Modelos de lenguaje de IA genéricos versus personalizados: soluciones óptimas de PNL

Los LLM genéricos y personalizados son dos tipos de modelos de lenguaje grandes (LLM) que se utilizan en el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Mientras que los LLM genéricos están capacitados en conjuntos de datos grandes y diversos y pueden realizar una amplia gama de tareas, los LLM personalizados se ajustan a conjuntos de datos específicos y están diseñados para realizar una tarea particular con mayor precisión. La elección entre LLM genéricos y personalizados depende de las necesidades específicas del usuario y de la naturaleza de la tarea.

Comprender los LLM es importante en PNL porque generan texto, responden preguntas y realizan otras tareas relacionadas con el lenguaje. Estos modelos están revolucionando el mundo del marketing de contenidos, y quienes aprovechen los beneficios únicos de los modelos de IA pueden llevar sus esfuerzos de marketing al siguiente nivel.

¿Entonces, cómo funciona todo?

Los LLM están capacitados en grandes conjuntos de datos de texto y utilizan métodos estadísticos para aprender patrones y estructuras del lenguaje. Estos modelos generan texto nuevo que es similar en estilo y estructura al texto del conjunto de datos de entrenamiento. Las aplicaciones ya son inmensas, pero sólo cuando se invierte en los modelos, herramientas y soporte adecuados.

¿Listo para aprender cómo los modelos de IA pueden optimizar su enfoque en la creación de contenido? Si es así, esta guía es para ti.

Conclusiones clave:

• Los LLM genéricos están capacitados en conjuntos de datos grandes y diversos y pueden realizar diversas tareas. Por el contrario, los LLM personalizados se ajustan a conjuntos de datos específicos y están diseñados para realizar una tarea específica con mayor precisión.
• La elección entre LLM genéricos y personalizados depende de las necesidades específicas del usuario y de la naturaleza de la tarea.
• Los LLM generan texto, responden preguntas y realizan otras tareas relacionadas con el lenguaje aprendiendo patrones y estructuras del lenguaje a través de métodos estadísticos.

Comprender los LLM

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son algoritmos de inteligencia artificial (IA) diseñados para comprender y generar un lenguaje similar al humano. Están capacitados con cantidades masivas de datos de texto, lo que les permite aprender patrones y estructuras del lenguaje.

Los LLM pueden realizar diversas tareas relacionadas con el idioma, incluida la traducción, el resumen de texto y la respuesta a preguntas, y se clasifican en dos categorías: genéricas y personalizadas.

• Los LLM genéricos están previamente capacitados en grandes conjuntos de datos y pueden realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje. Están diseñados para ser flexibles y adaptables a diferentes dominios y aplicaciones. Sin embargo, pueden requerir intervención humana.
• Los LLM personalizados se capacitan con datos de dominios específicos y están diseñados para realizar tareas específicas dentro de un dominio en particular. Según estos resultados altamente personalizados, puede acceder a contenido cercano a la versión final publicada sin mucha intervención humana.

Evolución de los modelos lingüísticos

La evolución de los LLM se remonta al desarrollo de modelos de lenguaje estadístico en la década de 1990. Estos modelos se basaron en la probabilidad de que una palabra aparezca en un contexto determinado.

A finales de 2000, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo permitió la creación de modelos de lenguaje neuronal, que eran más precisos y eficientes que los modelos estadísticos.

Un gran avance en los LLM no se produjo hasta 2017, cuando Google desarrolló Transformer, una novedosa arquitectura de red neuronal. La arquitectura Transformer permitió la creación de modelos de lenguaje a gran escala, como GPT-2 y GPT-3, que pueden generar texto similar a un humano con alta precisión y fluidez.

Hoy en día, los LLM han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural (NLP), permitiendo el desarrollo de aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial como chatbots, asistentes virtuales y herramientas de traducción de idiomas.

¿Qué es lo siguiente?

