Los modelos de lenguajes grandes (LLM) tienen la capacidad de analizar extensos conjuntos de datos para proporcionar información valiosa para las empresas. Este artículo profundiza en cómo las empresas utilizan los LLM para analizar opiniones de clientes, interacciones en redes sociales o incluso informes internos para tomar decisiones comerciales informadas.
Los modelos de lenguaje grandes, o LLM, son poderosas redes neuronales con miles de millones de parámetros. Han sido entrenados con cantidades masivas de datos de texto mediante aprendizaje semisupervisado. Estos modelos pueden realizar tareas como razonamiento matemático y análisis de sentimientos, demostrando su comprensión de la estructura y el significado del lenguaje humano.
Los LLM han sido capacitados con datos que abarcan cientos de terabytes, lo que les brinda una comprensión contextual profunda. Esta comprensión se extiende a varias aplicaciones, lo que las hace muy efectivas para responder a diferentes indicaciones.
Los LLM pueden analizar eficazmente datos no estructurados, como archivos de texto, páginas web, etc. Son muy eficaces en el análisis de sentimientos y en la categorización y resumen de datos de texto. Dado que pueden capturar las emociones y los temas subyacentes de un texto, son ideales para el análisis de comentarios de los clientes, la investigación de mercado y el seguimiento de las redes sociales.
¿En qué se diferencian de los métodos analíticos tradicionales?
Los modelos tradicionales de aprendizaje automático, como los árboles de decisión y los métodos de aumento de gradiente, son más eficaces a la hora de manejar datos estructurados, es decir, presentes en forma de tablas. Por el contrario, los LLM trabajan con datos no estructurados como archivos de texto.
Los LLM se destacan en tareas de generación y comprensión del lenguaje natural, ofreciendo potentes capacidades de procesamiento y generación del lenguaje humano. Sin embargo, no están diseñados para manejar datos estructurados, análisis de imágenes o agrupamiento, mientras que los métodos tradicionales mencionados anteriormente funcionan muy bien.
En comparación con los métodos tradicionales, los LLM requieren un preprocesamiento de datos e ingeniería de funciones mínimos. Los LLM están capacitados con grandes cantidades de datos de texto y están diseñados para aprender automáticamente patrones y representaciones a partir de texto sin formato, lo que los hace versátiles para diversas tareas de comprensión del lenguaje natural.
Sin embargo, un desafío importante de los LLM es su baja interpretabilidad. Comprender cómo estos modelos llegan a sus conclusiones o generan resultados específicos puede ser un desafío porque carecen de transparencia en sus procesos de toma de decisiones.
La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos textuales hace que los LLM sean valiosos para el análisis de datos y los flujos de trabajo científicos. Algunas de las formas en que se utilizan son:
- Análisis de los sentimientos: Los modelos de lenguaje grandes pueden realizar análisis de sentimientos, que implican reconocer y categorizar emociones e información subjetiva en el texto. Lo logran ajustando un conjunto de datos que proporciona etiquetas de opinión, lo que les permite identificar y clasificar opiniones en datos de texto automáticamente. Al utilizar el análisis de sentimientos, los LLM son particularmente útiles para analizar las opiniones de los clientes.
- Reconocimiento de entidad nombrada (NER): Los LLM se destacan en NER, que implica identificar y categorizar entidades importantes como nombres, lugares, empresas y eventos en texto no estructurado. Aprovechan los algoritmos de aprendizaje profundo para captar el contexto y los matices del lenguaje para lograr la tarea.
- Generación de texto: Los LLM pueden producir textos de primer nivel y contextualmente apropiados y, por lo tanto, pueden usarse para crear chatbots que entablen conversaciones significativas con los usuarios comerciales, brindando respuestas precisas a sus consultas.
Los modelos de lenguaje grandes son vitales para mejorar la comprensión del lenguaje natural para tareas de ciencia de datos. Combinadas con otras tecnologías, permiten a los científicos de datos descubrir significados matizados en datos de texto, como reseñas de productos, publicaciones en redes sociales y respuestas a encuestas de clientes.
Asistentes virtuales
Los chatbots basados en LLM ayudan a las empresas a optimizar las horas de trabajo de sus empleados, lo que potencialmente reduce los costos. Estos chatbots manejan tareas rutinarias, liberando a los empleados para trabajos más complejos y estratégicos. Asistente IBM Watson es una plataforma de IA conversacional centrada en la gestión de clientes. Utiliza el aprendizaje automático para gestionar consultas, guiar a los usuarios a través de acciones a través del chat y puede transferirlo a un agente humano cuando sea necesario. También ofrece disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana y mantiene la precisión.
Detección de fraude
Los LLM son valiosos para automatizar la detección de fraude mediante la identificación de patrones que activan alertas. Su eficiencia, escalabilidad y capacidades de aprendizaje automático los hacen atractivos para las empresas. Por ejemplo, FICO Red de inteligencia Falconutilizado por instituciones financieras globales, combina aprendizaje automático, análisis de datos y experiencia humana para detectar y prevenir el fraude en diversos canales y transacciones.
Traducción
Google Translate, un servicio muy conocido, emplea un LLM para ofrecer traducciones automáticas de texto y voz en más de 100 idiomas. Con el tiempo, ha mejorado la precisión mediante el uso de datos de texto multilingües extensos y algoritmos avanzados de redes neuronales.
Análisis de los sentimientos
aspersor, una plataforma de gestión de redes sociales y participación del cliente, emplea grandes modelos de lenguaje para el análisis de sentimientos. Esto ayuda a las empresas a rastrear y responder a las discusiones sobre su marca o producto en las redes sociales. La plataforma de Sprinklr evalúa los datos de las redes sociales para detectar tendencias de sentimiento y ofrecer información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes.
El uso de modelos de lenguaje grande (LLM) para el análisis de datos tiene sus desafíos. Un inconveniente importante es el alto costo asociado con la capacitación y ejecución de LLM, principalmente debido al importante consumo de energía de numerosas GPU que trabajan en paralelo. Además, los LLM a menudo se consideran “cajas negras”, lo que significa que es difícil comprender por qué producen ciertos resultados.
Otro problema de los LLM es su objetivo principal de generar lenguaje natural, no necesariamente información precisa. Esto puede llevar a situaciones en las que los LLM generen contenido convincente pero objetivamente incorrecto, un fenómeno conocido como alucinación.
Además, los LLM pueden tener prejuicios sociales y geográficos porque están capacitados en vastas fuentes de texto de Internet. Para reducir costos, muchos proveedores optan por API de terceros como las de OpenAI, lo que potencialmente hace que la información se procese y almacene en servidores de todo el mundo.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son herramientas poderosas para el análisis de datos que ofrecen a las empresas la capacidad de extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos. Se destacan en el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas (NER) y la generación de texto, lo que los hace indispensables para tareas como el análisis de comentarios de los clientes, la detección de fraudes y la participación del cliente.
Sin embargo, el uso de LLM presenta consideraciones éticas, incluidos sesgos codificados en sus datos de capacitación y la posibilidad de generar información inexacta. Lograr un equilibrio entre los beneficios de los LLM y los desafíos éticos es crucial para una utilización responsable y eficaz en el análisis de datos.
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Referencias
Soy graduado en ingeniería civil (2022) de Jamia Millia Islamia, Nueva Delhi, y tengo un gran interés en la ciencia de datos, especialmente las redes neuronales y su aplicación en diversas áreas.