Crea tu propio ChatGPT. Entrena un LLM.
¿Te suena el término LLM? LLM significa Large Language Models o grandes modelos de lenguaje. Un LLM es un algoritmo capaz de aprender de grandes y masivos conjuntos de datos. El modelo utiliza toda esa información y con ella, puede reconocer, resumir, predecir y generar texto. Estos algoritmos son capaces de mantener una conversación con un humano y resolver preguntas. Es por esta razón que algunas empresas han comenzado a entrenar LLM con información de sus propios negocios, y utilizar como un ChatGPT exclusivo de su marca para sus clientes.
¿Cómo funciona un LLM?
Para que un LLM funcione correctamente necesitas datos, cantidades descomunales de datos. Para poder entrenar un gran modelo de lenguaje, necesitas tantos datos a tal magnitud cómo si fuera todo lo que se ha escrito en internet en un periodo de tiempo. Es la gran cantidad de información disponible, la que permite que un LLM como Chat GPT pueda aprender los distintos significados de una misma palabra y sus conceptos.
Los grandes modelos de lenguaje utilizan todos los datos con los que fueron entrenados, y son capaces de crear contextos. Es parecido al proceso de aprender un nuevo idioma, donde entender el contexto basta para comprender la idea, sin necesidad de traducir palabra por palabra. Esta cualidad es precisamente donde está el potencial de entrenar un Chat GPT para tu negocio.
¿Qué ventajas tiene entrenar tu propio ChatGPT?
Si las IA más famosas consisten en un chat con el que puedes hablar y te responde prácticamente lo que quieres, ¿Por qué no pensar en un chat de inteligencia artificial experto en tus servicios y tu empresa?
Tener una IA, capaz de entender y procesar toda la información de tu negocio, te va a ayudar en diferentes niveles, desde procesos internos y procesos con tus clientes.
- Puedes utilizar un LLM y convertirlo en un asistente virtual, que no sólo funciona con respuestas literales y programadas, sino que es capaz de entender la complejidad de la pregunta de un cliente, y responder con toda la información que ese cliente necesita.
- Un equipo de desarrollo puede ir más allá de obtener y perfeccionar su código, podrían escribir software e incluso usar el LLM para hacer que los robots realicen tareas físicas.
- Puedes usar un LLM en el proceso de solicitud de crédito, para detectar anomalías.
Ejemplos de LLM entrenados
Existen diferentes ejemplos de marcas que ya han entrenado un LLM para su beneficio.
BloombergGPT
Una IA experta en finanzas llegó; BloombergGPT. Un LLM de 50 mil millones de parámetros para el ámbito financiero, entrenado con 363 mil millones de tokens de datos financieros y con 345 mil millones de tokens de datos en general. Esta Inteligencia Artificial es capaz de proveer análisis, en tiempo real, de los datos financieros de Bloomberg.
BloombergGPT, hasta ahora, ha superado a otros LLM entrenados en finanzas, y también sorprendió su buen desempeño en el manejo del lenguaje en general. Parte de su entrenamiento se realizó a través de Amazon Web Services.
El resultado positivo de BloombergGPT nos demuestra que es posible entrenar un LLM enfocado en un tema específico. Sin embargo, recuerda que obtener un buen resultado entrenado un gran modelo de lenguaje, puede significar una gran inversión de tiempo, dinero, y lo más importante, es que cuentes con la cantidad de información necesaria.
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