La capacidad de los LLM para comprender y generar un lenguaje similar al humano ha abierto nuevas posibilidades para la interacción hombre-máquina. Tiene el potencial de transformar la forma en que nos comunicamos con la tecnología.

A partir de 2024, las herramientas de IA generativa se volverán más comunes, lo que afectará significativamente a muchas industrias, desde el marketing y el servicio al cliente hasta la atención médica y los servicios financieros.

En los próximos años, el mercado de la IA crecerá exponencialmente en valor de 11.300 millones de dólares en 2023 a un estimado de 51.800 millones de dólares en 2028. Las aplicaciones y los casos de uso también evolucionarán en los LLM genéricos y personalizados.

A continuación se analiza más de cerca cómo se comparan los LLM genéricos con los LLM personalizados y por qué ambos son beneficiosos cuando se utilizan en las circunstancias adecuadas.

LLM genéricos

Los LLM genéricos son modelos de lenguaje previamente entrenados que no están ajustados para una tarea o dominio específico.

Están capacitados en conjuntos de datos grandes y diversos para aprender los patrones y estructuras generales del lenguaje. Luego, estos modelos se utilizan como punto de partida para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como clasificación de texto, análisis de sentimientos y generación de lenguaje.

Características de los LLM genéricos

El amplio conocimiento del lenguaje es lo que caracteriza a los LLM genéricos.

Estos modelos se entrenan en una amplia gama de textos de diferentes dominios, géneros y estilos, lo que les permite capturar los patrones y estructuras generales del lenguaje. Estos modelos suelen ser muy grandes y complejos y contienen miles de millones de parámetros que les permiten aprender a partir de cantidades masivas de datos.

Ventajas y limitaciones

Los LLM genéricos tienen varias ventajas sobre los LLM personalizados.

• Están disponibles y son fáciles de usar, y no requieren capacitación ni ajustes adicionales. También son muy versátiles.
• A menudo son más precisos que los LLM personalizados en tareas relacionadas con la comprensión general del lenguaje, como el modelado del lenguaje y la generación de texto.
• Se pueden utilizar como punto de partida para ajustar tareas o dominios específicos, ahorrando tiempo y recursos.

Sin embargo, los LLM genéricos también tienen algunas limitaciones.

• Es posible que no se desempeñen bien en dominios especializados que requieren conocimientos y terminología específicos del dominio.
• Pueden generar resultados genéricos o irrelevantes en ciertos contextos.
• Es posible que no puedan captar los sutiles matices y variaciones del lenguaje específicos de un dominio o contexto en particular.

En resumen, los LLM genéricos son potentes modelos de lenguaje que se utilizan para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural. Si bien tienen algunas limitaciones, suelen ser un buen punto de partida para ajustar tareas o dominios específicos.

LLM personalizados

Los LLM personalizados son modelos de aprendizaje automático diseñados para dominios o tareas específicas. Están capacitados en conjuntos de datos especializados y ajustados para producir resultados más precisos y relevantes. Estos modelos están diseñados para superar las limitaciones de los LLM de propósito general y proporcionar resultados más específicos y específicos.

Características de los LLM personalizados

Los LLM personalizados tienen varias características que los hacen únicos y útiles para tareas especializadas.

Estas características incluyen:

• Datos de capacitación específicos del dominio: los LLM personalizados se entrenan en conjuntos de datos específicos del dominio o tarea para la que están diseñados. Esto les permite aprender el lenguaje y los patrones de ese dominio con mayor precisión y producir resultados más relevantes.
• Ajuste fino: los LLM personalizados se ajustan a la tarea o dominio específico para el que están diseñados. Esto implica ajustar el modelo previamente entrenado para que se ajuste mejor a los datos especializados y produzca resultados más precisos.
• Personalización : los LLM se pueden personalizar para satisfacer las necesidades del usuario. Esto incluye ajustar la arquitectura del modelo, los datos de entrenamiento y ajustar los parámetros para optimizar el rendimiento para la tarea o dominio específico.

