LLM ligeros: estas son sus principales ventajas y usos para tu empresa

Empieza a ser habitual en las organizaciones llevar a cabo ciertas tareas o solucionar algunos problemas usando algoritmos y soluciones de IA. La Inteligencia Artificial (IA) y la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) tienen, hoy, una gran relevancia en todos los sectores debido al impacto de herramientas como, por ejemplo, ChatGPT. 

Las capacidades de estas tecnologías son innumerables: reconocimiento de voz, generación de idiomas, la predicción, educación personalizada, diagnósticos más precisos y tempranos en salud, etc. Muchas empresas usan ya herramientas de GenAI, pero pocas saben exprimirlas al máximo y no tienen en cuenta el uso de recursos, los aspectos de privacy o las fuentes. 

Es decir, hay que pensar bien qué modelos de IA se integran en una organización, cómo se hace y por qué. Una de las soluciones más eficaces que brinda el mercado son los light LLMs. Y en especial las soluciones de Mosaic Factor que combinan lo último a nivel de LLMs ligeros con la explanaibility y de dashboards para monitorar y visualizar lo que predicen estos modelos. 

Pero, empecemos por el principio. El modelo extenso de lenguaje o también conocido como LLM, por sus siglas en inglés, es un modelo de lenguaje que consta de una red neuronal con miles de millones de parámetros con los que entrenarse y mejorar. Comenzaron a ser habituales por allá el 2018 con dos de los modelos más innovadores - GPT y BERT-,y, actualmente, desempeñan miles de tareas gracias al aprendizaje y la IA. 

En los 2 últimos años, las empresas han empezado a descubrir el poder de los LLM para gestionar el conocimiento de información que tienen en su poder. Es decir, es un modelo de lenguaje muy eficaz y útil para, por ejemplo, analizar sistemas o documentos existentes en la empresa y detectar errores, oportunidades de negocio, etc. Todo de forma totalmente automatizada. Aún así, hay retos que solventar. 

Las ventajas prácticas del LLM ligero

El debate se sitúa en conocer las ventajas de los LLMs ligeros versus los grandes LLMs. En juego entra, además, el reto sectorial de crear modelos mucho más sostenibles, transparentes, seguros y fácilmente trasladables al día a día de una empresa. 

Hoy en día, hay una creciente importancia de los LLMs ligeros para aplicaciones de dominios específicos. Tienen la ventaja de requerir menos recursos informáticos, lo que los hace más rápidos y rentables, y de poder personalizarse mucho más y adaptarse a las necesidades de las empresas. 

Además, los negocios pueden desplegar light LLMs en varias aplicaciones sin sobrecargar la infraestructura. Son, por tanto, una solución mucho más eficiente y adaptable. Por el contrario, los modelos más grandes usan un número mayor de parámetros y, por lo tanto, más espacio en memoria. Es decir, la empresa necesitará un gran servidor, mientras que se espera que, en breve, los LLMs ligeros se puedan ejecutar desde un móvil. 

Hoy día, el ligth LLM permite a las empresa tener su modelo en local sin necesidad de transferir sus datos a servicios de externos. Nada de modelos pesados ni dependencia con otras empresas y sus  costes asociados. 

Resumiendo, las ventajas de los LLMs ligeros son su capacidad de ejecutar modelos de manera interna y, a su vez, ejecutar modelos más simples, pero muy eficaces para aplicaciones más concretas y específicas.  

Tomar las mejores decisiones

Eso sí, las compañías deben tener un aspecto bien claro: es indispensable identificar y gestionar los riesgos de la IA de manera eficaz. Y es que, mientras la IA sigue avanzando a un ritmo frenético y ampliando sus usos, se corre el riego, a su vez, de utilizarla mal. Por eso, la perspectiva Trustworthy AI es crucial para salvaguardar el bien de todos y debe aplicarse en cualquier solución de Inteligencia Artificial como el LLM. 

De aquí nacen, por ejemplo, los cuadros de mando XAI (explainable AI) que siguen concienzudamente esta perspectiva de Trustworthy AI. Estas visualizaciones de Mosaic Factor ayudan a las diferentes partes interesadas a entender y comprender cómo funcionan los modelos de IA. 

Sin este conocimiento y el poder de razonar el algoritmo de forma entendible, difícilmente las organizaciones y sus responsables podrán tomar las decisiones adecuadas o integrar las respuestas de las soluciones de IA en su actividad. 

Cuando se utilizan modelos de IA en entornos en los que las normas de cumplimiento son importantes, empresas como Mosaic Factor ayudan a estar en la cima de la gobernanza de datos mediante la aplicación de soluciones de IA fiables.  Es decir, garantizan que los modelos de IA que se usan sean explicables y éticos, justos, inclusivos y que produzcan resultados responsables. 

Se trata, además, según la firma, de crear modelos de IA optimizados de alto rendimiento que minimicen el uso de recursos informáticos y que sean altamente escalables. Vamos, que sean modelos transparentes y no cajas negras, que puedan ser visualizados por los diferentes stakeholders, independientemente de sus conocimientos.  

Este desafío se traduce, a su vez, en una reducción de los costes y del impacto medioambiental. Lo tienen claro: el futuro pasa por especializarse y ofrecer a sus clientes modelos ligeros que puedan tener bajo su control.