Patrones de lenguaje grandes: ¿Qué es un patrón transformador?

Si bien la tecnología de inteligencia artificial (IA) ha existido durante décadas, fue la introducción del modelo de lenguaje grande (LLM) lo que realmente llevó sus capacidades a nuevas fronteras. Los LLM han sido fundamentales para avanzar en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), logrando grandes avances en áreas como la generación de texto, la finalización de oraciones, la traducción y más.

Sin embargo, el gran avance se encuentra en el corazón de estos LLM: una arquitectura de aprendizaje profundo conocida como modelo transformador. Pero, ¿qué es exactamente un modelo transformador y cómo ha consolidado su posición en el ámbito del software?

La base del modelo transformador

Transformer es un tipo de modelo de aprendizaje profundo que utiliza una estructura única para manejar datos secuenciales (como el lenguaje natural) de manera eficiente. Para comprender verdaderamente su significado, es importante explicar qué son los patrones antes de hacerlo.

Antes del modelo transformador, las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) eran las opciones preferidas para manejar datos secuenciales. Procesaron los datos pieza por pieza, en el orden en que fueron proporcionados. Sin embargo, la naturaleza secuencial inherente de estos modelos limitó su velocidad ya que no podían procesar datos en paralelo.

El modelo transformador evita esta restricción mediante el uso de un mecanismo llamado «autoatención». Una guía para modelos de lenguaje grandes explica esto con más detalle: el mecanismo permite que el modelo se centre en diferentes partes de la cadena de entrada simultáneamente, procesando así los datos de manera más eficiente y en paralelo y reduciendo significativamente el tiempo necesario.

Además, el mecanismo de autoatención ayuda al modelo a comprender mejor el contexto al sopesar diferentes palabras en la secuencia de manera diferente según su relevancia. Esto significa que puede vincular palabras relacionadas incluso si están muy separadas en la secuencia, y comprende dependencias matizadas que no eran posibles con modelos anteriores.

Aplicaciones de la arquitectura de transformadores

Las aplicaciones del modelo transformador son amplias, principalmente debido a su manejo sofisticado de grandes cantidades de datos y su capacidad para comprender el contexto.

Algunas aplicaciones comunes incluyen:

• Generación de texto: los modelos basados ​​en transformadores como el GPT-4 son capaces de producir texto casi indistinguible del escrito por un humano. La tecnología encuentra usos en la generación de artículos, creación de contenido y similares.
• Reconocimiento automático de voz: las capacidades de procesamiento paralelo del modelo lo hacen adecuado para sistemas de reconocimiento automático de voz (ASR) que se usan comúnmente en servicios de transcripción y asistentes de voz. Estos sistemas son responsables de la transcripción del habla humana en texto escrito.
• Traducciones automáticas: los métodos tradicionales han tenido dificultades para manejar las complejidades contextuales de algunos idiomas. La competencia de Transformer en el manejo de dependencias de largo alcance en secuencias lo hace ideal para software de traducción de idiomas.

El impacto del modelo transformador

Como se mencionó anteriormente, los LLM como ChatGPT y GPT-4 han tenido un impacto significativo en los campos que dependen de la comprensión del lenguaje natural. Según una investigación de mercado, se espera que el mercado mundial de LLM tenga un valor de 85.600 millones de dólares anuales para 2034. El informe tiene en cuenta la creciente demanda de capacidades de procesamiento del lenguaje natural en áreas como servicio al cliente, traducción de idiomas y creación de contenido.

Los LLM ya han experimentado un crecimiento en varios sectores comerciales, como el comercio minorista, las finanzas e incluso la atención médica, mejorando la eficiencia en la atención al cliente, el análisis de riesgos de datos, la atención al paciente y mucho más. Desde una perspectiva más amplia, la incorporación de modelos transformadores a soluciones basadas en IA ha revolucionado las interacciones entre computadoras y humanos, cerrando la brecha entre el lenguaje humano y la comprensión de la computadora.

Desarrollos recientes

Por muy revolucionaria que sea la arquitectura del transformador, todavía hay mucho margen de mejora. Por ejemplo, modelos como ChatGPT tienden a utilizar mucha memoria y tienen exigencias computacionales.

A principios de este año (2024), se presentó una versión revisada del modelo de transformador, con un tamaño reducido. El nuevo modelo aún mantiene la velocidad y precisión del original, pero exige mucho menos recursos. Es un avance prometedor que podría allanar el camino para LLM más eficientes.

Línea de fondo

De hecho, el transformador ha sido un componente revolucionario en el mundo de la IA. Los avances continuos en este campo apuntan a un futuro emocionante a medida que trabajamos para desarrollar modelos más mejorados y abrir infinitas posibilidades para aplicaciones de IA y PNL.

Mithilesh Singh es consultor de marketing digital, bloguero y fundador de Stock News Analysis.