La inteligencia artificial es una de las tecnologías que más ha revolucionado el mercado, no solo hablamos de los modelos que tienen como objetivo permitir a los usuarios utilizar una gran cantidad de funciones que de normal tendrían que dividirse en varias aplicaciones, sino también en un entorno profesional ya que hay diversos modelos de IA que pueden tener objetivos distintos.
Cuando alguien habla de un modelo de IA lo primero que seguramente se le viene a la cabeza a la mayoría de las personas son aquellas que funcionan para generar contenidos audiovisuales, estas son el máximo representante que tienen las inteligencias artificiales dentro del mercado orientado para consumidores junto con los chatbots. Pero detrás de esto hay una complejidad extremadamente grande, no solo el cómo se entrenan y el hardware que necesitan para lograr cumplir sus funciones, sino también tienen aspectos como el número de parámetros, el tamaño que tienen o incluso el coste de mantenerlos que también influyen en gran medida.
Qué es un modelo de lenguaje IA
Hay una gran cantidad de personas que utilizan tecnologías sin conocer realmente qué hay detrás, cómo funcionan o directamente lo que son. En el caso de las herramientas que utilizan inteligencia artificial todas tienen detrás un sistema que les permite funcionar de esta manera, los chatbots así como las IA generativas están creadas a partir de un lenguaje específico que les permite actuar de una manera u otra. Estos lenguajes utilizan redes neuronales para aprender patrones, luego utilizan estos patrones para dar una respuesta a lo que el usuario haya preguntado.
Los modelos de lenguaje IA al final son un tipo de software que utilizan técnicas de Machine Learning, un tipo de aprendizaje automático que usa algoritmos para comprender los datos que detecta y modelar de esta forma sus respuestas. En este aspecto todavía no encontramos un modelo de IA que tenga la capacidad de crear cosas por sí mismo ya que al final todo lo que responden y crean se basa en los millones de datos con los que se ha entrenado.
La forma más sencilla de categorizarlos es hablando de aquellos que utilizan redes neuronales (ya que son los más conocidos), podemos encontrar los LLM y SLM:
LLM: son un tipo de modelos grandes con gran complejidad, se utilizan principalmente en IA que requiere muchos conocimientos como son los chatbots ya que permiten utilizar un lenguaje natural, analizar texto y extraer información del mismo.
SLM: este tipo de modelos son mucho más pequeños por lo que cuentan con unas funciones más limitadas, son eficientes y pueden encontrarse en sistemas con recursos limitados. Esto implica que están especializados en ciertas tareas en lugar de ser tan generales como los LLM.
Qué tipos existen
Cada modelo de lenguaje se puede clasificar de una forma dependiendo de la técnica o algoritmo que utiliza, los modelos más conocidos suelen centrarse en redes neuronales (como los LLM que hemos mencionado), pero hay varios tipos más dependiendo de este factor:
Redes neuronales profundas:
Es un tipo de modelo que se centra en un aprendizaje profundo basado en el cerebro humano, está compuesto por capas de nodos que simulan neuronas interconectadas que permite a la IA aprender patrones y representaciones detalladas mediante una entrada. Son extremadamente adaptables y se utilizan para muchas tareas como el reconocimiento de imágenes y audio, el procesamiento de lenguaje natural o la conducción autónoma.
Regresión logística de IA
Esta técnica de análisis de datos adaptada a la inteligencia artificial se centra en tomar decisiones binarias, permite utilizar diversos factores para terminar dando respuestas sencillas tipo «sí» o «no» que permiten automatizar, por ejemplo, las capacidades para identificar correos no deseados.
Regresión lineal
La regresión lineal es una técnica que permite predecir el valor de datos desconocidos mediante otros valores de datos relacionados y conocidos, permite modelar matemáticamente una variable desconocida o dependiente junto con la variable conocida como una ecuación lineal para dar una respuesta. Un ejemplo sencillo está en indicar los gastos e ingresos que una persona ha tenido durante un año, esta técnica los analiza y determina que el gasto es la mitad de lo que gana, luego hace una predicción de un gasto desconocido después de reducir a la mitad un ingreso conocido.
Árboles de decisión de IA
Este tipo de modelos son similares a los diagramas de flujo, utilizan ciertos criterios como «sí», «no», «entonces» y «sino» para llegar a una conclusión, analizan los datos de decisiones anteriores para poder llegar a una conclusión y pueden utilizarse para predecir aspectos como la probabilidad de que una persona compre un producto dependiendo de sus características.
Bosque aleatorio
Como su propio nombre indica, la técnica de bosque aleatorio busca una predicción aleatoria entre muchas variantes en el que un «árbol» puede tomar una decisión a partir de varios factores, pero hay cientos de ellos tomando decisiones de forma simultánea lo que permite por ejemplo que cada uno tenga una suposición o elección distinta.
K-NN
Esta técnica de aprendizaje supervisado se centra en realizar predicciones mediante datos similares que están cerca uno de otro, permite clasificar ciertos datos dependiendo de los puntos más similares entre sus vecinos.
