Los Large Language Model (LLM) son un campo emergente d ela inteligencia artificial que posee múltiples aplicaciones. Las grande compañías tecnológicas se interesaron en este tipo de tecnología y la aplicaron en sus productos. Sin embargo, aún queda la duda, ¿qué ocurre con los LLM después del entrenamiento?
Utilidades de los LLM después del entrenamiento
La inteligencia artificial (IA) está en muchos aspectos de nuestra vida diaria sin que siquiera lo notemos. Gracias a ella contamos como múltiples funciones como el desbloqueo facial y la publicidad dirigida en redes sociales. Incluso, es psoible crear canciones de forma automática usando herramientas IA.
Los LLM son herramientas que cumplen con múltiples funciones, desde responder preguntas y reconocimiento de texto, hasta tareas complejas como la generación de códigos y modelos conversacionales. Esta amplia gama de aplicaciones hace que empresas como Google, Microsoft y Amazon los incorporen en sus productos.
Hoy en día, existen múltiples compañías de código abierto que se en encargan de la creación y entrenamiento de modelos LLM. Una de las mayores compañías en este campo es OpenAI, quien desarrolla herramientas de colaboración abierta que pueden usarse para su redistribución y modificación.
Los modelos LLM de código abierto suelen estar entrenados para realizar una tarea específica, por lo que su mercado es más reducido. Por lo general, estos LLM se usan para la generación de códigos después de su entrenamiento. Los gigantes tecnológicos tienen sus propios modelos LLM que realizan tareas más complejas, sin embargo, muchos de ellos se basan en modelos de código abierto.
Las herramientas LLM pueden tener sesgos a la hora de detectar cierto tipo de información, por lo que necesitan un moderador y más entrenamiento. Además, carecen de aspectos importantes como sentido común, detección de víctimas y de lenguaje explícito.
Si bien los LLM tienen muchas aplicaciones después de su entrenamiento, aún es necesario perfeccionar esta tecnología. El desarrollo de modelos LLM más robustos y con más entrenamiento podría ayudar a eliminar todas las limitantes que tienen en la actualidad.
Vía Venture Beat.
