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El impacto de los Large Language Models
Paulo Maia · 25 de mayo de 2023
Los Large Language Models (LLMs) son EL tema de moda del año. Si el nombre Large Language Models te suena desconocido, estoy seguro de que has oído hablar de ChatGPT, OpenAI y Bard. Personas sin conocimientos de programación han accedido a una herramienta que les permite construir Pruebas de Concepto para ideas que querían probar desde hace años pero no tenían la capacidad de hacerlo.
En este artículo aprenderás sobre casos de uso típicos de LLMs en la industria y los aspectos que debes considerar cuidadosamente al utilizarlos.
NOTA: Una persona escribió completamente este artículo. Sí, ¡los humanos escribiendo contenido sigue siendo algo que existe! Si te gustan las ideas de esta persona, ¡agenda una reunión!
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Asistente de redacción con Large Language Models
Utilizar Large Language Models para acelerar la escritura de artículos de blog, propuestas de ventas y anuncios es un caso de uso extendido donde estos modelos destacan. Puedes proporcionar el tono de tu contenido o palabras clave específicas que deseas mencionar en el texto generado, y obtendrás un borrador que podrás editar a tu gusto, ahorrando horas de trabajo.
Riesgos:
- Falta de información actualizada: Los LLMs se entrenan con datos hasta una fecha específica, por lo que no conocerán las tendencias más recientes. Como redactor, debes ser sensible a esto e iterar sobre el contenido. Ten en cuenta que puedes incluir esta información como contexto en tu indicación para mitigar este problema.
- Estilo distintivo: Los LLMs tienen una forma típica de escribir. Para mejorar el estilo, puedes proporcionar al modelo contenido anterior escrito por ti para acercarlo más a tu estilo personal.
Recursos de aprendizaje:
Generación de datos compatible con GDPR usando Large Language Models
En un mundo de regulaciones cada vez más estrictas en IA, las tecnologías generativas pueden utilizarse para crear datos que aceleren las pruebas de concepto, evitando entrenar modelos desde cero (model cold start).
Imagina esto: estás gestionando el departamento de servicio al cliente y puedes entrenar un modelo para clasificación de textos sin utilizar datos personales de usuarios, ¡generando diversas categorías de quejas con LLMs!
Riesgos:
- Los datos generados tienen sesgos hacia lo que se ve comúnmente en internet. Si intentas generar datos de imágenes médicas, no obtendrás algo muy preciso y diverso.
Recursos:
Base de conocimiento procesable con Large Language Models
Poder responder preguntas basándose en una base de conocimiento ahorra muchísimo tiempo al incorporar a un nuevo miembro del equipo o cuando buscas información en múltiples documentos sin estructura.
Riesgos:
- Los LLMs pueden alucinar información en algunos casos, cuando la respuesta no está claramente definida.
Recursos:
Asistente de programación
Si eres programador, muy probablemente has utilizado LLMs para resolver problemas de código o para aprender un nuevo lenguaje. Esto es un buen complemento a buscar en Stack Overflow a alguien que haya tenido el mismo problema, pero en este caso no te quedarás sin respuesta.
Ten cuidado con el código que envías aquí. Un artículo reciente indicó que trabajadores de Samsung filtraron accidentalmente secretos comerciales a través de ChatGPT.
Riesgos:
- Código que no compila: No hay garantía de que el código generado funcione correctamente.
- Obsolescencia del conocimiento: Los programadores junior terminan siendo demasiado dependientes de estas herramientas (pero recuerda la última vez que hiciste una operación matemática complicada manualmente).
Recursos:
Conclusión
Los Large Language Models han llegado para quedarse. Cada semana hay mejoras y nuevas herramientas construidas sobre LLMs, pero apenas estamos comenzando a entender cómo crear productos basados en ellos.
Más allá de los riesgos obvios, no podemos olvidar la dependencia adicional que estás creando para tu negocio en las tecnologías de OpenAI. Cualquier cambio legal (como la prohibición de ChatGPT en Italia) puede quebrantar completamente tu negocio si creas una dependencia del 100%. La diversificación de las tecnologías utilizadas siempre es positiva para mitigar riesgos. Deberías considerar alternativas de código abierto para LLMs, si es necesario.
Si estás interesado en utilizar esta nueva tecnología en tu negocio, ¡ponte en contacto con nosotros!
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