LLMs y Análisis de Datos Cómo la IA está dando sentido a los grandes datos para obtener información empresarial

LLMs y Análisis de Datos IA y grandes datos para información empresarial

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) tienen la capacidad de analizar extensos conjuntos de datos para proporcionar información valiosa para las empresas. Este artículo explora cómo las empresas están utilizando LLMs para analizar opiniones de clientes, interacciones en redes sociales o incluso informes internos para tomar decisiones comerciales informadas.

¿Qué son los LLMs y cómo se pueden utilizar para el análisis de datos?

Los Modelos de Lenguaje Grandes, o LLMs, son potentes redes neuronales con miles de millones de parámetros. Han sido entrenados con grandes cantidades de datos de texto utilizando aprendizaje semi-supervisado. Estos modelos pueden realizar tareas como razonamiento matemático y análisis de sentimientos, demostrando su comprensión de la estructura y el significado del lenguaje humano.

Los LLMs han sido entrenados con datos que abarcan cientos de terabytes, lo que les proporciona una profunda comprensión contextual. Esta comprensión se extiende a través de diversas aplicaciones, lo que los hace altamente efectivos al responder a diferentes estímulos.

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Los LLMs pueden analizar de manera efectiva datos no estructurados, como archivos de texto, páginas web, etc. Son muy efectivos en el análisis de sentimientos y en la categorización y resumen de datos de texto. Dado que pueden capturar las emociones y los temas subyacentes de un texto, son ideales para el análisis de comentarios de los clientes, la investigación de mercado y el monitoreo de las redes sociales.

¿En qué se diferencian de los métodos de análisis tradicionales?

Los modelos tradicionales de aprendizaje automático, como los árboles de decisión y los métodos de mejora de gradiente, son más efectivos para manejar datos estructurados, es decir, presentes en forma de tablas. Por el contrario, los LLMs trabajan con datos no estructurados, como archivos de texto.

Los LLMs destacan en tareas de comprensión y generación de lenguaje natural, ofreciendo potentes capacidades de procesamiento y generación de lenguaje humano. Sin embargo, no están diseñados para manejar datos estructurados, análisis de imágenes o agrupamiento, mientras que los métodos tradicionales mencionados anteriormente funcionan muy bien en estos casos.

En comparación con los métodos tradicionales, los LLMs requieren un mínimo de preprocesamiento de datos y de ingeniería de características. Los LLMs son entrenados con grandes cantidades de datos de texto y están diseñados para aprender automáticamente patrones y representaciones a partir de texto sin procesar, lo que los hace versátiles para diversas tareas de comprensión de lenguaje natural.

Sin embargo, un desafío significativo de los LLMs es su baja interpretabilidad. Comprender cómo estos modelos llegan a sus conclusiones o generan salidas específicas puede ser difícil debido a la falta de transparencia en sus procesos de toma de decisiones.

Aplicaciones prácticas de los LLMs en el análisis de datos

La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos textuales hace que los LLMs sean valiosos para el análisis de datos y los flujos de trabajo científicos. Algunas de las formas en que se están utilizando son:

• Análisis de Sentimientos: Los grandes modelos de lenguaje pueden realizar análisis de sentimientos, que implica reconocer y categorizar emociones e información subjetiva en texto. Logran esto al ajustarse finamente a un conjunto de datos que proporciona etiquetas de sentimiento, lo que les permite identificar y clasificar opiniones en datos de texto de forma automática. El análisis de sentimientos es especialmente útil para analizar opiniones de clientes.
• Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER): Los LLMs destacan en NER, que implica identificar y categorizar entidades importantes como nombres, lugares, empresas y eventos en texto no estructurado. Utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para comprender el contexto y las sutilezas del lenguaje y lograr la tarea.
• Generación de Texto: Los LLMs pueden producir textos de alta calidad y contextualmente apropiados, por lo que se pueden utilizar para crear chatbots que mantengan conversaciones significativas con los usuarios de negocios, brindando respuestas precisas a sus consultas.

Los grandes modelos de lenguaje son fundamentales para mejorar la comprensión del lenguaje natural en tareas de ciencia de datos. Combinados con otras tecnologías, permiten a los científicos de datos descubrir significados sutiles en datos de texto, como reseñas de productos, publicaciones en redes sociales y respuestas a encuestas de clientes.

¿Cómo pueden las empresas utilizar los LLMs?

Asistentes Virtuales

Los chatbots impulsados por LLMs ayudan a las empresas a optimizar las horas de trabajo de sus empleados, lo que potencialmente reduce costos. Estos chatbots manejan tareas rutinarias, liberando a los empleados para trabajos más complejos y estratégicos. IBM Watson Assistant es una plataforma de IA conversacional enfocada en la gestión de clientes. Utiliza aprendizaje automático para manejar consultas, guiar a los usuarios a través de acciones mediante chat y puede transferir a un agente humano cuando sea necesario. También ofrece disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana y mantiene la precisión.

Detección de Fraudes

Los LLMs son valiosos para automatizar la detección de fraudes mediante la identificación de patrones que generan alertas. Su eficiencia, escalabilidad y capacidades de aprendizaje automático los hacen atractivos para las empresas. Por ejemplo, la Red de Inteligencia Falcon de FICO, utilizada por instituciones financieras globales, combina aprendizaje automático, análisis de datos y experiencia humana para detectar y prevenir fraudes en diversos canales y transacciones.

Traducción

Google Translate, un servicio muy conocido, utiliza un LLM para ofrecer traducciones automáticas de texto y voz en más de 100 idiomas. Con el tiempo, ha mejorado su precisión al utilizar una amplia cantidad de datos de texto multilingüe y algoritmos avanzados de redes neuronales.

Análisis de sentimientos

Sprinklr, una plataforma de gestión de redes sociales y participación del cliente, utiliza modelos de lenguaje grandes para el análisis de sentimientos. Esto ayuda a las empresas a rastrear y responder a las discusiones sobre su marca o producto en las redes sociales. La plataforma de Sprinklr evalúa los datos de las redes sociales para detectar tendencias en los sentimientos y ofrecer información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes.

Limitaciones de los LLM para el análisis de datos

Utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) para el análisis de datos presenta desafíos. Una de las principales desventajas es el alto costo asociado con el entrenamiento y ejecución de los LLMs, principalmente debido al consumo significativo de energía de numerosas GPUs que trabajan en paralelo. Además, los LLMs a menudo se ven como “cajas negras”, lo que significa que es difícil entender por qué producen ciertas salidas.

Otro problema de los LLMs es que su objetivo principal es generar lenguaje natural, no necesariamente información precisa. Esto puede llevar a situaciones en las que los LLMs generan contenido convincente pero incorrecto desde el punto de vista factual, un fenómeno conocido como alucinación.

Además, los LLMs pueden tener sesgos sociales y geográficos debido a que se entrenan con vastas fuentes de texto de internet. Para reducir costos, muchos proveedores optan por APIs de terceros como las de OpenAI, lo que potencialmente hace que la información se procese y almacene en servidores de todo el mundo.

Conclusión

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son herramientas poderosas para el análisis de datos, ofreciendo a las empresas la capacidad de extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos. Son excelentes en el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas (NER) y la generación de texto, lo que los hace indispensables para tareas como el análisis de comentarios de los clientes, la detección de fraudes y la participación del cliente.

Sin embargo, utilizar LLMs plantea consideraciones éticas, incluidos los sesgos codificados en sus datos de entrenamiento y la posibilidad de generar información inexacta. Encontrar un equilibrio entre los beneficios de los LLMs y los desafíos éticos es crucial para utilizarlos de manera responsable y efectiva en el análisis de datos.

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