Beneficios y desafíos

Los LLM personalizados tienen varios beneficios y desafíos a la hora de decidir si utilizarlos para una tarea o dominio específico.

Beneficios:

• Precisión: los LLM personalizados son más precisos que los LLM de propósito general para tareas especializadas. Están capacitados en datos de dominios específicos y ajustados para producir resultados más precisos y relevantes. Estos modelos generan contenido único que resuena con la voz de una marca.
• Relevancia: los LLM personalizados producen resultados más relevantes para tareas o dominios específicos. Están diseñados para aprender el lenguaje y los patrones de un dominio específico, lo que les permite producir resultados más relevantes y útiles.
• Flexibilidad: los LLM personalizados se pueden personalizar para satisfacer las necesidades específicas del usuario. Esto permite una mayor flexibilidad con respecto a la arquitectura del modelo, los datos de entrenamiento y el ajuste de parámetros.

Desafíos:

• Costo: Los LLM personalizados pueden ser costosos de desarrollar y mantener. Requieren conjuntos de datos especializados y experiencia para ajustar el modelo, lo que puede resultar costoso.
• Cuestiones éticas: los LLM personalizados también pueden plantear cuestiones éticas, especialmente cuando se utilizan para tareas delicadas como el procesamiento del lenguaje natural con fines legales o médicos. Es importante garantizar que el modelo sea imparcial y no perpetúe estereotipos perjudiciales ni discriminación.
• Generalización limitada: los LLM personalizados están diseñados para tareas o dominios específicos y es posible que no se generalicen bien a otras tareas o dominios. Esto significa que pueden no ser útiles para tareas fuera de su dominio o tarea específica.

Análisis comparativo

Los modelos de lenguaje grande (LLM) se han vuelto cada vez más populares en los últimos años debido a su capacidad para realizar diversas tareas. Hay dos tipos principales de LLM: genéricos y personalizados. La siguiente sección proporcionará un análisis comparativo de estos dos tipos de LLM.

Métricas de rendimiento

Los LLM genéricos están capacitados en grandes conjuntos de datos y pueden realizar diversas tareas con precisión. Sin embargo, los resultados pueden no ser tan precisos como los de los LLM personalizados cuando se trata de dominios especializados.

Los LLM personalizados están capacitados en conjuntos de datos específicos y pueden proporcionar resultados más precisos en dominios especializados. También se pueden ajustar para mejorar su desempeño en tareas específicas.

Escenarios de aplicación

Los LLM genéricos son adecuados para aplicaciones que requieren una amplia gama de conocimientos, como traducción de idiomas, análisis de sentimientos y resúmenes. Este modelo puede resultar útil para las empresas cuando se necesita una solución rápida, pero no hay suficientes recursos para desarrollar un modelo personalizado.

Los LLM personalizados son adecuados para aplicaciones que requieren conocimientos de un dominio específico, como investigación jurídica, diagnóstico médico y análisis financiero. Este modelo es ideal para empresas que requieren precisión para un problema específico, ya que se pueden adaptar en función de conjuntos de datos específicos.

Implicaciones de costos

El costo de desarrollar e implementar LLM personalizados puede ser mayor que el de los genéricos.

Desarrollar y capacitar un LLM personalizado requiere mucho tiempo y recursos. Además, los LLM personalizados requieren hardware e infraestructura especializados para funcionar de manera eficiente. Por otro lado, los LLM genéricos están disponibles y pueden usarse con una configuración mínima. Entonces, depende de lo que requieras y de tu presupuesto.

En resumen, los LLM genéricos y personalizados tienen sus fortalezas y debilidades. La elección de qué tipo de LLM utilizar depende de la aplicación específica y de los recursos disponibles. Si bien los LLM genéricos son adecuados para aplicaciones que requieren una amplia gama de conocimientos, los LLM personalizados son ideales para aplicaciones que requieren conocimientos de un dominio específico. El costo de desarrollar e implementar LLM personalizados suele ser mayor, así que téngalo en cuenta.

