¿Qué son los modelos LLMs Fundacionales?

Los modelos LLMs fundacionales son grandes redes neuronales entrenadas con enormes volúmenes de datos diversos que sirven como base para múltiples aplicaciones de inteligencia artificial. En la actualidad destacan BERT, GPT-3, PaLM, DALL-E y CLIP.

📘 ¿Qué son los modelos LLMs fundacionales?

El significado de los modelos LLM (Large Language Model) se refiere a un modelo de lenguaje de gran escala, capaz de procesar y generar texto de manera coherente. Asimismo, el significado de fundacional/es hace referencia que el modelo no está creado para una sola tarea, sino para ser un punto de partida adaptable a múltiples usos, es decir, es como una "plataforma" sobre la cual se entrenan o ajustan aplicaciones más concretas. Los modelos LLM fundacionales se podría establecer en base a los siguientes puntos:

• Definición: Son modelos de inteligencia artificial entrenados con datos masivos y variados, generalmente mediante aprendizaje autosupervisado.
• Propósito: No están diseñados para una sola tarea, sino para ser adaptados a muchas aplicaciones posteriores.
• Ventaja: Permiten ahorrar tiempo y recursos, ya que en lugar de entrenar un modelo desde cero, se parte de uno ya preentrenado y se ajusta a tareas específicas.
• Capacidades: Comprender lenguaje natural, generar texto, crear imágenes, analizar código, traducir idiomas, responder preguntas, entre otros.

🔑 Características principales

• Escala masiva: Se entrenan con billones de palabras, imágenes o datos multimodales.
• Generalización: Pueden transferir lo aprendido a tareas nuevas con poca adaptación.
• Multimodalidad: Algunos trabajan no solo con texto, sino también con imágenes, audio o video.
• Flexibilidad: Se usan como base para chatbots, sistemas de recomendación, análisis de datos, generación creativa, etc.

🌟 Ejemplos de modelos fundacionales

1. BERT (2018, Google): Fue uno de los primeros grandes modelos fundacionales de lenguaje. Se entrenó para comprender el contexto de las palabras en una frase, lo que revolucionó tareas como búsqueda semántica, clasificación de texto y análisis de sentimientos.
2. GPT-3 y GPT-4 (2020–2023, OpenAI): Son modelos de generación de texto entrenados con enormes cantidades de datos. Se destacan por su capacidad de redactar textos coherentes, mantener conversaciones, escribir código y realizar razonamiento complejo. Han sido la base de muchos asistentes conversacionales modernos.
3. PaLM (2022, Google): Este modelo se diseñó para escalar a miles de millones de parámetros y mejorar el razonamiento lógico y matemático. Es un ejemplo de cómo los modelos fundacionales pueden abordar tareas más complejas que la simple generación de texto.
4. LLaMA (2023, Meta): Una familia de modelos más ligeros y abiertos, pensados para la investigación y para que la comunidad pueda experimentar con modelos de gran calidad sin necesidad de infraestructuras gigantescas.
5. Claude (2023, Anthropic): Se centra en la seguridad y la alineación con valores humanos. Es un modelo conversacional que busca minimizar respuestas dañinas o sesgadas, manteniendo utilidad en tareas de texto.
6. Gemini (2023, Google DeepMind): Un modelo multimodal que combina texto, imágenes y código. Representa la evolución hacia sistemas capaces de trabajar con diferentes tipos de datos de manera integrada.
7. Mistral (2023, Mistral AI): Modelos eficientes y abiertos que destacan por su rendimiento en tareas de lenguaje, con un enfoque en accesibilidad y optimización.
8. DALL-E (2021, OpenAI): Aunque no es un LLM puro, es un modelo fundacional multimodal que genera imágenes a partir de descripciones en texto. Abrió la puerta a la creatividad digital en IA.
9. CLIP (2021, OpenAI): Otro modelo multimodal que conecta texto e imágenes, permitiendo que la IA entienda cómo se relacionan ambos. Se usa en clasificación de imágenes y búsqueda visual.
10. Florence (2023, Microsoft): Un modelo multimodal avanzado para análisis de imágenes, que se integra en aplicaciones de visión por computadora y mejora tareas como reconocimiento y descripción visual.

⚠️ Consideraciones y desafíos

• Costos de entrenamiento: Requieren infraestructura computacional enorme.
• Sesgos: Pueden reflejar prejuicios presentes en los datos de entrenamiento.
• Uso responsable: Es clave aplicar filtros y supervisión para evitar resultados dañinos o desinformación.

En resumen, los modelos fundacionales son la piedra angular de la IA moderna, ya que permiten construir aplicaciones potentes y versátiles sobre una base común. En la actualidad los modelos son la base de la IA moderna: algunos se enfocan en texto (como BERT, GPT, PaLM, LLaMA), otros en multimodalidad (Gemini, CLIP, Florence), y otros en creatividad (DALL-E). Todos comparten la idea de ser entrenados masivamente para luego adaptarse a múltiples aplicaciones.