LLM (Large Language Model)
Modelo de lenguaje de gran escala
¿Qué es un LLM (modelo de lenguaje de gran escala)?
Un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) es un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de comprender el lenguaje humano sin necesidad de programación adicional y de generar textos prácticamente indistinguibles de los escritos por una persona mediante un proceso conocido como procesamiento del lenguaje natural (NLP). Entre los LLM más populares del mercado se encuentran la serie GPT de OpenAI, la familia LLaMA de Meta y BLOOM, un modelo de código abierto. Muchos servicios de IA generativa basados en lenguaje se han creado a partir de LLM, como ChatGPT de OpenAI, Google Bard y Bing Chat de Microsoft.
En esencia, un LLM es una red neuronal artificial (ANN) que emplea un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo conocida como transformer. El mecanismo de procesamiento paralelo de los transformers permite entrenar la IA con un corpus enorme de datos lingüísticos —como toda la Wikipedia— y con parámetros de datos que pueden contarse por miles de millones o incluso billones. Durante el entrenamiento, el modelo de IA intenta predecir la respuesta correcta a una entrada determinada —por ejemplo, la siguiente palabra de una oración o la respuesta adecuada a una consulta— y después verifica sus resultados. Según haya acertado o no, el modelo de IA ajusta los «sesgos» o «pesos» de sus parámetros de datos hasta que puede generar casi siempre el resultado correcto. Por eso, los servicios de IA basados en LLM pueden comprender y responder al lenguaje humano con facilidad. Algunos ejemplos de la vida real son un chatbot de atención al cliente que ofrece respuestas precisas a quejas con errores ortográficos o gramaticales, y ChatGPT, que redacta poemas y currículums en cuestión de segundos.
Más información: ¿Qué es RAG y cómo funciona?
En esencia, un LLM es una red neuronal artificial (ANN) que emplea un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo conocida como transformer. El mecanismo de procesamiento paralelo de los transformers permite entrenar la IA con un corpus enorme de datos lingüísticos —como toda la Wikipedia— y con parámetros de datos que pueden contarse por miles de millones o incluso billones. Durante el entrenamiento, el modelo de IA intenta predecir la respuesta correcta a una entrada determinada —por ejemplo, la siguiente palabra de una oración o la respuesta adecuada a una consulta— y después verifica sus resultados. Según haya acertado o no, el modelo de IA ajusta los «sesgos» o «pesos» de sus parámetros de datos hasta que puede generar casi siempre el resultado correcto. Por eso, los servicios de IA basados en LLM pueden comprender y responder al lenguaje humano con facilidad. Algunos ejemplos de la vida real son un chatbot de atención al cliente que ofrece respuestas precisas a quejas con errores ortográficos o gramaticales, y ChatGPT, que redacta poemas y currículums en cuestión de segundos.
Más información: ¿Qué es RAG y cómo funciona?
¿Cuáles son las aplicaciones de los modelos de lenguaje de gran escala?
Sin los modelos de lenguaje de gran escala, comunicarse con una computadora requeriría usar comandos (¿recuerdas MS-DOS?) o una interfaz gráfica de usuario (GUI) prediseñada. Esperar que la computadora respondiera en lenguaje humano sería una ilusión. Gracias a la proliferación de los modelos de lenguaje de gran escala, ahora están disponibles muchos servicios nuevos basados en IA:
● Motores de búsqueda y chatbots: la tecnología de los modelos de lenguaje de gran escala ha incorporado la IA en estas funciones tan populares. Los motores de búsqueda y los chatbots no solo pueden entender nuestras consultas con una precisión extraordinaria, sino que estas funciones también han dado lugar a una nueva generación de computadoras personales y dispositivos potenciados por IA.
● IA generativa: herramientas como ChatGPT pueden hacer de todo, desde resumir y traducir documentos hasta crear contenido completamente nuevo, como cartas y guiones para televisión.
● Atención médica y medicina: las aplicaciones inteligentes de atención médica basadas en modelos de lenguaje de gran escala pueden generar expedientes clínicos electrónicos (EHR), lo que reducirá la carga administrativa del personal médico y permitirá crear bases de datos para análisis de atención médica.
● Programación y desarrollo de IA: GitHub Copilot, desarrollado por Microsoft y OpenAI, puede escribir código en JavaScript, Python y otros lenguajes de programación. Esto es especialmente relevante porque, en la práctica, los modelos de lenguaje de gran escala han permitido que la IA cree el código de las futuras herramientas de IA.