Consideraciones de desarrollo

Se deben considerar varios factores al desarrollar un modelo de lenguaje. Esta sección explorará los requisitos de datos, la capacitación y el ajuste de modelos, y las consideraciones de mantenimiento y escalabilidad para LLM genéricos y personalizados.

Requerimientos de datos

Los datos son la base de cualquier modelo de lenguaje. Un LLM requiere una gran cantidad de texto para formarse.

Los LLM genéricos, como GPT-3, están capacitados con cantidades masivas de datos de diversas fuentes, incluidos libros, artículos y sitios web. Este acceso les permite generar texto sobre una amplia gama de temas.

Por otro lado, los LLM personalizados requieren una colección de texto más específica. Los datos utilizados para formar un LLM personalizado deben ser relevantes para la tarea que realizará. Por ejemplo, un LLM personalizado diseñado para generar documentos legales requeriría acceso a cuerpos de texto legal.

Entrenamiento y ajuste de modelos

Una vez que se han recopilado los datos, lo siguiente es entrenar el modelo de lenguaje. Los LLM genéricos están previamente capacitados en cantidades masivas de datos, lo que los prepara. Sin embargo, los LLM personalizados requieren capacitación adicional para perfeccionarlos para una tarea específica.

El ajuste del modelo es un proceso iterativo que implica ajustar los hiperparámetros del modelo para mejorar el rendimiento. Este proceso puede llevar mucho tiempo y requiere una cantidad significativa de recursos informáticos. Sin embargo, lograr el mejor rendimiento posible del modelo es esencial.

Mantenimiento y escalabilidad

Los LLM requieren un mantenimiento continuo para garantizar que sigan funcionando bien con el tiempo. Esto incluye actualizar el modelo con nuevos datos y volver a entrenarlo según sea necesario.

Los LLM genéricos son mantenidos por las empresas que los desarrollan, como OpenAI. Los LLM personalizados requieren un mantenimiento continuo por parte de la organización que los utiliza.

La escalabilidad también es una consideración importante al desarrollar un LLM. Los LLM genéricos están diseñados para ser altamente escalables, lo que permite que muchos usuarios los utilicen simultáneamente. Por el contrario, los LLM personalizados pueden requerir recursos adicionales para ampliarse a medida que aumenta el número de usuarios.

Por lo tanto, desarrollar un LLM requiere una cuidadosa consideración de los requisitos de datos, el entrenamiento y ajuste de modelos, y el mantenimiento y la escalabilidad. Si bien los LLM genéricos están listos para usar de inmediato, los LLM personalizados requieren capacitación adicional y mantenimiento continuo. Sin embargo, los LLM personalizados ofrecen la ventaja de adaptarse a una tarea específica, lo que los hace más efectivos en determinadas situaciones.

Casos de uso y estudios de casos

Considere los siguientes casos de uso para ver qué aplicaciones se aplican a su caso.

Aplicaciones específicas de la industria

Los modelos de lenguajes grandes tienen aplicaciones en diversas industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, el derecho, etc. Los LLM personalizados son particularmente útiles en estas industrias, ya que pueden adaptarse para cumplir con requisitos específicos. Por ejemplo, los LLM personalizados pueden predecir diagnósticos de pacientes, analizar imágenes médicas y generar informes médicos en la industria de la salud.

Los LLM personalizados se pueden utilizar en la industria jurídica para la gestión de contratos, la investigación jurídica y el análisis de documentos. Por ejemplo, una firma de abogados puede utilizar un LLM personalizado para analizar documentos legales y extraer información relevante como cláusulas, fechas y partes involucradas. Los LLM personalizados se pueden utilizar en finanzas para la detección de fraudes, el análisis de riesgos y la gestión de inversiones.

Innovación y avances

Uno de los beneficios más importantes de los LLM es su capacidad para generar contenido basado en una o más indicaciones de un usuario. Esta función se ha utilizado para desarrollar chatbots y asistentes virtuales que pueden responder consultas de los clientes, brindar recomendaciones de productos e incluso realizar reservas.

