Un LLM (Gran modelo lingüístico), también conocido como grande modelo lingüísticoes un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado en volúmenes masivos de datos de texto para comprender, generar y predecir texto de forma autónoma.
Basados en la arquitectura de transformación, estos modelos explotan mecanismos de autoatención para captar las complejas relaciones entre las palabras de un texto. Este enfoque les permite realizar multitud de tareas: traducción automática, respuesta a preguntas, creación de contenidos, generación de códigos e incluso síntesis de información.
Comparación de los principales LLM
| Nombre del modelo | Empresa | Tipo | Tamaño (Parámetros) |
|---|---|---|---|
| o3 | IA abierta | Propietario | 5 billones |
| o3 mini | IA abierta | Propietario | 20.000 millones |
| Géminis 2.0 Pro | Propietario | 1 billón | |
| Gemini 2.0 flash | Propietario | 30.000 millones | |
| DeepSeek R1 | DeepSeack AI | Propietario | 685.000 millones |
| Llama 3.3 | Meta | Código abierto | 70.000 millones |
| Pixtral Grande | Mistral AI | Código abierto | 124.000 millones |
| Soneto de Claudio 3.5 | Antrópico | Propietario | 175.000 millones |
Cómo funcionan los LLM
Formación masiva de datos
Los LLM absorben miles de millones de textos de libros, artículos, páginas web y conversaciones para aprender patrones lingüísticos.
Ejemplo: GPT-3 se entrenó con unos 45 TB de datos de texto.
Arquitectura transformar
Se basan en redes neuronales de transformadores que utilizan capas de autoatención.
Ilustración: En la frase "Pasea a su perro", el modelo aprende a relacionar "Él" con "perro" en función del contexto.
Además, su diseño permite una paralelización eficaz para procesar secuencias de texto muy largas.
Aprendizaje autosupervisado
Los LLM utilizan técnicas de aprendizaje autosupervisado, como la predicción de palabras ocultas o la predicción de la secuencia lógica de un texto. Este proceso les permite "aprender" sin necesidad de etiquetar manualmente los datos.
Características principales
- Versatilidad : Gracias al ajuste fino o a la ingeniería de avisos, el mismo LLM puede adaptarse a tareas tan variadas como responder preguntas, escribir artículos o generar código.
- Generación creativa : ser capaz de producir textos originales (poemas, guiones, etc.) o sintetizar información compleja.
- Contexto dinámico : Algunos LLM, como ChatGPT, conservan el historial de un intercambio, lo que permite gestionar eficazmente las conversaciones largas.
👉 Aplicaciones prácticas
- Asistentes virtuales : atención al cliente automatizada, gestión de calendarios, chatbots...
- Educación : tutorías personalizadas, corrección de deberes...
- Búsqueda de : análisis de publicaciones científicas y síntesis de datos...
- Creación de contenidos : redactar artículos, generar guiones publicitarios...
🚧 Retos y limitaciones
- Sesgo y toxicidad : Los LLM pueden reproducir estereotipos o difundir información errónea contenida en los datos de entrenamiento.
- Alucinaciones : pueden generar hechos incorrectos o inventados (por ejemplo, fechas históricas incorrectas).
- Coste de la energía : el entrenamiento y la ejecución de estos modelos consumen mucha energía (por ejemplo, se calcula que el entrenamiento de GPT-3 consumiría unos 1.300 MWh).
- Privacidad : el riesgo de fuga de datos (direcciones de correo electrónico, información médica, etc.) es real.
- Cuestiones éticas y reglamentarias : la necesidad de garantizar la transparencia, la trazabilidad de las decisiones (fichas modelo) y el cumplimiento de la RGPD o elLey AI Europea.
📈 Evolución futura
- Modelos más pequeños y eficientes : desarrollo de arquitecturas optimizadas (por ejemplo, TinyBERT) para reducir la huella de carbono.
- AI alineado : uso de técnicas como el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para limitar las respuestas nocivas.
- Personalización ética : adaptar los LLM a las necesidades específicas sin reforzar los prejuicios existentes.
📊 Cifras clave y estadísticas sobre los LLM
🌍 En todo el mundo
- Crecimiento del mercado : el mercado de los LLM yIA Generativa está creciendo exponencialmente. Algunos estudios (por ejemplo, el informe de Goldman Sachs) sugieren que la IA generativa podría aumentar el PIB mundial en casi 1 000 millones de euros al año. 7 % en los próximos diez años.
- Adopción corporativa : de 2021 a 2024, el número de empresas que adoptan soluciones basadas en LLM ha aumentado significativamente, con un incremento de hasta el 200 % en determinadas regiones.
En Francia
- Representación lingüística : El francés sigue estando infrarrepresentado en los conjuntos de formación LLM, con menos del 5 % los datos de texto utilizados proceden de contenidos en francés, lo que puede limitar el rendimiento para la lengua francesa.
- Adopción en la industria : Según varias encuestas, alrededor de 25 % de las grandes empresas francesas ya han probado soluciones basadas en LLM, y casi 40 % tienen previsto invertir en estas tecnologías de aquí a 2025.
- Inversión e investigación : Francia, y Europa en general, están reforzando su posición mediante el desarrollo de modelos de código abierto (como Mistral 7B) y el apoyo a la investigación en IA, con el fin de reducir su dependencia de tecnologías predominantemente anglosajonas.
