Este artículo fue escrito en abril de 2023, por lo que algunas partes pueden estar algo desactualizadas; sin embargo, la mayoría de las ideas clave sobre los modelos de lenguaje a gran escala siguen siendo relevantes hoy.

Respuesta corta: en cierto modo sí, pero con matices. Respuesta larga: repasemos por qué un modelo entrenado para predecir el siguiente token puede comportarse como una base general para tareas de procesamiento de lenguaje.

Resumen rápido sobre qué hace un modelo de lenguaje: recopilar una gran cantidad de texto; mostrarlo al modelo; entrenarlo para predecir el siguiente token o subtoken; retroalimentar la propia salida del modelo en la entrada de forma autorregresiva para generar secuencias largas. En otras palabras, un modelo de lenguaje predice el siguiente token y, extendido en muchos pasos, genera texto coherente.

¿Convertir un modelo en grande lo transforma en un modelo fundacional para NLP? No es una respuesta binaria estricta, pero en la práctica los LLMs funcionan sorprendentemente bien y son lo más cercano que tenemos hoy. Pueden aparecer enfoques mejores, pero por ahora son los candidatos principales.

Por qué la simple predicción del siguiente token puede parecer inteligencia general. Primera razón: la amplitud de los datos. Un estudiante que ha leído mucho escribe mejor que uno que no lo ha hecho. Entrenar con textos muy amplios expone al modelo a patrones, hechos, estilos y estructuras de muchos dominios, lo que hace que la predicción de tokens parezca poderosa en múltiples tareas.

Segunda razón: la potencia de los Transformers. No es solo cuestión de datos. Los Transformers aprenden relaciones estadísticas entre tokens de forma eficiente. No construyen un grafo explícito de conocimiento con entidades nombradas y aristas, pero la autoatención permite conectar partes lejanas de un texto y mantener coherencia a lo largo de pasajes largos. La atención multi-cabeza explica por qué un LLM puede sostener un hilo en lugar de perderse a mitad de párrafo.

Si los LLMs son una especie de fundación, cómo los usamos. Fine-tuning o ajuste fino: partiendo de que el LLM ya tiene un conocimiento general del lenguaje, se le afina con datos etiquetados para tareas concretas como sentimiento, NER o clasificación. Esto actúa como una inicialización cercana a una buena solución, permitiendo converger más rápido y con mayor fiabilidad.

Aprendizaje en contexto: zero-shot y few-shot. En lugar de cambiar pesos, cambiamos la entrada en inferencia. Zero-shot: formular la pregunta directamente. Few-shot: proporcionar ejemplos antes de la pregunta para mostrar el patrón. Con modelos base fuertes, few-shot y a menudo zero-shot son útiles sin necesidad de reentrenar, aunque el ajuste fino puede ganar en precisión para tareas específicas.

Ingeniería de prompts. Los LLMs completan patrones, por lo que la forma de enunciar la entrada importa. Indicar rol, formato e intención orienta la respuesta hacia el resultado deseado. Las variantes conversacionales se logran exponiendo al modelo a datos de diálogo o estructurando la entrada como una transcripción de conversación y manteniendo el historial dentro de la ventana de contexto.

Dirección mediante aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana RLHF. Sin guía, un modelo base producirá cualquier cosa que se ajuste a la distribución de siguiente token, incluyendo contenido inseguro o poco útil. Con RLHF los humanos ordenan respuestas, se entrena un modelo de recompensa y se optimiza el LLM para generar salidas más seguras y útiles. RLHF no crea nuevas capacidades crudas sino que orienta el comportamiento.

Desafíos importantes. Concentración de poder: el acceso a datos mejora, pero el cómputo es la nueva limitación; entrenar modelos de frontera requiere infraestructuras y presupuestos gigantescos, lo que puede consolidar capacidades en pocas manos. Huella de carbono: entrenar y servir LLMs consume mucha energía; el sector trabaja en eficiencia y en transparencia en emisiones, pero es una externalidad real. Alucinaciones: los modelos inventan detalles cuando la distribución del siguiente token lo favorece; mitigaciones incluyen generación aumentada con recuperación RAG, mejores prompts, ajuste fino con adaptadores y salidas estructuradas con verificación.

Preguntas abiertas. ¿Los LLMs razonan? Unos dicen que solo hacen matching de patrones; otros apuntan a que el razonamiento humano podría ser una forma de completar patrones sobre la experiencia. Probablemente la verdad esté en el medio: técnicas como chain of thought, uso de herramientas y self-consistency mejoran el desempeño en tareas de razonamiento aunque los modelos sigan fallando en formas no humanas. ¿Reemplazarán a médicos o abogados? Superar un examen no es lo mismo que ejercer una profesión que implica responsabilidad, herramientas, procedimientos y contexto. Hoy los LLMs automatizan partes del trabajo del conocimiento, pero lo más probable es que fomenten profesionales aumentados por IA más que sustituciones completas.

Conclusión: ¿son los LLMs el modelo fundacional para NLP? Hoy por hoy son lo mejor disponible. No son perfectos, pero sí adaptables a muchas tareas, y por eso se sienten fundacionales.

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