Por ejemplo, una cadena hotelera puede utilizar un LLM personalizado para desarrollar un chatbot para responder las consultas de los clientes sobre disponibilidad de habitaciones, precios y servicios. El chatbot también puede realizar reservas y brindar recomendaciones personalizadas según las preferencias del cliente.

Otra innovación del LLM utiliza IA neurosimbólica para crear mapas semánticos de temas muy complejos. Una empresa mundial de auditoría fiscal utilizó LLM e inteligencia artificial neurosimbólica para crear mapas semánticos de créditos fiscales para investigación y desarrollo altamente complejos. También desarrolló un copiloto de IA para ayudar a los profesionales de impuestos a navegar por el complejo código tributario.

En resumen, los LLM tienen numerosos casos de uso y aplicaciones en diversas industrias. Los LLM personalizados son particularmente útiles en industrias donde se deben cumplir requisitos específicos. La capacidad de los LLM para generar contenido y desarrollar chatbots y asistentes virtuales también ha dado lugar a avances significativos en el servicio al cliente.

Futuras tendencias

¿Qué puedes esperar a continuación? Esto es lo que debe considerar.

Desarrollos tecnológicos

El campo de los modelos de lenguajes grandes (LLM) está evolucionando rápidamente y se espera que surjan nuevos desarrollos tecnológicos en un futuro próximo. Uno de los avances más importantes es la integración del procesamiento del lenguaje natural (PNL) con otras tecnologías de inteligencia artificial (IA).

Esta integración permitirá a los LLM interactuar con otros sistemas de inteligencia artificial, como la visión por computadora y el reconocimiento de voz, para brindar soluciones más integrales.

Otro desarrollo tecnológico que se espera que surja es el uso de la computación cuántica para mejorar el rendimiento de los LLM. La computación cuántica puede procesar grandes cantidades de datos de manera más eficiente que la computación clásica, lo que permite a los LLM procesar conjuntos de datos más grandes y generar resultados más precisos.

Predicciones del mercado

Se espera que el mercado de LLM crezca significativamente en los próximos años.

Según un informe reciente, se espera que el mercado de LLM crezca de 6.400 millones de dólares en 2024 a 36.100 millones de dólares en 2030, con una tasa compuesta anual del 33,2%. América del Norte, hogar de los principales gigantes tecnológicos, incluidos Google, OpenAI y Microsoft, representará el mercado más grande. Las industrias que dependen en gran medida de los LLM, incluidas la atención médica, el comercio electrónico y las finanzas, impulsarán esta demanda.

Otra tendencia del mercado es la creciente demanda de LLM personalizados adaptados a industrias y casos de uso específicos. Los LLM personalizados ofrecen resultados más precisos y relevantes que los genéricos, lo que los hace más valiosos para las empresas. Como resultado, es probable que la demanda de LLM personalizados aumente en los próximos años.

En general, el futuro de los LLM parece prometedor, con nuevos desarrollos tecnológicos y una demanda creciente que impulsa el crecimiento del mercado. A medida que las empresas adopten soluciones lingüísticas basadas en inteligencia artificial, los LLM desempeñarán un papel cada vez más importante al permitirles generar textos similares a los humanos y abordar diversos desafíos relacionados con el lenguaje.

LLM genéricos versus personalizados: próximos pasos

Los LLM genéricos y personalizados tienen ventajas y desventajas.

Los LLM genéricos están previamente capacitados en conjuntos de datos masivos y pueden realizar muchas tareas sin necesidad de realizar ajustes. Están fácilmente disponibles y se pueden integrar fácilmente en diversas aplicaciones. Sin embargo, es posible que no estén optimizados para dominios específicos y que no proporcionen el mismo nivel de precisión que los LLM personalizados.

Por otro lado, los LLM personalizados están capacitados en conjuntos de datos de dominios específicos y pueden proporcionar un rendimiento superior en sus respectivos dominios. Pueden comprender el contexto y los matices de la industria o campo específico, proporcionando resultados más precisos y relevantes. Sin embargo, requieren importantes datos y recursos para capacitarlos y perfeccionarlos.

