Introducción a los LLM
En este tutorial aprenderás qué es un LLM (Large Language Model), cómo funciona y ejemplos de su uso en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.
Al finalizar, tendrás una comprensión clara de qué son los LLM, cómo se entrenan y cómo pueden integrarse en proyectos de inteligencia artificial.
1. ¿Qué es un LLM?
Un LLM (Large Language Model) es un modelo de inteligencia artificial diseñado para entender y generar texto en lenguaje natural. Se entrenan con enormes cantidades de datos textuales y aprenden patrones, relaciones semánticas y sintaxis del lenguaje.
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Ejemplos de LLM conocidos:
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GPT (Generative Pre-trained Transformer)
- LLaMA
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
2. Cómo funcionan los LLM
Los LLM funcionan mediante redes neuronales profundas, generalmente del tipo Transformers, que aprenden a predecir la siguiente palabra en una oración basándose en el contexto.
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Etapas principales:
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Pre-entrenamiento: el modelo aprende patrones del lenguaje a partir de grandes corpus de texto.
- Ajuste fino (Fine-tuning): se especializa en tareas específicas, como traducción, resumen o preguntas y respuestas.
- Inferencia: el modelo genera texto o realiza tareas según las instrucciones que recibe.
3. Aplicaciones comunes de LLM
- Chatbots y asistentes virtuales: GPT, ChatGPT, Bard.
- Generación de contenido: artículos, resúmenes, descripciones de productos.
- Traducción automática: traducción de textos en tiempo real.
- Análisis de sentimiento: detectar emociones en textos de redes sociales.
- Búsqueda inteligente: mejorar resultados de búsqueda con comprensión del lenguaje natural.
4. Ventajas de los LLM
- Capacidad de generar texto coherente y relevante.
- Adaptabilidad a distintas tareas de lenguaje.
- Reducción de esfuerzo humano en tareas de escritura o análisis textual.
5. Limitaciones de los LLM
- Pueden generar información incorrecta o sesgada.
- Requieren gran cantidad de recursos computacionales.
- No poseen comprensión real, solo predicen patrones del lenguaje.
6. Cómo empezar a usar un LLM
- Usar APIs de modelos existentes (OpenAI, Hugging Face, Cohere).
- Integrar en aplicaciones mediante llamadas HTTP o SDKs oficiales.
- Probar tareas simples de generación, clasificación o análisis de texto.
Con este tutorial, ya tienes una idea clara de qué es un LLM y cómo se usa. En próximos tutoriales profundizaremos en fine-tuning, embeddings y creación de aplicaciones basadas en LLM.