Explore los mejores modelos de grandes idiomas de 2023

¿Qué son los grandes modelos lingüísticos?

Los grandes modelos lingüísticos o LLM (Large Language Models) son una forma vanguardista de inteligencia artificial que ha acaparado gran atención en los últimos años. Estos modelos están diseñados para comprender y generar lenguaje humano, lo que los convierte en herramientas increíblemente potentes para una amplia gama de aplicaciones.

En esencia, los grandes modelos lingüísticos como GPT 4 se entrenan con grandes cantidades de datos de texto, como libros, artículos y páginas web. Este entrenamiento permite al modelo aprender las reglas y patrones del lenguaje, lo que le permite generar respuestas coherentes y adecuadas al contexto.

¿Qué son los parámetros en la IA?

Antes de que echemos un vistazo a algunos de los mejores LLM, hay un término que puede que encuentres con frecuencia y que se llama "parámetros". ¿Qué son? 

Los parámetros se refieren simplemente a variables que se modifican durante la fase de entrenamiento para determinar cómo se convierten los datos de entrada en la salida deseada. Estos parámetros individuales corresponden a valores que obtiene y ajusta un algoritmo de IA a lo largo del proceso de entrenamiento.

Esto le permite tomar decisiones y hacer predicciones con conocimiento de causa. Los valores de estos parámetros tienen un impacto significativo en el rendimiento de un modelo e influyen en factores como la precisión, la velocidad y la capacidad de generalización.

¿Cuáles son los 10 mejores modelos de lenguas grandes?

Los LLM han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la inteligencia artificial (IA). Con lo competitivo que es este campo, ya ha habido bastantes LLM. Pero hay unos cuantos que destacan.

GPT-4

Esta es la vanguardia de los grandes modelos lingüísticos de IA en 2023. Desarrollado por OpenAI y presentado en marzo, este extraordinario modelo presenta una serie de capacidades asombrosas. Posee una profunda comprensión del razonamiento complejo, habilidades avanzadas de codificación, un rendimiento excepcional en diversas evaluaciones académicas y muchas otras competencias que reflejan la competencia a nivel humano. 

GPT-4 también incorpora capacidad multimodal. Esto le permite procesar tanto texto como imágenes. Aunque ChatGPT aún no ha heredado esta función, los usuarios afortunados la han experimentado a través de Bing Chat, que aprovecha la potencia del modelo GPT-4.

GPT-3.5

GPT-3. 5 es un LLM versátil. Destaca por su velocidad, ya que proporciona respuestas completas en cuestión de segundos. Tanto si se trata de redactar ensayos utilizando ChatGPT como de desarrollar planes de negocio, GPT-3.5 rinde admirablemente. 

Además, OpenAI ha ampliado la longitud del contexto a unos generosos 16K para el modelo GPT-3.5-turbo, lo que aumenta aún más su atractivo. Este modelo también puede utilizarse libremente sin limitaciones horarias ni diarias.

PaLM 2 (Bison-001) 

Este gran modelo lingüístico de Google se ha convertido en uno de los principales modelos lingüísticos de 2023. Lo que distingue a este modelo es su fuerte enfoque en áreas vitales como el razonamiento lógico, la lógica formal, las matemáticas y la codificación avanzada en más de 20 idiomas. 

La versión más completa de PaLM 2 se ha entrenado con la asombrosa cifra de 540.000 millones de parámetros y cuenta con una impresionante longitud máxima de contexto de 4.096 tokens. PaLM 2 incluye cuatro modelos diferentes en su estructura: Gecko, Nutria, Bisonte y Unicornio. 

Actualmente, los usuarios sólo pueden acceder a Bison. En cuanto a la evaluación del rendimiento basada en la prueba MT-Bench, Bison obtuvo una puntuación de 6,40 y se queda ligeramente por detrás de la notable puntuación de GPT-4, de 8,99 puntos. 

Claude v1

En 2023, Anthropic, una empresa fundada por antiguos empleados de OpenAI y respaldada por Google, lanzó Claude v1, un impresionante competidor en el ámbito de los grandes modelos lingüísticos. El objetivo principal de Anthropic es desarrollar asistentes de IA dotados de cualidades como la utilidad, la honestidad y la inofensividad. 