Es importante considerar cuidadosamente el caso de uso específico y los requisitos antes de elegir entre LLM genéricos y personalizados. Por ejemplo, un LLM genérico puede ser suficiente si la tarea es relativamente simple y no requiere conocimientos específicos del dominio. Sin embargo, puede ser necesario un LLM personalizado si la tarea requiere alta precisión y comprensión de la terminología específica de la industria.

En general, los LLM son herramientas poderosas que han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural y tienen el potencial de transformar diversas industrias. Al comprender las diferencias entre los LLM genéricos y personalizados, las empresas y los desarrolladores pueden decidir qué enfoque adoptar para lograr los mejores resultados.

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Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los beneficios de utilizar un LLM personalizado sobre uno genérico para necesidades comerciales específicas?

Los LLM personalizados están diseñados para satisfacer necesidades comerciales específicas aprovechando los datos y la experiencia de un dominio específico. Se les puede capacitar para identificar patrones y estructuras exclusivos de una industria en particular, lo que resulta en conocimientos más precisos y relevantes.

Este nivel de personalización puede generar mejoras significativas en la eficiencia, la productividad y el ahorro de costos. Por el contrario, es posible que los LLM genéricos no se adapten a una industria o caso de uso específico, lo que da como resultado resultados menos precisos.

¿Cómo mejora la integración de datos específicos de la empresa el rendimiento de un LLM personalizado?

La integración de datos específicos de la empresa en un LLM personalizado puede mejorar el rendimiento al proporcionar información más relevante y precisa. Al entrenar el modelo con datos exclusivos de la empresa, puede identificar patrones y estructuras que son específicos del negocio. Esto puede conducir a predicciones más precisas, una mejor toma de decisiones y una mayor eficiencia.

¿Qué distingue un LLM de dominio específico de un LLM de propósito general?

Un LLM de dominio específico atiende a una industria o caso de uso específico, mientras que un LLM de propósito general es más versátil y aplicable a muchos casos de uso. Los LLM de dominios específicos están capacitados en datos específicos de la industria, lo que genera conocimientos más precisos y relevantes. En comparación, los LLM de propósito general pueden no ser tan precisos, pero pueden aplicarse a una gama más amplia de casos de uso.

¿De qué manera los LLM mejoran los modelos tradicionales de aprendizaje automático?

Los LLM mejoran los modelos tradicionales de aprendizaje automático al estar más centrados en el lenguaje. Están diseñados para imitar las capacidades de procesamiento del lenguaje humano y pueden analizar y comprender datos de texto de manera más efectiva. Esto los hace particularmente útiles para el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos y los chatbots. Además, los LLM se pueden personalizar para atender industrias o casos de uso específicos, lo que genera conocimientos más precisos y relevantes.

¿Cómo se comparan los diferentes LLM en términos de funcionalidad y aplicación?

Hay varios LLM diferentes disponibles, cada uno con sus fortalezas y debilidades. Los LLM más populares incluyen GPT-3, BERT y ELMO. GPT-3 es conocido por su versatilidad y capacidad para generar texto similar a un humano, mientras que BERT es particularmente útil para tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Por el contrario, ELMO está diseñado para considerar el contexto del texto, lo que da como resultado predicciones más precisas. La elección de LLM dependerá del caso de uso específico y de la industria.

¿Cuáles son algunos ejemplos de implementaciones exitosas de LLM personalizados en la industria?

Los LLM personalizados se han implementado con éxito en diversas industrias.

Por ejemplo, los asistentes de enfermería virtuales impulsados ​​por LLM personalizados pueden brindar soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana y responder las preguntas de los pacientes sobre sus condiciones de salud de manera precisa y específica del dominio. En la industria legal, los LLM personalizados se pueden utilizar para investigaciones legales y análisis de contratos, lo que genera importantes ahorros de tiempo y una mayor precisión.