Todos los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) que Debes Conocer en 2023

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) importantes en 2023

Explicaciones intuitivas de los LLMs más populares

Imagen de Freepik

Introducción

En mi último artículo, nos sumergimos en el mundo de los modelos de aprendizaje automático, comprendiendo sus principios de funcionamiento y cómo se ajustan a diversas aplicaciones prácticas.

Hoy, nos aventuraremos en algo que literalmente ha tomado el control de todo el espacio tecnológico, los modelos de lenguaje grandes. Específicamente, vamos a revisar varios de los modelos de lenguaje más influyentes en uso hasta 2023.

Dicho esto, ¿vamos a ello?

Tipos de Modelos de Lenguaje Grandes

Antes de adentrarnos, los modelos de lenguaje grandes se pueden clasificar en general en tres categorías según su arquitectura:

  1. Modelos basados en Transformer
  2. Modelos basados en RNN
  3. Otras arquitecturas innovadoras

1. Modelos basados en Transformer

Estos modelos aprovechan el poder de los mecanismos de atención para procesar datos de lenguaje. Algunos modelos basados en Transformer populares incluyen GPT-4, BERT, RoBERTa y T5.

GPT-4

GPT-4 utiliza la arquitectura Transformer con un énfasis particular en el mecanismo de autoatención para capturar la relación contextual entre las palabras en una oración, independientemente de sus posiciones. Su metodología de entrenamiento “enmascarada” permite que el modelo genere texto altamente coherente y contextualmente relevante.

  • Pros: Altamente habilidoso para generar texto coherente y contextualmente relevante.
  • Contras: Como modelo generativo, puede crear información plausible pero incorrecta o engañosa desde el punto de vista factual.
  • Útil para: Tareas de generación de texto, agentes de conversación, creación de contenido.

BERT

BERT utiliza transformadores bidireccionales, lo que significa que procesa los datos de entrada tanto de izquierda a derecha como de derecha a izquierda. Este contexto bidireccional le otorga a BERT una comprensión más profunda del significado de cada palabra en una oración y cómo se relacionan entre sí, mejorando en gran medida su rendimiento en tareas como la respuesta a preguntas y el análisis de sentimientos.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

Inteligencia Artificial

El mundo natural potencia el futuro de la visión por computadora

Un sistema de software de código abierto tiene como objetivo mejorar el entrenamiento de sistemas de visión por compu...

Inteligencia Artificial

Gestión de modelos para los modelos afinados de LoRA utilizando Llama2 y Amazon SageMaker

En la era del big data y la inteligencia artificial, las empresas buscan constantemente formas de utilizar estas tecn...

Inteligencia Artificial

El Proceso de IA

La IA todavía es considerada un campo relativamente nuevo, por lo que realmente no existen guías o estándares como SW...

Inteligencia Artificial

Conoce a Falcon 180B El modelo de lenguaje más grande disponible públicamente con 180 mil millones de parámetros

La demanda de modelos de lenguaje potentes y versátiles se ha vuelto más apremiante en el procesamiento del lenguaje ...

Inteligencia Artificial

La evolución automatizada aborda tareas difíciles

El aprendizaje por refuerzo agrupa datos no etiquetados en conjuntos de similitudes, con el objetivo de maximizar las...

Inteligencia Artificial

Proyecto de ley bipartidista propone un panel de expertos para abordar los riesgos y regulaciones de la inteligencia artificial.

El Representante Ted Lieu (D-CA) está liderando el esfuerzo para brindar al Congreso la experiencia necesaria para co...