5 Mejores Modelos de Lenguaje Grandes en 2023 | ¿Cuál es el Mejor MLG?
Tanto si eres nuevo en inteligencia artificial y modelos de lenguaje (LLMs) y tienes curiosidad de aprender, como si eres un desarrollador que necesita construir un proyecto de LLM, hemos encontrado los 5 mejores modelos de lenguaje amplios en 2023.
En este artículo, exploramos los 5 mejores modelos de lenguaje grandes en 2023.
A medida que se acerca el final de 2023, una cosa es segura: la IA y los modelos de lenguaje grandes han estado en el centro de una nueva revolución tecnológica.
Pero, ¿qué son realmente los modelos de lenguaje grandes? ¡No te preocupes, lo explicaremos primero! Incluso veremos las últimas noticias de OpenAI sobre cómo crear tu propio GPT.
Entonces, ya sea que tengas curiosidad por la IA y los modelos de lenguaje grandes o seas un desarrollador experimentado que intenta encontrar los mejores modelos de lenguaje grandes para tu proyecto, sigue leyendo para obtener más información.
Pero antes de comenzar, me pregunto, fuera de ChatGPT, ¿cuántos otros modelos de lenguaje grandes has escuchado?
No hay duda de que OpenAI es el líder en la carrera en este momento, pero eso no significa que los gigantes tecnológicos como Google, Meta y otros no estén tocando la puerta.
Entonces, si estás listo, sumerjámonos en los 5 mejores modelos de lenguaje grandes disponibles en 2023.
¿Qué es un LLM?
No puede haber duda de que 2023 ha sido un año de avance para las herramientas de IA IA, y la fuerza impulsora detrás de esta revolución tiene que ser el ascenso de los LLM.
Los LLM se han convertido en una importante área de investigación y desarrollo en inteligencia artificial, ya que se pueden utilizar para una amplia gama de aplicaciones, incluido el ahora omnipresente chatbot de IA.
A estas alturas, muchos de nosotros hemos estado usando ChatGPT durante lo que parece ser muucho tiempo, pero ¿alguna vez te has preguntado cómo se creó?
Tal vez hayas escuchado el término modelo de lenguaje grande o LLM en varias ocasiones. ¿Quizás incluso has utilizado la frase, pero sabes qué es realmente un LLM?
A menos que hayas tomado un curso de IA, ¡tómate un momento para desmitificar este concepto!
Un LLM es un tipo de IA diseñado para comprender, generar y a veces traducir el lenguaje humano.
Esto me lleva a otra frase de moda en 2023: procesamiento del lenguaje natural, o NLP en inglés.
Sí, los LLM utilizan NLP. ¡Guau, esa es un montón de letras, ¿verdad?!
Pero, ¿por qué se llaman modelos de lenguaje grandes?
¡Gran pregunta! Se les conoce como modelos de lenguaje grandes porque se entrenan con enormes cantidades de datos de texto.
También tienen un enorme número de parámetros. Estos son muy importantes, ya que son las partes del modelo que aprenden de los datos de entrenamiento.
Entonces, ahora que conoces lo básico, veamos las principales características de un LLM:
- Tamaño: Los LLM se entrenan con miles de millones o incluso billones de parámetros.
- Proceso de entrenamiento: Se entrenan con conjuntos de datos masivos de libros, sitios web y artículos para aprender patrones de lenguaje, gramática, vocabulario y estilos de escritura.
- Capacidades: Pueden realizar tareas relacionadas con el lenguaje, como escribir ensayos, traducir idiomas, resumir texto, responder preguntas, generar código y más.
- Preentrenamiento y ajuste fino: Por lo general, se preentrenan en un conjunto de datos general y luego se ajustan finamente para tareas específicas con conjuntos de datos específicos.
- Interactividad: Los LLM pueden ser interactivos, lo que les permite participar en diálogos con los usuarios al proporcionar respuestas coherentes y contextualmente apropiadas.
¿Es ChatGPT un modelo de lenguaje grande?
Cuando se trata de LLM, el más famoso tiene que ser ChatGPT.
Creado por OpenAI, ChatGPT se basa en la arquitectura GPT y se ha entrenado con una amplia gama de texto de Internet.
Y como sin duda has experimentado tú mismo, está ajustado para el diálogo conversacional.
Cabe destacar que ChatGPT en realidad es parte de la familia de modelos GPT.
