Todos los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) que Debes Conocer en 2023

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) importantes en 2023

Explicaciones intuitivas de los LLMs más populares

Introducción

En mi último artículo, nos sumergimos en el mundo de los modelos de aprendizaje automático, comprendiendo sus principios de funcionamiento y cómo se ajustan a diversas aplicaciones prácticas.

Hoy, nos aventuraremos en algo que literalmente ha tomado el control de todo el espacio tecnológico, los modelos de lenguaje grandes. Específicamente, vamos a revisar varios de los modelos de lenguaje más influyentes en uso hasta 2023.

Dicho esto, ¿vamos a ello?

Tipos de Modelos de Lenguaje Grandes

Antes de adentrarnos, los modelos de lenguaje grandes se pueden clasificar en general en tres categorías según su arquitectura:

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1. Modelos basados en Transformer
2. Modelos basados en RNN
3. Otras arquitecturas innovadoras

1. Modelos basados en Transformer

Estos modelos aprovechan el poder de los mecanismos de atención para procesar datos de lenguaje. Algunos modelos basados en Transformer populares incluyen GPT-4, BERT, RoBERTa y T5.

GPT-4

GPT-4 utiliza la arquitectura Transformer con un énfasis particular en el mecanismo de autoatención para capturar la relación contextual entre las palabras en una oración, independientemente de sus posiciones. Su metodología de entrenamiento “enmascarada” permite que el modelo genere texto altamente coherente y contextualmente relevante.

• Pros: Altamente habilidoso para generar texto coherente y contextualmente relevante.
• Contras: Como modelo generativo, puede crear información plausible pero incorrecta o engañosa desde el punto de vista factual.
• Útil para: Tareas de generación de texto, agentes de conversación, creación de contenido.

BERT

BERT utiliza transformadores bidireccionales, lo que significa que procesa los datos de entrada tanto de izquierda a derecha como de derecha a izquierda. Este contexto bidireccional le otorga a BERT una comprensión más profunda del significado de cada palabra en una oración y cómo se relacionan entre sí, mejorando en gran medida su rendimiento en tareas como la respuesta a preguntas y el análisis de sentimientos.

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