deseoso de ayudar, sin sobrecargar a los agentes con preguntas triviales.
Generación de contenidos
Una avantage de los LLM para la création de contenu es que escriben textos gramaticalmente correctos para sitios web, blogs y artículos basados en el conocimiento, lo que reduce el esfuerzo de los redactores humanos que revisan y editan los contenidos generados en lugar de escribirlos desde cero.
Traducción
Traducir páginas web y catálogos de un idioma a otro lleva mucho tiempo y es propenso a errores. Los LLM facilitan esta tarea gracias a su profundo conocimiento del lenguaje, la sintaxis y la estructura.
Análisis de las redes sociales
Una empresa puede entender mejor cómo perciben los clientes su marca y sus productos, y calibrar sus reacciones ante las noticias. Los LLM pueden analizar los contenidos de las redes sociales para extraer lo esencial o el sentimiento y utilizarlo como información práctica para futuros posicionamientos.
Resumir y transcribir
Los LLM pueden resumir artículos, grabaciones web y reuniones de audio para crear notas concisas. Los puntos de acción pueden resaltarse para que las reuniones de seguimiento sean más productivas.
Análisis de textos
Los LLM conversacionales pueden utilizarse para sondear el contenido de un gran cuerpo de texto de forma interactiva. Las secciones relevantes pueden extraerse en función de las preguntas que se formulen.
Análisis del discurso
Las LLM pueden mejorar las interacciones entre máquinas mediante el reconocimiento de voz. Por ejemplo, puedes decirle a tu termostato inteligente que tienes frío, lo que hace que el sistema de calefacción aumente la temperatura. Esto es posible porque el LLM entiende el contexto de su declaración.
Entrenamiento de un gran modelo lingüístico
Para formar a un LLM son necesarios los siguientes pasos:
Recopilación de datos
Un LLM puede mejorarse con un gran volumen de datos relevantes para aprender el léxico del área de negocio a la que prestará apoyo.
Preprocesamiento
Los datos recopilados deben preprocesarse para facilitar la búsqueda delimitando las palabras clave, mejorando el formato y filtrando los datos no relacionados que podrían inducir a error al LLM.
Seleccionar una arquitectura
Debe seleccionarse una arquitectura. Puede tratarse de una serie de transformadores preentrenados generativos (GPT), representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores (BERT), PalM, Large Language Model Meta AI (LLaMA) o Falcon.
Formación previa
El objetivo del preentrenamiento es permitir que el LLM comprenda el uso del lenguaje en un dominio específico para que el cliente se sienta seguro al interactuar con un robot de servicio.
Sintonización
Para afinar el modelo, el aprendizaje supervisado es útil para garantizar que se etiquetan las mejores respuestas.
Ventajas de utilizar grandes modelos lingüísticos
Utilizar LLM tiene muchas ventajas para una empresa o un servicio gubernamental, entre las que se incluyen las siguientes:
- Mayor productividad: Hay tanto contenido de texto y vídeo que buscar para que las empresas se informen sobre su mercado y cómo son percibidas que los LLM ofrecen la forma más productiva de seguir las tendencias del mercado.
- Mejora del servicio al cliente: Los clientes utilizan los chatbots cuando los ven receptivos y útiles.
- Protección de la reputación: Los gobiernos locales y las empresas necesitan saber cómo les ven el público y los clientes. Los LLM pueden analizar las redes sociales y las encuestas para resumir los comentarios de las acciones políticas, de divulgación y de relaciones públicas.
Cómo puede ayudar la plataforma de datos Actian
Actian Data Platform facilita la automatización del preprocesamiento de datos como parte de su flujo de trabajo de formación LLM gracias a sus capacidades integradas de integración de datos. Las empresas pueden preprocesar de forma proactiva sus datos operativos y de redes sociales para que siempre estén listos para el análisis mediante la automatización de canalizaciones.