Un factor importante en el éxito del conjunto de modelos GPT tiene que ser su gran número de parámetros junto con su capacidad para generar texto similar al humano.
Dato curioso: GPT en realidad significa Generative Pretrained Transformer. ¡A simple vista, podrías estar imaginando imágenes de un Optimus Prime en preescolar!
Pero no, esto simplemente significa que en su núcleo, ChatGPT utiliza la arquitectura del modelo Transformer.
¿Cuáles son los 5 principales modelos de lenguaje grandes?
¡Juguemos un juego para ver cuántos de estos MLL conoces! Estoy casi 100% seguro de que estarás familiarizado con las ofertas de OpenAI, pero ¿qué hay de los demás? (Ten en cuenta que también hice un video de YouTube discutiendo los mejores MLL).
1. GPT-4 de OpenAI
Hasta que se demuestre lo contrario, creo que es seguro decir que GPT-4 de OpenAI es el MLL más poderoso y famoso que se utiliza ampliamente en la actualidad.
Anunciado como una iteración de vanguardia en la serie de GPT de OpenAI, sus capacidades se extienden a tareas de razonamiento complejas con un nivel de comprensión y resolución de problemas casi humano.
La mayoría de nosotros que hemos interactuado con GPT-4 lo hemos hecho a través de ChatGPT, pero también puedes acceder a él a través de la API si estás construyendo proyectos de inteligencia artificial.
De cualquier manera que elijas, sé que siempre me sorprendo por la notable comprensión del lenguaje matizado del modelo.
Es casi inquietante lo bien que funciona al participar en conversaciones sofisticadas en diversos dominios, desde conocimientos altamente académicos hasta conocimientos prácticos cotidianos.
Dependiendo de tus necesidades, algunas de sus capacidades clave incluyen la traducción de idiomas, la generación y resumen de contenido y la capacidad de codificar.
Para la comunidad de hackr.io, la última probablemente sea la más impresionante, ya que puedes utilizar GPT-4 como tutor de programación o como pasante, dependiendo de tus necesidades y nivel de habilidad.
También es realmente interesante ver constantemente nuevas características y capacidades que aparecen.
Por ejemplo, ¡ahora puedes crear tu propio GPT!
Además, GPT-4 se ha vuelto recientemente multimodal, lo que significa que puede procesar e interpretar texto e imágenes. Incluso interactuará con DALL-E para generar imágenes para ti.
Además, ChatGPT ahora puede buscar en Internet activamente a través de Bing de Microsoft. Si no lo sabías, Microsoft es un inversor importante en OpenAI.
Esta característica me parece muy interesante, ya que es un indicador claro de que desean utilizar su ventaja como pioneros para mantener a los usuarios en la plataforma.
¿Por qué, te preguntarás?
Bueno, Google, de quien hablaremos a continuación, también tiene grandes planes de integrar su MLL en las búsquedas.
Y, como puedes imaginar, ninguno de estos gigantes tecnológicos quiere perder la batalla por el destino principal donde hacer preguntas y encontrar respuestas.
Para concluir, hablemos de sesgo. Dado su enorme alcance, GPT-4 tiene el potencial de influir en gran medida, por lo que es muy importante que el modelo evite el sesgo.
Si lees la documentación de OpenAI, GPT-4 se ha ajustado con un enfoque en mitigar salidas y sesgos perjudiciales.
El desafío principal con este tema es que ¡definir sesgo para un MLL puede estar sesgado! Lo sé, ¡es rascarse la cabeza!
No entraré en muchos detalles aquí, pero lo más importante es investigar antes de aceptar cualquier respuesta o información de cualquier MLL.
2. PaLM 2 de Google
Dado el enorme influjo de Google en la evolución de Internet, no sorprende que quieran mantenerse a la vanguardia y competir con los modelos GPT de OpenAI.
Así entra PaLM 2, el modelo de lenguaje grande de próxima generación de Google, que mejora su modelo anterior, PaLM.
Disponible en múltiples tamaños, cada uno de ellos nombrado como un animal diferente, puedes elegir entre Gecko, Nutria, Bisonte y Unicornio, siendo Gecko la versión más pequeña.
Esto impulsará Google Bard, su alternativa interna a ChatGPT, y también destaca en diversas formas de razonamiento complejo.