El notable rendimiento de los modelos Claude v1 y Claude Instant ha quedado patente en varias pruebas de referencia, superando a PaLM 2 en las evaluaciones MMLU y MT-Bench. En la prueba MT-Bench obtiene una puntuación de 7,90, mientras que GPT-4 alcanza 8,99. En la prueba comparativa MMLU, Claude v1 obtiene 75,6 puntos, ligeramente por detrás de la puntuación de 86,4 de GPT-4.

Estas puntuaciones proporcionan información sobre el rendimiento del modelo y ayudan a impulsar los avances en el procesamiento del lenguaje natural.

FLAN-UL2 

FLAN-UL2 es un modelo fiable y escalable que destaca en diversas tareas y conjuntos de datos. Se basa en la arquitectura T5 y presenta mejoras con respecto al modelo UL2. Con un campo receptivo ampliado de 2048, simplifica la inferencia y el ajuste fino, lo que lo hace adecuado para el aprendizaje en contexto. Los conjuntos de datos y métodos de FLAN son de libre acceso para un ajuste eficaz de las instrucciones.

Códice

Codex es un derivado de GPT-3 y exhibe un dominio excepcional de la programación, la escritura y el análisis de datos. Desarrollado en colaboración con GitHub y GitHub Copilot, muestra su capacidad para comprender y ejecutar comandos en lenguaje natural para varios lenguajes de programación. 

Esto allana el camino para integrar interfaces de lenguaje natural en las aplicaciones existentes. Codex destaca especialmente en Python, pero amplía sus capacidades a lenguajes como JavaScript, PHP y Ruby.

GPT-NeoX-20B

GPT-NeoX-20B muestra una notable capacidad en un amplio espectro de tareas de procesamiento del lenguaje natural. Al funcionar como un modelo lingüístico autorregresivo denso con 20.000 millones de parámetros, se distingue entre otros modelos de su categoría.

Entrenado en el conjunto de datos Pile, GPT-NeoX-20B ostenta actualmente el récord de ser el mayor modelo autorregresivo con ponderaciones disponibles públicamente. Su versatilidad hace que sea excepcional a la hora de realizar tareas relacionadas con la comprensión del lenguaje, las matemáticas y los dominios basados en el conocimiento. 

Jurásico-2 

Jurassic-2 se compone de tres modelos lingüísticos principales: Grande, Grande y Jumbo. Estos modelos muestran una competencia avanzada en tareas de lectura y escritura. Recientemente, han adquirido la capacidad de comprender y ejecutar instrucciones en lenguaje natural sin necesidad de ejemplos concretos, gracias a sus capacidades de instrucción. 

Estos modelos también han mostrado un rendimiento excepcional en la Evaluación Holística de Modelos Lingüísticos (HELM) de Stanford, una prestigiosa prueba de referencia para evaluar modelos lingüísticos.

WizardLM 

WizardLM es un gran modelo de lenguaje de código abierto desarrollado por investigadores de IA mediante la técnica Evol-instruct. Su objetivo principal es comprender eficazmente instrucciones complejas. 

Una característica notable de WizardLM es su capacidad para reformular las instrucciones iniciales en otras más complejas. Los datos de las instrucciones resultantes se utilizan para ajustar el modelo LLaMA y mejorar su rendimiento.

Gopher - Mente profunda

La creación de Deepmind, el Gopher, es un modelo asombroso que abarca 280.000 millones de parámetros. Presenta una notable destreza para comprender y generar lenguaje, al tiempo que demuestra una aptitud excepcional en ámbitos tan diversos como las matemáticas, la ciencia, la tecnología, las humanidades y la medicina.

Además, posee la capacidad única de simplificar temas complejos durante las conversaciones interactivas. Con su experiencia en lectura, comprobación de hechos e identificación de lenguaje nocivo, Gopher demuestra sin duda ser un activo inestimable.

Éstos son sólo algunos de los cientos de LLM que existen en la actualidad. Como se habrá dado cuenta, ya son bastantes, cada uno distinto a su manera. Esto es sólo el principio de un nuevo amanecer en el que la IA será realmente el futuro de la humanidad.

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