¿Qué diferencias hay entre la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje? ¿Qué relación hay entre estas dos tecnologías de moda? En este artículo exploraremos su relación.
Para ayudar a explicar el concepto, le pedí a ChatGPT que me diera algunas analogías comparando la inteligencia artificial generativa con los grandes modelos de lenguaje (LLM), y como sustituto de la IA generativa, ChatGPT intentó reflejar toda su personalidad. Por ejemplo, sugería: “La IA generativa es la persona extrovertida de la fiesta que mantiene la conversación fluida con anécdotas increíbles, mientras que los LLM son los bibliotecarios meticulosos que catalogan cada palabra pronunciada en cada fiesta”. ¿Quién suena más divertido? Bueno, ChatGPT: ¡El chiste se vuelve contra ti porque sin los LLM, tú no existirías!
Las herramientas de IA que generan texto, como ChatGPT, y los LLM están indisolublemente conectados. Los grandes modelos de lenguaje han crecido exponencialmente en los últimos años, y alimentan la IA generativa proporcionando los datos que necesita. De hecho, no tendríamos nada como ChatGPT sin los datos y los modelos para procesarlos.
Aquí puede explorar otra pregunta frecuente: IA generativa frente a Machine Learning.
3 datos sobre la IA generativa frente a los LLM
Hay tres cosas que saltan a la vista cuando se compara la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje.
1. No todas las herramientas de IA generativa se basan en LLM, pero todos los LLM son una forma de inteligencia artificial generativa.
La IA generativa es una categoría amplia para un tipo de IA, que se refiere a cualquier inteligencia artificial que pueda crear contenido original. Las herramientas de inteligencia artificial generativa se basan en modelos de IA subyacentes, como un gran modelo lingüístico (LLM). Los grandes modelos de lenguaje son la parte generadora de texto de la IA generativa.
2. Los grandes modelos de lenguaje generan solo texto
Los LLM solo pueden crear salidas de texto, y antes solo podían aceptar entradas de texto. Cuando OpenAI lanzó por primera vez ChatGPT en 2022, se basaba en un LLM de solo texto, GPT-3. Pero ahora, con el desarrollo de los LLM “multimodales”, estos LLM pueden aceptar audio, imágenes, etc. como entradas. La siguiente iteración de OpenAI, GPT-4, es un ejemplo de LLM multimodal.
Tanto la IA generativa como los grandes modelos de lenguaje revolucionarán las industrias, pero lo harán de formas distintas. La inteligencia artificial generativa podría cambiar la forma en que modelamos en 3D, generamos vídeos o creamos asistentes de voz y otros tipos de audio. Los LLM se centrarán más en la creación de contenidos basados en texto, pero seguirán teniendo otros usos importantes (y podrían desempeñar un papel en opciones más amplias de IA generativa, como los asistentes de voz).
3. Los grandes modelos de lenguaje no paran de crecer
Los LLM existen desde principios de la década de 2010, pero ganaron popularidad cuando se lanzaron potentes herramientas de IA generativa como ChatGPT y Bard de Google. Everest Group señala que una de las razones por las que en 2023 se produjo un crecimiento tan exponencial es la expansión de los parámetros en los grandes modelos lingüísticos, ya que GPT-4 tiene más de 175 000 millones de parámetros.
Este gráfico muestra las principales diferencias.
En resumen, ¿cuál es la diferencia entre los LLM y la IA generativa? La IA generativa es una categoría que contiene una miríada de herramientas creadas para utilizar la información de los grandes modelos de lenguaje y otros tipos de modelos de IA que utilizan el aprendizaje automático para generar nuevos contenidos, mientras que un LLM es un tipo de modelo de IA que utiliza Machine Learning basado en miles de millones de parámetros para comprender y producir texto.
Entonces, ¿tiene razón ChatGPT cuando habla de la persona extrovertida frente al bibliotecario? Odio admitirlo, pero quizá sea así.
Para profundizar en este concepto, veremos algunos ejemplos que muestran la interacción entre la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje.
A lo largo de este artículo, observará que hemos descrito los datos y la IA como conceptos interrelacionados. Esto se debe a que están indisolublemente unidas. Así que cuando piense en empezar a operar con la IA en su organización, empiece por la pieza más fundamental: la privacidad de los datos. Nuestra guía sobre IA privada explica por dónde empezar con la privacidad de los datos y la inteligencia artificial.
Ejemplos de LLM e IA generativa en el trabajo.
Eche un vistazo a los tres ejemplos siguientes para comprender cómo los grandes modelos de lenguaje y otras formas de inteligencia artificial generativa desempeñan diferentes papeles.
Case management
Un cliente hace una pregunta a un asistente sobre su caso. En lugar de revisar cada correo electrónico, documento y transcripción de chat para encontrar una respuesta, el asistente social pide a un gran modelo de lenguaje que proporcione un resumen de los datos relacionados con la pregunta. El LLM proporciona un resumen textual de los actores clave, los aspectos más destacados del caso y los próximos pasos sugeridos. En este caso, el cliente también tenía problemas técnicos para cargar documentos en su caso, por lo que el asistente social utiliza una herramienta de creación de vídeo generativa impulsada por la inteligencia artificial para enviarle un vídeo explicativo del proceso.
Creación de personajes de marketing.
Un vendedor quiere crear un personaje sintético de audiencia mediante IA generativa. Solicita a un LLM preguntas como “¿Dónde se informa mi personaje?” o “¿Cómo le gusta a mi personaje que se comuniquen con él?” y utilizan las respuestas para elaborar una historia sobre su personaje. Una vez hecho esto, toman esa información y piden a una herramienta de inteligencia artificial generativa que cree imágenes que representen a ese personaje.
Análisis y visualización de datos.
Un analista toma un archivo de datos y lo carga en un LLM. Le pide a la herramienta que analice los datos y proporcione tendencias. El analista examina las tendencias y utiliza su conocimiento del contexto de los datos para seleccionar y editar solo las tendencias que tienen sentido. A continuación, utilizan una herramienta de IA generativa para crear gráficos que muestran los datos de tendencias con los colores de la marca de su organización.
Como puede ver, la IA generativa es una categoría grande y amplia que incluye múltiples modelos: el LLM es uno de los que ha recibido mucha atención (y los grandes modelos de lenguaje son ciertamente versátiles), pero son solo un tipo de IA generativa.
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