Esto incluye programación, matemáticas, clasificación, respuesta a preguntas, traducción multilingüe y generación de lenguaje natural.
A pesar de ser más pequeño que su predecesor v1, PaLM 2 ofrece un mejor rendimiento, eficiencia y costos más bajos gracias a una escala óptima de cálculo y un conjunto de datos más variado y multilingüe.
Algunas otras características destacadas de PaLM 2 incluyen una comprensión avanzada de los matices del lenguaje humano con conceptos complicados como modismos y acertijos, y traducción multilingüe.
De hecho, en el próximo año, nuestra experiencia con la búsqueda de Google cambiará para siempre, y PaLM 2 estará en el centro de esto, con resultados generados por IA y capacidades de LLM integradas.
Todos hemos estado buscando respuestas en Google durante mucho tiempo, pero luego apareció ChatGPT y muchos de nosotros empezamos a dirigirnos allí en su lugar.
Una cosa es segura: será fascinante observar esta carrera entre AI y LLM, y ver si nuestros hábitos colectivos cambian cuando Google integre PaLM 2 en la búsqueda.
¡Supongo que el tiempo lo dirá!
Para terminar, uno de los aspectos más importantes de cualquier LLM es la propensión a tener sesgos.
Este es un tema controvertido para cualquiera que desarrolle un LLM, y no espero que eso cambie pronto.
Después de todo, cuando hacemos preguntas o buscamos, a menudo buscamos la verdad o datos objetivos. Pero los LLM, como PaLM 2 y los demás en nuestra lista, pueden heredar sesgos.
Google afirma que han evaluado rigurosamente los sesgos, los daños y las capacidades, pero como mencioné con GPT-4, ¡esta es un área complicada que puede volverse bastante subjetiva!
3. Llama 2 de Meta
Como el primer LLM de código abierto en nuestra lista, Llama 2 es el último desarrollo de su predecesor, aptamente llamado Llama.
Desarrollado y lanzado por Meta AI (en colaboración con Microsoft) bajo una licencia Apache, es uno de los LLM de código abierto más populares en huggingface.
Y ser un LLM de código abierto también significa que está disponible de forma gratuita para investigación y uso comercial sin pagar regalías.
Realmente aprecio este enfoque, ya que enfatiza un enfoque abierto hacia la IA al mismo tiempo que se centra en la innovación en el espacio de la IA generativa en constante evolución.
También es curioso ver a Microsoft involucrado en este proyecto junto con OpenAI más comercializada. ¡Sin duda, quieren estar en la carrera, eso está claro!
En cuanto a los datos de entrenamiento, los modelos preentrenados utilizaron un corpus masivo de 2 billones de tokens. ¡Sí, billones, con una ‘B’!
Además, el proceso de ajuste fino incluyó más de 1 millón de anotaciones humanas para mejorar la precisión y confiabilidad del modelo.
Este proceso se conoce como Aprendizaje por Reforzamiento a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF), ¡pero supongo que es una manera sofisticada de decir que los humanos le dijeron al modelo cómo mejorar!
También es bueno ver que Llama Chat se sometió a pruebas externas y procesos de evaluación para abordar cualquier respuesta que pudiera ser insegura o demasiado sesgada.
También me impresiona que Llama 2 esté disponible para desarrolladores en el catálogo de modelos de Azure AI. Esto facilita mucho lanzar el modelo directamente en la nube.
En cuanto a las características, los dos aspectos destacados son Llama Chat y Code Llama.
Probablemente hayas adivinado qué hacen cada uno, pero por si acaso, Llama chat es similar a ChatGPT, y code Llama es un poco como un asistente de codificación de IA.
Pero a diferencia de algo como GitHub Copilot, que puede generar automáticamente código en tu IDE, el código de Llama es una interfaz de chat que genera código para ti.
Entonces, supongo que, en muchos aspectos, también es como ChatGPT cuando pides ayuda con la programación.
Curiosamente, sin embargo, hay de hecho tres variantes especializadas de Code Llama:
- Foundational: para tareas de programación generales.
- Code Llama – Python: Especializado para programación en Python.
- Code Llama – Instruct: Ajustado específicamente para comentarios e instrucciones en lenguaje natural.
Esto es interesante, ya que han intentado satisfacer diferentes casos de uso con su herramienta de código.
Dicho esto, me gustaría saber si es más o menos efectivo que algo como Amazon CodeWhsiperer o GitHub Copilot.