● Motores de búsqueda y chatbots: la tecnología de los modelos de lenguaje de gran escala ha incorporado la IA en estas funciones tan populares. Los motores de búsqueda y los chatbots no solo pueden entender nuestras consultas con una precisión extraordinaria, sino que estas funciones también han dado lugar a una nueva generación de computadoras personales y dispositivos potenciados por IA.
● IA generativa: herramientas como ChatGPT pueden hacer de todo, desde resumir y traducir documentos hasta crear contenido completamente nuevo, como cartas y guiones para televisión.
● Atención médica y medicina: las aplicaciones inteligentes de atención médica basadas en modelos de lenguaje de gran escala pueden generar expedientes clínicos electrónicos (EHR), lo que reducirá la carga administrativa del personal médico y permitirá crear bases de datos para análisis de atención médica.
● Programación y desarrollo de IA: GitHub Copilot, desarrollado por Microsoft y OpenAI, puede escribir código en JavaScript, Python y otros lenguajes de programación. Esto es especialmente relevante porque, en la práctica, los modelos de lenguaje de gran escala han permitido que la IA cree el código de las futuras herramientas de IA.
¿Cómo ayuda GIGABYTE?
GIGABYTE Technology ofrece soluciones de hardware y software para trabajar con modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y servicios de IA generativa basados en estos modelos.
En cuanto al hardware, GIGABYTE ofrece servidores de IA especialmente diseñados para los procesos de cómputo y almacenamiento de datos necesarios para entrenar un modelo de IA. Por ejemplo, el G593-SD0 de GIGABYTE es el primer servidor HGX™ H100 con 8 GPU SXM5 certificado por NVIDIA disponible en el mercado. Integra el módulo de cómputo HGX™ H100 con 8 GPU de NVIDIA, por lo que constituye una plataforma de cómputo para IA sumamente potente. Otros productos de la línea de servidores GPU G-Series de GIGABYTE también pueden equiparse con aceleradores GPU avanzados, como NVIDIA L40S, para admitir cargas de trabajo de modelos de lenguaje de gran escala. Para el almacenamiento de datos, el servidor de almacenamiento S-Series S183-SH0 de GIGABYTE está diseñado especialmente para modelos de lenguaje de gran escala. Proporciona almacenamiento all-flash (AFA) mediante la implementación de unidades de estado sólido (SSD) EDSFF E1.S, que aprovechan las tecnologías de interfaz PCIe Gen5 y NVMe. De este modo, el servidor puede satisfacer los requisitos de alta velocidad para el almacenamiento y la recuperación de datos durante el desarrollo de modelos de lenguaje de gran escala.
En cuanto al software, la empresa participada por GIGABYTE, MyelinTek Inc., ofrece el sistema de entrenamiento DNN MLSteam, una “plataforma MLOps” compatible con aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de lenguaje de gran escala. El sistema de entrenamiento DNN MLSteam puede optimizar modelos de lenguaje de gran escala de código abierto, como BLOOM, para la plataforma de software de aceleración GPU que elija el cliente, como AMD ROCm o NVIDIA CUDA.
En cuanto al hardware, GIGABYTE ofrece servidores de IA especialmente diseñados para los procesos de cómputo y almacenamiento de datos necesarios para entrenar un modelo de IA. Por ejemplo, el G593-SD0 de GIGABYTE es el primer servidor HGX™ H100 con 8 GPU SXM5 certificado por NVIDIA disponible en el mercado. Integra el módulo de cómputo HGX™ H100 con 8 GPU de NVIDIA, por lo que constituye una plataforma de cómputo para IA sumamente potente. Otros productos de la línea de servidores GPU G-Series de GIGABYTE también pueden equiparse con aceleradores GPU avanzados, como NVIDIA L40S, para admitir cargas de trabajo de modelos de lenguaje de gran escala. Para el almacenamiento de datos, el servidor de almacenamiento S-Series S183-SH0 de GIGABYTE está diseñado especialmente para modelos de lenguaje de gran escala. Proporciona almacenamiento all-flash (AFA) mediante la implementación de unidades de estado sólido (SSD) EDSFF E1.S, que aprovechan las tecnologías de interfaz PCIe Gen5 y NVMe. De este modo, el servidor puede satisfacer los requisitos de alta velocidad para el almacenamiento y la recuperación de datos durante el desarrollo de modelos de lenguaje de gran escala.
En cuanto al software, la empresa participada por GIGABYTE, MyelinTek Inc., ofrece el sistema de entrenamiento DNN MLSteam, una “plataforma MLOps” compatible con aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de lenguaje de gran escala. El sistema de entrenamiento DNN MLSteam puede optimizar modelos de lenguaje de gran escala de código abierto, como BLOOM, para la plataforma de software de aceleración GPU que elija el cliente, como AMD ROCm o NVIDIA CUDA.
