LLM (Modelos de Lenguaje Grandes) para un Mejor Aprendizaje del Desarrollador de tu Producto

LLM para un Mejor Aprendizaje del Desarrollador de tu Producto

Desarrollar un producto tecnológico no se trata solo de codificación e implementación. También se trata del proceso de aprendizaje que implica construir y utilizar dicho producto. Especialmente, si tienes un producto orientado a desarrolladores, se trata de asegurarse de que los desarrolladores comprendan tu producto a un nivel profundo a través de la documentación, tutoriales y guías prácticas, mejorando tanto sus habilidades como la calidad del trabajo que producen. Hoy en día, la inteligencia artificial no solo puede generar documentación a partir de código, sino que también facilita la búsqueda de información específica o la respuesta a preguntas sobre tu producto utilizando un chatbot para una mejor experiencia de desarrollo. Esto cambia la vida de los encargados de mantener esta documentación de proyectos.

Este artículo explora cómo se pueden aprovechar los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) y las aplicaciones basadas en LLM para una educación eficaz y eficiente de los desarrolladores, lo que puede aumentar la utilización de tu producto.

Comprender los Modelos de Lenguaje Grande

Repasemos rápidamente qué son los Modelos de Lenguaje Grande. Los LLM son como programas informáticos inteligentes que son muy buenos para entender el lenguaje. Son modelos de IA entrenados con vastas cantidades de datos de texto. Los LLM utilizan esta comprensión para realizar diferentes tareas como crear contenido, buscar información, chatear o ayudar a organizar tus datos.

Para hacer que un LLM realice una tarea específica, un usuario le proporciona uno o más estímulos a través de una aplicación, llamada Aplicación LLM. Estos estímulos pueden ser una pregunta, un comando, una descripción u otro fragmento de texto. Después de recibir el estímulo, el LLM decide qué información debe proporcionar al usuario. La aplicación utiliza esta información para generar una respuesta, que puede ser una respuesta o contenido recién creado.

Figura 1: Modelo fundamental, Fuente: Guía Completa de LLM 2023

En el aspecto técnico, los LLM son un tipo específico de red neuronal profunda que se entrena principalmente en texto, aunque algunos también utilizan imágenes, videos o sonidos. Son muy robustos y adaptables en términos de lo que pueden hacer, por eso se utilizan en tantas áreas diferentes. A estas alturas, mucha gente ha oído hablar de algunos de los LLM más famosos y las aplicaciones que los alimentan, como ChatGPT y DALL-E.

Desafíos Clave que las Aplicaciones LLM Pueden Resolver en el Aprendizaje de los Desarrolladores

Cuando los desarrolladores necesitan comprender una nueva API, biblioteca, framework u otra herramienta para desarrolladores, primero consultan cualquier tipo de documentación. Es una hoja de ruta del producto que proporciona instrucciones sobre cómo utilizar estas herramientas de manera exitosa. Puede ser difícil producir documentación clara, detallada y accesible, pero hacerlo puede evitar malentendidos, uso incorrecto y, en última instancia, la pérdida de usuarios potenciales. Una documentación demasiado técnica puede ser inaccesible para desarrolladores menos experimentados, mientras que una documentación demasiado simplificada puede omitir detalles importantes.

La terminología, estructura o formato inconsistentes pueden confundir a los lectores y hacer que la documentación sea más difícil de seguir, o incluso la mejor documentación no sirve de nada si los desarrolladores no pueden encontrarla. Una documentación mal organizada o difícil de navegar puede dificultar la tarea de encontrar la información necesaria. En este contexto, los desafíos clave que una aplicación LLM puede resolver son la inconsistencia y la facilidad de descubrimiento. Veamos qué se puede lograr utilizando la aplicación LLM en el aprendizaje de los desarrolladores en las siguientes secciones.

LLMs en el Aprendizaje de los Desarrolladores

Aprendizaje Contextual

Los LLMs pueden revolucionar la forma en que los desarrolladores aprenden sobre tu producto. Debido a que los LLMs son sensibles al contexto, pueden proporcionar respuestas relevantes y personalizadas basadas en la información que se les proporciona. Cuando se integran en una plataforma de aprendizaje como la documentación, estos modelos pueden ofrecer explicaciones contextuales y bajo demanda sobre diversas características y funcionalidades de tu producto. Básicamente, pueden proporcionar un tutor virtual bajo demanda para los desarrolladores, ofreciéndoles la información que necesitan exactamente cuando la necesitan.

Documentación Interactiva

La documentación tradicional puede ser estática, difícil de navegar y poco amigable para el usuario. Los LLMs se pueden utilizar para crear documentación interactiva y dinámica que responda a las consultas de los desarrolladores en tiempo real. Los desarrolladores pueden hacer preguntas específicas sobre tu producto y el modelo de lenguaje puede generar respuestas al instante, simplificando el proceso de aprendizaje.

Por ejemplo, los ingenieros de Pathway crearon un chatbot para responder preguntas sobre la documentación de Pathway en tiempo real y puedes preguntarle al asistente del bot en Discord cómo funciona.

Aprendizaje continuo

La industria tecnológica se caracteriza por un cambio y evolución constantes, lo que significa que los documentos están sujetos a cambios periódicos y los desarrolladores podrían pasar por alto cambios importantes en la documentación que podrían llevar a una mala configuración del código (por ejemplo, cambios en las APIs) o incluso podrían terminar utilizando el proyecto equivocado. Por otro lado, el bot basado en LLM puede detectar automáticamente cualquier cambio en el directorio de documentos y actualizar el índice vectorial en consecuencia. Esta reactividad en tiempo real garantiza que las respuestas de la aplicación siempre se basen en la información más reciente y relevante disponible en el sitio web.

Generación y revisión de código

Los LLM pueden generar y revisar código, lo que los convierte en una excelente herramienta de aprendizaje para los desarrolladores. Los desarrolladores pueden ingresar su código y el modelo de lenguaje puede sugerir mejoras, detectar errores o incluso generar nuevos fragmentos de código. Esto ofrece una forma práctica y práctica para que los desarrolladores aprendan sobre los aspectos técnicos de su producto. Esto puede ser útil para los mantenedores de proyectos de código abierto, donde las muchas contribuciones de código podrían provenir de la comunidad y usualmente los nuevos contribuyentes necesitan ayuda para escribir ciertos tipos de código. Los LLM pueden revisar el código e identificar posibles errores, lo que hace que el proceso de control de calidad sea más eficiente. Esto ayuda a los contribuyentes al proporcionar comentarios inmediatos y reducir el tiempo entre el envío del código y su aceptación.

Implementación de LLM

Utilizando la aplicación LLM que ofrece un proyecto de código abierto como Pathway, también puedes integrar fácilmente las capacidades mencionadas anteriormente en tu plataforma de documentación. Según afirman, la solución actual puede hacer frente a los desafíos clave existentes de llevar las aplicaciones LLM a producción y la ambigüedad de los lenguajes naturales que hemos visto. La arquitectura de la aplicación LLM se basa en un almacenamiento de documentos empresariales existente, no se crean copias en disco y no se necesita una base de datos vectorial. Para una exploración en profundidad del código subyacente de la aplicación, visita el repositorio de GitHub en llm-app.

Conclusión

La documentación efectiva (inicio rápido, guías prácticas o tutoriales) es necesaria para el éxito de los productos orientados a desarrolladores. Aunque crear dicha documentación conlleva sus desafíos, abordar estos problemas con la moderna aplicación LLM puede llevar a una mejor experiencia del usuario, una mayor adopción del producto y, en última instancia, desarrolladores más satisfechos.

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