4. Claude 2 de Anthropic
Diseñado con el propósito de ser un asistente de IA de próxima generación, Claude 2 (nombre increíble) de Anthropic es el siguiente LLM en nuestra lista y la última iteración de su asistente LLM.
Nota aparte: Anthropic fue fundada en 2021 por un equipo que trabajó en los modelos GPT-2 y GPT-3 de OpenAI, así que definitivamente saben de lo que hablan.
Si tuviera que resumir Claude 2 en algo simple, sería como ChatGPT, pero su enfoque principal es generar contenido útil, honesto e inofensivo (HHH).
Con ese fin, la seguridad es un factor importante en el diseño de Claude, por lo que es un sistema cerrado. Esto significa que, a diferencia de GPT-4, no puede buscar en Internet.
Dicho esto, es muy capaz en tareas de resumen, escritura creativa y colaborativa, preguntas y respuestas, y codificación.
Claude también es muy apreciado por ser muy fácil de usar, incluyendo la personalización de la personalidad, tono y comportamiento.
Como se puede ver por el conjunto de funciones, está dirigido a las áreas de servicio al cliente y otros roles de asistente, lo que lo hace popular entre los usuarios de empresas.
De hecho, incluso es utilizado por DuckDuckGo y Quora.
Hay dos versiones de Claude para elegir: Claude para un alto rendimiento y Claude Instant, que es más rápido y rentable.
Para los desarrolladores, Claude 2 ofrece mejoras en codificación y razonamiento matemático, como se muestra en las impresionantes puntuaciones en pruebas de codificación y razonamiento cuantitativo.
También ofrece una API sólida, ideal si deseas construir algo específico con Claude trabajando en segundo plano.
En cuanto a los sesgos, Claude 2 ha sido sometido a varias evaluaciones, incluyendo pruebas internas de seguridad, lo cual no es sorprendente dada la insistencia en respuestas inofensivas.
5. GPT-3.5 de OpenAI
Para completar, debemos incluir GPT-3.5. ¡Sí, GPT-4 está en la lista, pero espera un segundo!
Como precursor de GPT-4, GPT-3.5 sigue siendo uno de los LLM más formidables, con capacidades impresionantes que cubren la brecha entre GPT-3 y GPT-4.
Por supuesto, no es tan capaz como GPT-4, pero es gratuito para usar con ChatGPT, lo que significa que probablemente se esté utilizando mucho más ampliamente que GPT-4, que solo está disponible con un plan de pago.
Además, si has pasado algún tiempo construyendo tu propio chatbot con IA con la API, sabrás que GPT-3.5 está fácilmente disponible, mientras que GPT-4 requiere que te registres en una lista de espera.
En cuanto a las características, GPT-3.5 es rápido y capaz de generar texto y brindar asistencia en la codificación. Claro, no puede buscar en la web ni interpretar imágenes, pero para las tareas más generales, es muy útil.
Para mí, diría que la única desventaja de GPT-3.5 para el uso diario es la fecha límite para los datos de entrenamiento, lo que puede significar que está un poco desactualizado en ciertos temas.
Pero si puedes superar eso, es un LLM altamente capaz y aún increíblemente impresionante.
¿Puedo construir mi propio modelo de lenguaje grande?
¡Absolutamente! ¡Puedes crear tu propio modelo de lenguaje grande!
Con los rápidos avances en el campo de la IA y la democratización del acceso a recursos informáticos masivos, tanto individuos como organizaciones pueden desarrollar sus propios LLM.
Estos también se pueden adaptar para satisfacer las necesidades o tareas específicas de tu caso de uso.
Dicho esto, construir un LLM requiere recursos computacionales sustanciales, un conjunto de datos grande para el entrenamiento (¡no es sorpresa!), y experiencia en aprendizaje automático, aprendizaje profundo y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Incluso podrías echar un vistazo a algo como huggingface.co, que es una plataforma inmensamente popular para modelos de código abierto, incluyendo LLMs. Piénsalo como GitHub pero para entusiastas de la IA.
Si todo esto suena atractivo, aquí están los pasos principales que deberás seguir para construir tu propio LLM:
- Adquirir un conjunto de datos: Obtén un conjunto de datos de entrenamiento grande y diverso que sea representativo de las tareas que deseas que realice tu LLM.
