Los modelos de lenguaje grandes son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza para impulsar aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Se basan en una arquitectura de red neuronal profunda y se entrenan en conjuntos de datos masivos de texto etiquetado o sin etiquetar.
Uno de los beneficios de estos modelos es que pueden aprender los diferentes patrones de cómo se usa el lenguaje y pueden entrenarse para producir resultados significativos o clasificar datos. Se pueden utilizar modelos como el modelo secuencia a secuencia del proyecto Google Brain o OpenAI GPT-3 para generar salida de voz para tareas de procesamiento del lenguaje natural, como sistemas de diálogo, respuesta a preguntas, comprensión del lenguaje natural y generación de texto.
Los modelos de lenguaje grandes a menudo se comparan con otros tipos de modelos, como redes neuronales recurrentes y motores basados en reglas. La principal ventaja de utilizar modelos de lenguaje grandes es que pueden escalar bien con datos de entrenamiento. A diferencia de los RNN, la distancia entre los nodos de entrada y salida en un modelo de lenguaje grande es mucho mayor, lo que permite más capas y representaciones mejor distribuidas. Además, el modelo se puede actualizar y ajustar fácilmente incluso después de su implementación.
Con el tamaño cada vez mayor de los conjuntos de datos y la creciente demanda de aplicaciones complejas de lenguaje natural, resulta cada vez más importante utilizar modelos de lenguaje grandes. Al aprovechar el poder de estos grandes modelos, los informáticos pueden desarrollar mejores aplicaciones basadas en inteligencia artificial que puedan comprender el lenguaje con mayor precisión.