Naive Bayes
Se basa en el teorema de Bayes y tiene como premisa una suposición de que algo en específico depende de la ocurrencia de cierta característica, dando una suposición que no tiene por qué ser cierta. El ejemplo más sencillo para entenderlo sería indicar que una persona tiene dolor de cabeza mientras ve la televisión, el modelo indicaría que cuando ves la televisión siempre tienes dolor de cabeza.
¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje de IA?
Como bien hemos explicado al principio los modelos de inteligencia artificial tienen un funcionamiento bastante complicado, pero se puede resumir en seis pasos que se aplican en todos los casos independientemente del algoritmo que utilicen. Estos empiezan con una recopilación de datos, una vez creado el software base las compañías comienzan a seleccionar diversos datos para pasar al preprocesamiento de datos, momento en el que se seleccionan específicamente aquellos que sirven para el objetivo que va a tener la IA. Tras esto comienzan a entrenarse con esta información que suelen representar millones de parámetros, cuando termina el entrenamiento se valida su funcionamiento y pasa a la prueba final.
Obviamente cuando superan esta prueba se despliegan para comenzar a implementarlos en diversas aplicaciones, de esta forma se puede conseguir que un chatbot de respuestas fiables. Cuando se despliegan por completo pueden funcionar de varias formas, si tienen una persistencia los usuarios pueden aportar información para modificar las respuestas, algo que sucedió en los inicios de ciertas IAs reconocidas que terminaron ofreciendo respuestas con contextos racistas por la acción de los usuarios. Por otra parte están aquellos que no recogen información por parte de los usuarios y por lo tanto no se entrenan a partir de sus respuestas.
En cualquier caso todas las IA de este tipo (incluidas las generativas y los chatbots) se centran en utilizar un prompt proporcionado por el usuario para responder.
Qué problemas puede tener un LLM/SLM
Dentro de los LLM podemos encontrar una serie de fallos que dependen del entrenamiento y las configuraciones que hayan tenido, cada compañía establece un sistema de niveles dependiendo de la gravedad que puede llegar a tener un problema relacionado con una vulneración de seguridad. Estos pueden causar las llamadas alucinaciones, pero también hay otros problemas a tener en cuenta cuando se utiliza una IA:
Sesgos
Un tipo de problema desarrollado durante la creación y el entrenamiento de una IA, se basa en producir sesgos dependiendo de la información que han obtenido. Puede terminar ofreciendo respuestas injustas o que discriminan colectivos/personas.
Alucinaciones
El problema más conocido en las inteligencias artificiales son las alucinaciones, pueden llegar a generar información falsa o inventada pese a no estar entrenados para ello. Esta situación puede llevar a desinformar o a crear situaciones violentas por parte del modelo.
Errores de precisión
En ciertas ocasiones una IA puede tener problemas a la hora de entender el contexto en ciertas situaciones lo que genera errores de precisión. Esto puede llevar a dar respuestas incorrectas o con datos que no tienen nada que ver.
Falta de razonamiento lógico
Uno de los fallos que tienen actualmente muchos modelos está en no tener la capacidad de razonar. Esto evita que puedan solucionar problemas sencillos para los que no están entrenados.
Dependencia excesiva
Muchas de las IA que hay se retroalimentan con el contenido de los usuarios. Un LLM sin supervisión puede llevar a la generación de información incorrecta, problemas de comunicación o a vulnerabilidades de seguridad.
Problemas de seguridad
Entre los problemas de seguridad que tienen las IA podemos encontrar que son vulnerables frente a ataques con el objetivo de generar información no deseada. Si no están bien configuradas, un usuario puede utilizar técnicas para que la IA ofrezca una respuesta que nunca debería dar.
Para qué se utilizan los modelos de lenguaje de IA
Los modelos de inteligencia artificial cuentan con una gran cantidad de usos, muchos de ellos tienen como objetivo ofrecer al usuario una facilidad superior para desarrollar sus tareas del día a día, sobre todo cuando hablamos de los que han creado las grandes compañías para utilizarlos como asistentes virtuales.
Una IA puede tener varias funciones conjuntas como es el caso de los asistentes tipo Gemini o un chatbot como ChatGPT, permite crear interacciones con los usuarios pero detrás hay un conglomerado de funciones entre las que podemos encontrar análisis de datos, creación de textos, traducción automática o búsqueda y recomendación de contenido dependiendo de las preferencias del usuario. Además de esto también hay modelos que se centran en generar todo tipo de contenidos como texto, código, imágenes, música o vídeos con sonido.
Además de esto, los modelos con algoritmos distintos que hemos mencionado anteriormente también pueden ofrecer todo tipo de funciones fuera del mercado orientado para los usuarios, permiten realizar avances a nivel tecnológico, están presentes dentro de sectores como el de la medicina y en general con todo lo relacionado con el análisis de datos.