{"id":353521,"date":"2024-08-28T14:28:51","date_gmt":"2024-08-28T14:28:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ninjaone.com\/it-hub\/%content_hub_category%\/llm\/"},"modified":"2024-10-13T14:25:43","modified_gmt":"2024-10-13T14:25:43","slug":"llm","status":"publish","type":"content_hub","link":"https:\/\/www.ninjaone.com\/es\/it-hub\/remote-access\/llm\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es un modelo de lenguaje grande (LLM)?"},"content":{"rendered":"

Un modelo de lenguaje grande (LLM)<\/strong> es esencialmente un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que procesa y comprende el lenguaje natural (o lo que llamar\u00edamos \u00ablenguaje humano\u00bb)<\/em>. Se trata de un tipo de modelo de base (un modelo ling\u00fc\u00edstico de uso general) entrenado sobre enormes cantidades de datos para realizar infinidad de tareas, como la generaci\u00f3n de textos, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, la redacci\u00f3n de res\u00famenes e incluso la codificaci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>\n

Los LLM utilizan metodolog\u00edas de aprendizaje profundo para interpretar y analizar correctamente las complejas relaciones ling\u00fc\u00edsticas entre la sem\u00e1ntica y la sintaxis del lenguaje para realizar acciones espec\u00edficas.<\/p>\n\n

Grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos e inteligencia artificial<\/h2>\n

Los LLM representan un avance significativo en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural (PLN). Son la raz\u00f3n por la que podemos utilizar interfaces como ChatGPT y otros modelos generativos de IA sin necesidad de conocimientos de codificaci\u00f3n. Piensa en la \u00faltima vez utilizaste una herramienta de IA: \u00bfescribiste \u00abnormalmente\u00bb o como si hablaras con un humano?<\/p>\n

En pocas palabras, los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos est\u00e1n dise\u00f1ados para comprender y generar texto como lo har\u00eda un ser humano real. Adem\u00e1s, aprenden constantemente y procesan con regularidad enormes cantidades de datos para inferir a partir del contexto, resumir textos y responder a preguntas.<\/p>\n

En los modelos de IA generativa m\u00e1s avanzados, los LLM se entrenan para ayudar en la redacci\u00f3n de contenidos creativos o trabajos acad\u00e9micos. (Hay que se\u00f1alar que la precisi\u00f3n y la calidad de estos activos producidos no est\u00e1n del todo a la altura, pero el mero hecho de que la IA pueda hacerlo ahora es impresionante<\/em>).<\/p>\n

Sin embargo, las oportunidades que ofrecen los LLM son asombrosas. No es descabellado imaginar innumerables mejoras en diversos campos, desde los chatbots a los asistentes virtuales, pasando por la traducci\u00f3n de idiomas. Incluso en el campo de las TI, que parad\u00f3jicamente se resiste a la IA generativa para ayudar en la generaci\u00f3n de c\u00f3digo o la formaci\u00f3n en ciberseguridad, por ejemplo, los LLM est\u00e1n preparados para remodelar e influir en la forma en que interactuamos con la tecnolog\u00eda y accedemos a la informaci\u00f3n.<\/p>\n

De hecho, la \u00faltima investigaci\u00f3n de McKinsey<\/a> descubri\u00f3 que el 65% de las organizaciones utilizan regularmente IA generativa en al menos una funci\u00f3n empresarial. Se prev\u00e9 que esta cifra aumente en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n

C\u00f3mo funcionan los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM)<\/h2>\n

Los LLM aprovechan las t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo y los datos textuales. Normalmente, estos modelos constan de varias capas de redes neuronales, cada una con par\u00e1metros que pueden mejorarse y ampliarse durante el entrenamiento.<\/p>\n

Durante el entrenamiento, se ense\u00f1a al modelo de lenguaje grande a predecir la siguiente palabra de una frase bas\u00e1ndose en el contexto. Para ello, aplica modelos matem\u00e1ticos para calcular una puntuaci\u00f3n de probabilidad de la recurrencia de palabras que han sido tokenizadas (secuencias m\u00e1s peque\u00f1as de caracteres). A continuaci\u00f3n, los tokens se traducen en representaciones num\u00e9ricas del contexto.<\/p>\n

Esta es la primera parte. Seguidamente, los LLM se entrenan rigurosamente con cantidades ingentes de texto (literalmente, miles de millones de p\u00e1ginas) para ayudarles a aprender gram\u00e1tica, incluida la relaci\u00f3n entre sem\u00e1ntica y sintaxis. Esto garantiza la exactitud del contexto num\u00e9rico o si la frase generada \u00abtiene sentido\u00bb.<\/p>\n

Una vez entrenados, los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos pueden generar texto prediciendo la siguiente obra a partir de la entrada que reciben y aprendiendo despu\u00e9s patrones sobre c\u00f3mo se forman las frases.<\/p>\n

Como ocurre con cualquier herramienta predictiva y generativa, se requiere un ajuste fino continuo, utilizando m\u00e9todos como el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentaci\u00f3n humana (RLHF). En la RLHF, los LLM aprenden aspectos m\u00e1s \u00abhumanos\u00bb de la lengua y el habla. Por ejemplo, crear un algoritmo para definir lo que es \u00abgracioso\u00bb es dif\u00edcil. Matem\u00e1ticamente, es casi imposible de hacer, pero la retroalimentaci\u00f3n humana puede calificar los chistes, lo que, a su vez, ense\u00f1a al LLM el concepto de humor. De este modo, la retroalimentaci\u00f3n humana ayuda a los LLM a aprender de forma hol\u00edstica a trav\u00e9s del ensayo y error, con el modelo altamente motivado para tener \u00e9xito a trav\u00e9s de fuertes incentivos.<\/p>\n

El LLM y su uso en la gesti\u00f3n de endpoints<\/h3>\n

Puede que piense que los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y la gesti\u00f3n de endpoints<\/a> son conceptos completamente distintos. Como responsable de un MSP<\/a>, puede que te preguntes por qu\u00e9 NinjaOne hablar\u00eda de los LLM.<\/p>\n

Sin embargo, los LLM est\u00e1n cada vez m\u00e1s entrelazados con las empresas modernas. Su capacidad para procesar y generar texto similar al humano ofrece un potencial significativo para mejorar la experiencia de gesti\u00f3n de endpoints.<\/p>\n

Por un lado, los LLM pueden automatizar tareas rutinarias como la gesti\u00f3n de parches<\/a>, las actualizaciones de software<\/a> y la respuesta a incidentes<\/a>. Al analizar grandes cantidades de datos procedentes de endpoints, los LLM pueden identificar patrones, predecir problemas y sugerir soluciones \u00f3ptimas. Esto libera a tu equipo de TI para centrarse en proyectos m\u00e1s estrat\u00e9gicos.<\/p>\n

Por el contrario, la gesti\u00f3n de endpoints proporciona datos cr\u00edticos para que los LLM funcionen eficazmente. Los datos completos de los endpoints, incluido el inventario de software<\/a> y las especificaciones de hardware<\/a>, permiten a los LLM crear recomendaciones m\u00e1s informadas para tu empresa.<\/p>\n

Esta convergencia de tecnolog\u00edas promete hacer m\u00e1s eficiente la gesti\u00f3n de los endpoints, reducir costes y mejorar la seguridad inform\u00e1tica general.<\/p>\n\n

Casos pr\u00e1cticos de LLM<\/h2>\n

Los LLM han demostrado su versatilidad en numerosos casos de uso en diversas industrias. Veamos algunos de ellos.<\/p>\n