Top 3 LLM OpenSource que debes conocer

Modelos LLM

En la era de la inteligencia artificial, los Modelos de Lenguaje (LLM) OpenSource se destacan como herramientas esenciales que democratizan el acceso a capacidades ling√ľ√≠sticas avanzadas. Este art√≠culo te guiar√° a trav√©s del mundo de los LLM de c√≥digo abierto, explorando su definici√≥n, desglose, beneficios y presentando las mejores alternativas OpenSource a gigantes como ChatGPT.

Descubre cómo estos modelos no solo potencian la inteligencia conversacional, sino que también ofrecen opciones accesibles y flexibles para diversos escenarios.

¬ŅQu√© son los LLM OpenSource?

Los Modelos de Lenguaje (LLM) OpenSource representan un hito en la democratización de la inteligencia artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural (PLN/NLP). En su esencia, estos modelos no solo son herramientas avanzadas para entender y generar lenguaje natural, sino también catalizadores para una innovación más abierta y colaborativa.

Al adentrarnos en la funcionalidad central de los LLM OpenSource, es crucial destacar su capacidad para analizar y comprender patrones complejos en el lenguaje. Estos modelos est√°n equipados con arquitecturas subyacentes que permiten procesar grandes cantidades de datos ling√ľ√≠sticos, lo que les otorga la destreza para interpretar contextos, identificar intenciones y generar respuestas coherentes.

La caracter√≠stica distintiva que marca la diferencia entre los LLM OpenSource y sus contrapartes propietarias es su accesibilidad. La naturaleza de c√≥digo abierto de estos modelos significa que no est√°n atados a restricciones comerciales, ofreciendo la libertad de ser modificados y personalizados seg√ļn las necesidades espec√≠ficas de cada usuario. Esta accesibilidad va m√°s all√° de la mera implementaci√≥n, ya que fomenta la participaci√≥n activa de la comunidad en la mejora continua de estos modelos, convirti√©ndolos en activos vivos y evolutivos.

La capacidad de distribuir libremente estos modelos es otro factor fundamental. Al eliminarse las barreras de entrada, se fomenta la adopción generalizada, permitiendo que una variedad de sectores y proyectos aprovechen estas herramientas poderosas. Esta democratización contribuye a la diversificación de aplicaciones, desde asistentes virtuales y chatbots hasta análisis de sentimientos y traducción automática.

En el campo del procesamiento del lenguaje natural, el impacto de los LLM OpenSource ha sido monumental. Han desafiado las limitaciones tradicionales, abriendo nuevas posibilidades y generando avances significativos en la comprensi√≥n y generaci√≥n de texto. La comunidad global de desarrolladores, investigadores y entusiastas ha contribuido al crecimiento exponencial de estos modelos, posicion√°ndolos como pilares fundamentales en el paisaje actual de la inteligencia artificial y la ling√ľ√≠stica computacional.

Explorando alternativas a ChatGPT

Explorar alternativas implica adentrarse en el universo de modelos de lenguaje de código abierto, y entender la amplitud de opciones disponibles. Vamos a ofrecerte una visión panorámica de LLM OpenSource que proporcionan, no solo funcionalidad avanzada, sino también flexibilidad y adaptabilidad.

Los mejores LLM OpenSource: listado ycaracterísticas

Ahora, vamos a explorar algunos de los principales LLM de código abierto que están causando sensación en la comunidad de la IA.

Llama 2

Llama 2, de Meta, es una adici√≥n innovadora a su l√≠nea de modelos de inteligencia artificial. Dise√Īado para diversas aplicaciones de √ļltima generaci√≥n, este modelo representa un avance significativo con datos de entrenamiento extensos y variados. La colaboraci√≥n con Microsoft ampl√≠a su alcance, siendo compatible con plataformas como Azure y Windows, demostrando el compromiso conjunto de hacer que la IA sea accesible.

Llama 2 no es solo un sucesor, sino un cambio de paradigma en chatbots. Optimizado para AWS, Azure y Hugging Face, su disponibilidad se extiende gracias a la colaboración con Microsoft, alcanzando incluso dispositivos con Snapdragon de Qualcomm. La seguridad es central, con medidas para minimizar riesgos.

