¿Qué es un large language model (LLM)? Definición y casos de uso

Una de las aplicaciones más interesantes de los LLM es la búsqueda de datos. A continuación, se muestran cinco capacidades que aceleran el proceso de búsqueda y mejoran los resultados.

Un índice es una estructura de datos que se usa para organizar los datos de búsqueda. Los índices recogen información sobre los documentos contenidos en un conjunto de datos, como palabras clave, temas o representaciones vectoriales que capturan la información semántica y contextual de los datos. Los LLM pueden utilizar índices para procesar y analizar documentos de forma más eficiente.

Los LLM pueden entender frases complejas y calibrar con precisión la intención del usuario. Cuando se envía una consulta de búsqueda, el modelo interpreta el significado de la consulta y realiza inferencias basadas en la sintaxis, la semántica y el contexto. Esto permite a los usuarios localizar con rapidez información específica en grandes conjuntos de datos.

Los LLM se pueden utilizar para mejorar la experiencia de búsqueda al ajustar más cuidadosamente los resultados a la intención de la consulta del usuario. Las herramientas de búsqueda pueden sacar partido de las capacidades del lenguaje natural de los LLM para producir resultados más relevantes y precisos.

Los LLM sopesan el contexto de la consulta de búsqueda o las interacciones anteriores del usuario para proporcionar una experiencia de búsqueda altamente personalizada y apropiada para el contexto. La información contextual, como las preferencias del usuario, la ubicación o el historial de navegación, permite al modelo adaptar los resultados de búsqueda a las necesidades y preferencias de un usuario específico.

Los LLM se utilizan en numerosas aplicaciones de ciencia de datos. Su capacidad para procesar e interpretar grandes cantidades de datos de texto los ha convertido en un elemento indispensable de muchos flujos de trabajo de ciencia de datos. A continuación, se muestran cuatro formas de usar estos modelos para extraer información significativa.

El análisis de sentimientos ayuda a las empresas a saber cómo se sienten los clientes con respecto a la calidad de los productos y servicios que ofrecen; eso les permite responder a los cambios en los sentimientos de los clientes ajustando el diseño de los productos, la experiencia de atención al cliente y otros factores que afectan a la reputación de la marca. 

Los LLM pueden llevar a cabo análisis de sentimientos, que identifican y categorizan estados afectivos e información subjetiva contenida en formatos de texto. Los LLM se ajustan mediante un conjunto de datos de texto con etiquetas de sentimientos, que les permite identificar y categorizar las opiniones de forma computacional.

El reconocimiento de entidades nombradas (NER), una subcategoría del procesamiento del lenguaje natural (PLN), es un método para detectar y categorizar entidades de nombres. Las entidades de nombres son elementos de información importante en datos de texto no estructurados, como nombres, lugares, empresas y eventos. Los LLM emplean algoritmos de aprendizaje profundo que los convierten en ideales para el NER. Pueden adaptarse fácilmente a los matices sutiles del lenguaje escrito, entender el contexto y generar respuestas coherentes y lógicas. El NER es útil en muchas de las tareas de ciencia de datos, como la extracción de entidades, el análisis de datos y los sistemas de recomendaciones de productos.

Los LLM pueden generar texto de alta calidad y relevante desde el punto de vista contextual. Esta tecnología se puede usar para desarrollar chatbots que entablen interacciones conversacionales con usuarios empresariales y les ayuden a obtener respuestas precisas a sus preguntas. Los LLM también son adecuados para condensar grandes cantidades de texto en un formato más conciso, lo que les permite generar con rapidez resúmenes de documentos extensos.