- Elegir una arquitectura de modelo: Decide sobre una arquitectura de modelo. La arquitectura Transformer es popular debido a su capacidad para manejar datos secuenciales y su escalabilidad.
- Entrenar el modelo: Utiliza frameworks de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch para entrenar tu modelo. Ten en cuenta que esto requerirá una potencia computacional significativa.
- Ajuste fino y evaluación: Después del entrenamiento inicial, ajusta finamente tu modelo mediante un conjunto de datos más específico para evaluar su rendimiento e iterar para mejoras.
- Cumplimiento y consideraciones éticas: Asegura que tu modelo cumpla con las leyes de privacidad de datos y considera las implicaciones éticas de su implementación, incluyendo sesgos.
Crea tu propio GPT
Tal vez estés interesado en crear tu propio LLM, pero los pasos que proporcioné pueden ser mucho trabajo.
¡Lo entiendo! ¡No todos tenemos un montón de GPUs Nvidia disponibles!
Pero también tienes otra opción.
En su reciente conferencia Dev Day, OpenAI anunció que cualquiera puede crear sus propios LLM en forma de un GPT personalizado.
A partir de hoy, la opción ‘Crea tu propio GPT’ está actualmente en beta, pero ciertamente estaré buscando experimentar con esto de inmediato.
Por un lado, podrías decir que esto es una maniobra de OpenAI para afirmar más dominio en el espacio. Y puedo entender ese argumento.
Por otro lado, esto es increíblemente intrigante para cualquier persona que le guste la idea de tener su propio ChatGPT que haya sido entrenado para su área de especialización.
Además, incluso hay planes de permitirte vender tu propio GPT en una tienda de aplicaciones.
En mi opinión, esto es enorme, ya que ofrece un nuevo mercado para que los desarrolladores monetizen creaciones y para que los usuarios encuentren modelos que se ajusten a sus necesidades específicas con menos restricciones.
En ese sentido, huggingface también podría volverse aún más integral aquí, ya que podría actuar como un centro para que los desarrolladores exploren, iteren y afinen modelos GPT antes de ser comercializados.
Sea cual sea tu posición, esto democratizará el acceso a potentes modelos de lenguaje, permitiendo una mayor innovación. Y eso siempre es positivo en mi libro.
Conclusión
Así que ahí lo tienes, los 5 mejores modelos de lenguaje grandes en 2023.
Si has llegado hasta aquí, espero que ahora tengas una mejor idea de qué son los modelos de lenguaje grandes y cuán fundamentales se han vuelto en esta nueva era de la IA.
También hemos echado un vistazo al futuro de los LLMs, con la posibilidad de crear tus propios modelos de lenguaje grandes en forma de un GPT personalizado.
Además de esto, hemos analizado a fondo los 5 mejores modelos de lenguaje grandes disponibles en 2023, incluyendo los modelos GPT-4 y GPT-3.5 de OpenAI.
Pero para animar las cosas, también hemos cubierto a tres fuertes contendientes de Google, Meta y Anthropic.
Así que ya sea que simplemente tengas curiosidad por probar diferentes chatbots o estés tratando de encontrar los mejores modelos de lenguaje grandes para tu proyecto de desarrollo, hay algo para ti.
Lo que sea que planees hacer con los LLMs, diviértete y déjanos saber en los comentarios si hay otros temas que te gustaría que cubriéramos.
¿Estás listo para construir tu propio Chatbot con un LLM? Echa un vistazo a:
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuáles son los LLM más populares?
Esto puede ser subjetivo, dependiendo de si quieres enfocarte en LLM comerciales o de código abierto. Dicho esto, algunos de los LLM más populares en este momento tienen que ser GPT-4, PaLM 2, Llama 2, Claude 2 y GPT-3.5.
2. ¿Es GPT-4 el mejor LLM?
GPT-4 es, de lejos, el LLM más famoso, popular y potencialmente más poderoso disponible en la corriente principal en este momento. Basándose en esto, podrías argumentar que es el mejor LLM, pero realmente depende de tus propias necesidades.
3. ¿Cuál modelo de LLM es el mejor?
Esta es una pregunta subjetiva, ya que depende de si prefieres LLM comerciales o de código abierto y qué quieres hacer con ellos. El LLM más famoso y potencialmente más popular en este momento es GPT-4, pero algunas alternativas sólidas incluyen PaLM 2, Llama 2 y Claude 2.
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