¿Qué son los modelos de gran escala?
Los modelos de gran escala (LLMs) son sistemas de inteligencia artificial diseñados para procesar, comprender y generar texto de forma similar a como lo haría un humano. Estos modelos son una subcategoría dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y se caracterizan por:
- Estar construidos sobre arquitecturas de redes neuronales profundas, generalmente basadas en transformers
- Haber sido entrenados con enormes cantidades de texto (cientos de miles de millones o incluso billones de palabras)
- Tener la capacidad de capturar patrones complejos del lenguaje, incluyendo gramática, contexto y, hasta cierto punto, conocimiento del mundo
- Poder generar respuestas coherentes y contextualmente apropiadas a una amplia variedad de preguntas y peticiones
- Ser aplicables a múltiples tareas como traducción, resumen, generación de contenido, programación, análisis de datos, y conversación
Ejemplos de LLMs incluyen GPT (de OpenAI), Claude (de Anthropic), LLaMA (de Meta), PaLM y Gemini (de Google), entre otros. Estos modelos han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, permitiendo interacciones más naturales y capaces entre humanos y máquinas.
Con el avance de los LLMs, estamos viendo una evolución hacia sistemas más complejos como los agentes de IA, que pueden tomar decisiones autónomas y realizar tareas específicas. Para profundizar en este tema, a continuación compartimos una guía práctica elaborada por OpenAI que explica cómo funcionan estos agentes, sus capacidades y limitaciones actuales:
Esta guía nos ayuda a entender cómo los agentes representan el siguiente paso en la evolución de la IA, construyendo sobre las capacidades fundamentales de los LLMs que hemos descrito anteriormente.
Nos vemos en el siguiente post.
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