Modelos de Lenguaje Grande están redefiniendo la inteligencia artificial. Con la reciente evolución más allá de GPT-4, estos sistemas están transformando cómo las máquinas comprenden y generan lenguaje humano.

Este artículo te sumerge en la era de la innovación de los LLM, invitándote a explorar su impacto y las emocionantes posibilidades que nos esperan.

Introducción

¿Alguna vez te has preguntado cómo es posible que un ordenador pueda entender y generar lenguaje humano de forma tan natural? La respuesta está en los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés), unos sistemas de inteligencia artificial capaces de procesar y generar texto de una forma sorprendentemente humana. Durante el último año, el modelo GPT-4 ha sido el rey indiscutible en este campo, pero eso está a punto de cambiar.

OpenAI GPT-4

¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)?

Los LLM son sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes cantidades de texto. Aprenden patrones y relaciones en el lenguaje, lo que les permite entender y generar texto de una forma muy similar a como lo hacen los humanos. Funcionan asignando probabilidades a las palabras basándose en el contexto, prediciendo así cuál es la palabra más probable que vendrá a continuación. Este proceso se repite, generando textos coherentes y naturales.

La llegada de los nuevos LLM contendientes

En las últimas cuatro semanas, cuatro nuevos modelos han irrumpido en escena, rivalizando e incluso superando a GPT-4 en diversos aspectos:

1. Google Gemini 1.5 (15 de febrero): Su característica estrella es su impresionante capacidad para manejar contextos de hasta un millón de tokens, casi 8 veces más que GPT-4 Turbo. Además, puede procesar vídeo dividiéndolo en un frame por segundo.

2. Mistral Large (26 de febrero): Este modelo destaca por su excelente rendimiento en modelos de código abierto. Aunque quizás no supere a GPT-4, está claramente en su misma liga.

3. Claude 3 Opus (4 de marzo): Las primeras impresiones sobre este modelo son muy positivas, con expertos considerándolo el primer claro vencedor de GPT-4. Destaca especialmente en tareas relacionadas con código.

4. Inflection-2.5 (7 de marzo): Este modelo ha sido una sorpresa, proviniendo de una empresa conocida por su interfaz de chat Pi. Sus benchmarks son favorables frente a GPT-4.

Es emocionante ver cómo diversas empresas están impulsando la innovación en este campo, mejorando los «vibes» o la calidad percibida en el funcionamiento de estos modelos.

Desafíos y consideraciones éticas

A pesar de estos avances, hay algunos aspectos decepcionantes. Ninguno de estos nuevos modelos tiene un código abierto o pesos disponibles, lo que limita su accesibilidad y transparencia. Además, la falta de claridad sobre los datos utilizados para su entrenamiento plantea dudas éticas y legales.

Las demandas por el uso de datos con derechos de autor sin licencia están aumentando, y crece el sentimiento negativo hacia la forma en que se construyen estos modelos. Sería ideal contar con un modelo entrenado únicamente con contenido de dominio público o con licencia, pero no está claro si es posible crear algo que compita con GPT-4 sin recurrir a contenido sin licencia.

Ante esta situación, la transparencia en el entrenamiento se vuelve crucial. Conocer cómo se ha entrenado un modelo ayuda a decidir para qué tareas y preguntas es adecuado. Sin esta información, nos vemos obligados a hacer conjeturas y teorías.

Conclusiones y mirada al futuro

La llegada de estos nuevos modelos marca el inicio de una nueva era en la innovación de los LLM. Su capacidad para rivalizar e incluso superar a GPT-4 abre un abanico de posibilidades emocionantes. Sin embargo, para un desarrollo responsable de esta tecnología, es fundamental avanzar hacia una mayor transparencia en el entrenamiento de los modelos.

Imagina las aplicaciones que podrían tener estos avances: desde asistentes virtuales más naturales hasta herramientas de creación de contenido más potentes. El futuro de los LLM es prometedor, pero debemos asegurarnos de que se desarrolle de una manera ética y accesible para todos.