Estás leyendo la publicación: Cómo los grandes modelos de lenguaje abordan la TI empresarial
Los modelos de lenguaje grande se han vuelto cada vez más populares en los últimos años debido a su capacidad para generar texto de alta calidad.
Están capacitados utilizando potentes recursos informáticos que los hacen capaces de procesar grandes cantidades de datos rápidamente: esto les permite construir representaciones de conocimiento complejas que pueden usarse para diversas tareas.
Este artículo le brindará información sobre qué son los modelos de lenguaje extenso, cómo la TI empresarial puede aprovecharlos y los riesgos asociados con ellos.
¡Vamos a desentrañar los detalles!
TL;RD
- Los modelos de lenguaje grande son sistemas de inteligencia artificial que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje natural.
- Se pueden utilizar para servicio al cliente, análisis de sentimientos, traducción y generación de contenido.
- Los LLM conllevan riesgos como la perpetuación de sesgos, la generación de información falsa o engañosa y la necesidad de entrenar grandes cantidades de datos, que pueden incluir información personal y confidencial.
- Los LLM más utilizados incluyen Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla y BERT.
- Las mejores prácticas para implementarlos en las empresas incluyen elegir el modelo correcto, preparar/ajustar los datos, planificar una integración con sistemas ya existentes y ser conscientes.
- TextCortex es el compañero de IA todo en uno que viene con un asistente de IA conversacional personalizable llamado ZenoChat que puede generar resultados de alta calidad en más de 25 idiomas en más de 4000 plataformas.
LLM (modelos de lenguaje grande)
Los modelos de lenguaje grande son sistemas de inteligencia artificial que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje natural.
Están capacitados en grandes cantidades de datos de texto, como libros, artículos y sitios web, para aprender patrones y relaciones en el idioma.
¿Cómo trabajan?
Los grandes modelos de lenguaje funcionan mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo, específicamente redes neuronales.
Durante el entrenamiento, al modelo se le presenta el texto de entrada y se le entrena para predecir la siguiente palabra o secuencia de palabras en el texto: luego, el modelo ajusta sus parámetros para mejorar sus predicciones en función de los datos de entrenamiento.
Una vez que el modelo ha sido entrenado, puede generar texto nuevo en respuesta a las indicaciones que se le den. Esto se hace alimentando el mensaje como entrada al modelo, que luego usa sus patrones y relaciones aprendidas en el lenguaje para generar una respuesta.
Beneficios
Aquí hay algunas formas en que la TI empresarial puede aprovechar los modelos de lenguaje grandes:
- Servicio al Cliente: Los modelos de lenguaje grande se pueden usar para impulsar chatbots y asistentes virtuales que pueden ayudar a los clientes con sus consultas y problemas: estos chatbots pueden responder a los clientes en un lenguaje natural, brindando soporte rápido y eficiente.
- Análisis de los sentimientos: dichos modelos también se pueden usar para analizar los comentarios y las revisiones de los clientes para determinar el sentimiento e identificar áreas de mejora. Esto puede ayudar a comprender mejor a los clientes y mejorar tanto los productos como los servicios.
- Traducción: Los modelos de idiomas grandes son muy útiles para mejorar la precisión y la velocidad de los servicios de traducción. Pueden capacitarse en grandes cantidades de datos multilingües para proporcionar traducciones de alta calidad en tiempo real.
- Generación de contenido: Los modelos de lenguaje grande pueden generar fácilmente contenido de alta calidad, como descripciones de productos, publicaciones de blogs y actualizaciones de redes sociales. Esto puede ahorrar tiempo y recursos a los equipos de creación de contenido y ayudar a mejorar la coherencia y la calidad del contenido.
Riesgos
Los modelos de lenguaje grande también conllevan algunos riesgos que deben tenerse en cuenta.
Pueden aprender y perpetuar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede conducir a resultados discriminatorios o injustos.
Pueden generar información falsa o engañosa, lo que puede tener consecuencias negativas, especialmente en el caso de noticias o información relacionada con la salud.
Además, los modelos de lenguaje grandes requieren que se entrenen grandes cantidades de datos, que pueden incluir información personal y confidencial: existe el riesgo de que estos datos se vean comprometidos, lo que genera violaciones de la privacidad y otros problemas de seguridad.
Modelos de lenguaje grande y TI empresarial
Con el auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los grandes modelos de lenguaje se están volviendo cada vez más importantes para la TI empresarial.
Echemos un vistazo más de cerca a cómo los procesos comerciales aprovechan las capacidades de IA cada vez con más frecuencia.
Algunos ejemplos y casos de uso
En primer lugar, ¿cuáles son algunos ejemplos populares de tecnologías de IA que se basan en grandes modelos de lenguaje?
Microsoft 365 Copilot combina el poder de los modelos de idiomas grandes con sus datos en Microsoft Graph y las aplicaciones de Microsoft 365 para asegurarse de que sus palabras se conviertan en su activo más poderoso para lograr excelentes resultados.
Adobe también ha lanzado la versión inicial de su propia IA generativa para la generación de imágenes entrenando su sistema Firefly, basado en imágenes generadas por humanos.
En general, los LLM más utilizados incluyen Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla y BERT.
Uso para negocios
Al hacer uso de las ventajas de los LLM, las empresas pueden automatizar fácilmente los procedimientos, mejorar la toma de decisiones y descubrir información ventajosa que, en consecuencia, conduce a una mayor productividad y ventajas competitivas.
Los modelos de lenguaje grande han experimentado un aumento en la utilización y la visibilidad recientemente, pero en realidad han estado presentes en el sector de la tecnología durante varios años.
Mejores prácticas para implementar LLM
Aquí hay algunos pasos particularmente útiles que las empresas pueden seguir para comenzar su viaje con modelos de IA:
- Elige el modelo adecuado: es importante elegir un LLM en función de las necesidades específicas, teniendo en cuenta la complejidad de la tarea, las capacidades del modelo y los requisitos de recursos.
- Prepare los datos y ajústelos: recopile los datos adecuados para calibrar su modelo, vuelva a verificar que sus paradigmas sean aplicables a su empresa y que el resultado sea pertinente al campo dado.
- Planifique una integración con sistemas ya existentes: implementar la integración del LLM seleccionado en sus procesos e infraestructura existentes, para garantizar una interrupción mínima.
- Tener en cuenta: no tenga miedo de abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con la implementación de IA. Asegúrese de cumplir con las leyes de privacidad de datos y la utilización de inteligencia artificial de manera ética.
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