¿Qué son los grandes modelos de lenguaje o LLMs?

Los grandes modelos del lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) han revolucionado la manera en que interactuamos con la inteligencia artificial generativa. Desde sus inicios, los LLMs han alcanzado niveles de comprensión y generación de texto que eran inimaginables por los pioneros de la Conferencia de Dartmouth.

¿Qué es un gran modelo del lenguaje?

Un LLM es un modelo diseñado para procesar y generar texto (también otros formatos con los LLMs multimodales) en lenguaje natural de forma similar a como lo haría una persona.

Estas arquitecturas computacionales se entrenan con datasets recopilados de la web y otras fuentes, de forma que puedan aprender los patrones del lenguaje. Gracias a los recursos computacionales actuales, los LLMs son capaces de manejar miles de millones de parámetros, lo que les permite entender no solo el significado de palabras individuales, sino también el contexto en que estas se encuentran.

Los modelos fundacionales (foundational models) funcionan gracias a un proceso de “pre-entrenamiento”. Al ser entrenados con conjuntos de datos masivos, los LLMs pueden predecir qué palabra (o palabras) es más probable que siga en un texto dado, lo que les permite generar contenido coherente y contextualizado. Posteriormente estos modelos suelen someterse a un proceso de ajuste fino (fine-tuning) de los parámetros para abordar tareas específicas.

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La arquitectura de los transformadores

Dentro del campo de las redes neuronales artificiales (deep learning), el gran cambio llegó con el desarrollo de la arquitectura de los transformadores (transformer), introducida por Google en el famoso paper «Attention is all you need» (2017). Este modelo neuronal permitió mejoras en los campos de la comprensión (NLU) y la generación (NLG) del lenguaje humano al utilizar un mecanismo de atención. Este mecanismo permite a cada palabra de una oración “prestar atención” a otras dentro de la misma oración, entendiendo mejor el contexto.

Esto significa que, en lugar de procesar el texto de forma secuencial, como lo hacían las redes recurrentes, los transformers pueden procesar todas las palabras de una secuencia de forma simultánea. Esto es especialmente importante para entender dependencias a distancia, algo que los modelos recurrentes no consiguieron solucionar debido al problema del desvanecimiento del gradiente. Esta arquitectura es la base de conocidos modelos como GPT (OpenAI), Llama (Meta) o Gemini (Google).

¿Cuál fue el primer LLM?

Los precedentes de los LLMs modernos se remontan a los primeros avances en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Los primeros intentos de interacción entre máquinas y humanos, como ELIZA (1966), eran sistemas expertos que trataban de simular conversaciones simples. Con la aparición de las redes neuronales recurrentes (RNN) en los años 80, se mejoró la capacidad de procesar secuencias de texto. Más tarde, en la década de 1990, los modelos recurrentes a largo plazo (LSTM) lograron un manejo más eficiente de la información contextual. Sin embargo, estas tecnologías tenían limitaciones en cuanto a su capacidad para procesar un contexto amplio.

El verdadero cambio llegó con la introducción de la arquitectura transformer en 2017, que dio lugar a los primeros LLMs propiamente dichos. GPT-1 de OpenAI, lanzado en 2018, fue uno de los primeros en usar esta arquitectura, estableciendo un nuevo estándar en la generación de texto. Le siguió BERT (Google, 2018), que innovó con su capacidad de entender el contexto de forma bidireccional. En 2019, T5 de Google abordó todas las tareas de NLP como problemas de conversión de texto. Estos avances marcaron el inicio de una era en la que los LLMs han crecido en tamaño y complejidad, empleando miles de millones de parámetros para procesar y generar lenguaje de manera cada vez más precisa.

LLMs más importantes

Tras el lanzamiento de los primeros modelos como GPT-1, BERT y T5, la evolución de los LLMs continuó con un notable aumento. Esta fase ha estado marcada por una “carrera armamentística” entre las empresas big tech, cada una buscando desarrollar modelos más avanzados y eficientes.

• Según el ranking Chatbot Arena, uno de los modelos más destacados es GPT-4, lanzado por OpenAI en 2023, que amplía las capacidades de sus predecesores. Por ejemplo, ChatGPT-4o, a diferencia de versiones anteriores, soporta tareas multimodales, es decir, puede procesar tanto texto como imágenes.
• En el ámbito de los modelos de código abierto, Meta ha liderado con la serie LLaMA (Large Language Model Meta AI). Desde LLaMA 1 hasta LLaMA 3, estos modelos han buscado ofrecer alternativas más accesibles a la investigación en LLMs, siendo particularmente útiles para aquellos que desean personalizar y ajustar los modelos sin las restricciones de licencias de pago. Estos modelos han sido adoptados por investigadores de todo el mundo, como el reciente modelo Latxa para la lengua vasca.
• Además de OpenAI y Meta, otras empresas han entrado en la competencia, desarrollando modelos propios para captar un mercado cada vez más competitivo. Entre ellos, encontramos a los LLMs Claude, desarrollado por Anthropic, Gemini, Grok o Pi.

La competencia entre modelos de open-source y de pago ha intensificado la innovación en el campo. Mientras OpenAI sigue expandiendo su serie con la posible llegada de GPT-5 o modelos como GPT o1, otras iniciativas de código abierto buscan democratizar el acceso a LLMs de alto rendimiento.

Aplicaciones de los LLM

Los LLMs tienen un impacto considerable en diversos sectores, gracias a su capacidad de gestionar lenguaje natural.

• En el ámbito de la salud, por ejemplo, pueden analizar grandes volúmenes de datos fisiológicos y biomédicos para identificar patrones en diagnósticos o incluso sugerir pronósticos.
• En educación, se utilizan para crear tutores virtuales personalizados que adaptan el ritmo de aprendizaje según las necesidades del alumno, haciendo el proceso más accesible para cada perfil de estudiante.
• En el mundo de los negocios, se integran en chatbots avanzados para mejorar la atención al cliente y automatizar tareas repetitivas.
• En el campo de la creación de contenidos, los LLMs son capaces de generar artículos, escribir guiones y hasta componer música, facilitando sobremanera la creatividad.

Estas aplicaciones son solo una pequeña muestra del potencial que tienen los LLMs en la sociedad actual. Estamos ante un momento de disrupción tecnológica donde los perfiles profesionales tendrán que renovarse para incorporar la inteligencia artificial en nuestro día a día.  

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