Características clave de Llama 2

  • Datos de entrenamiento diversificados: Amplio y variado para un rendimiento integral.
  • Colaboraci√≥n con Microsoft: Compatible con Azure y Windows, ampliando su aplicaci√≥n.
  • Disponibilidad abierta: M√°s accesible, listo para ajustes en diversas plataformas.
  • Dise√Īo seguro: Enfocado en minimizar riesgos, con riguroso entrenamiento.
  • Versiones optimizadas: Desde Llama 2 hasta Llama 2-Chat, adapt√°ndose a diversas necesidades.
  • Entrenamiento mejorado: Dos millones de tokens, mejorando significativamente respecto al modelo original.

Bloom

En 2022, tras un esfuerzo colaborativo global que involucr√≥ a voluntarios de m√°s de 70 pa√≠ses y expertos de Hugging Face, se present√≥ el proyecto BLOOM. Este modelo de lenguaje grande (LLM), creado a lo largo de un a√Īo, est√° dise√Īado para la generaci√≥n autoregresiva de texto, capaz de extender un prompt de texto dado. Fue entrenado con un corpus masivo de datos textuales utilizando considerables recursos computacionales.

El debut de BLOOM fue un paso significativo para hacer que la tecnología generativa de inteligencia artificial sea más accesible. Como LLM de código abierto, cuenta con 176 mil millones de parámetros, situándolo entre los más formidables de su categoría. BLOOM tiene la capacidad de generar texto coherente y preciso en 46 idiomas y 13 lenguajes de programación.

El proyecto enfatiza la transparencia, permitiendo el acceso p√ļblico a su c√≥digo fuente y datos de entrenamiento. Esta apertura invita a un examen, utilizaci√≥n y mejora continuos del modelo.

Accesible de forma gratuita a través de la plataforma Hugging Face, BLOOM es un testimonio de la innovación colaborativa en inteligencia artificial.

Características clave de Bloom

  • Capacidades multiling√ľes: BLOOM es competente en la generaci√≥n de texto en 46 idiomas y 13 lenguajes de programaci√≥n, demostrando su amplio alcance ling√ľ√≠stico.
  • Acceso de c√≥digo abierto: El c√≥digo fuente y los datos de entrenamiento del modelo est√°n disponibles p√ļblicamente, promoviendo la transparencia y mejora colaborativa.
  • Generaci√≥n autoregresiva de texto: Dise√Īado para continuar texto a partir de un prompt dado, BLOOM sobresale en extender y completar secuencias de texto.
  • Gran cantidad de par√°metros: Con 176 mil millones de par√°metros, BLOOM se posiciona como uno de los LLM de c√≥digo abierto m√°s potentes que existen.
  • Colaboraci√≥n global: Desarrollado a lo largo de un proyecto de un a√Īo con contribuciones de voluntarios de m√°s de 70 pa√≠ses y investigadores de Hugging Face.
  • Accesibilidad gratuita: Los usuarios pueden acceder y utilizar BLOOM de forma gratuita a trav√©s del ecosistema de Hugging Face, mejorando su democratizaci√≥n en el campo de la inteligencia artificial.
  • Entrenamiento a escala industrial: El modelo fue entrenado con vastas cantidades de datos textuales utilizando recursos computacionales significativos, garantizando un rendimiento robusto.

Falcon LLM

Falcon LLM, un modelo que ha ascendido rápidamente a la cima de la jerarquía de modelos de lenguaje grande (LLM). En particular, Falcon-40B es un LLM fundamental equipado con 40 mil millones de parámetros y ha sido entrenado con un impresionante billón de tokens. Opera como un modelo decodificador autoregresivo, lo que significa que predice el token subsiguiente en una secuencia basándose en los tokens precedentes. Esta arquitectura recuerda al modelo GPT. Notablemente, la arquitectura de Falcon ha demostrado un rendimiento superior a GPT-3, logrando este hito con solo el 75% del presupuesto de cómputo de entrenamiento y requiriendo significativamente menos cómputo durante la inferencia.

El equipo del Technology Innovation Institute (TII) hizo hincapi√© en la calidad de los datos durante el desarrollo de Falcon. Reconociendo la sensibilidad de los LLM a la calidad de los datos de entrenamiento, construyeron una canalizaci√≥n de datos que se escal√≥ a decenas de miles de n√ļcleos de CPU. Esto permiti√≥ un procesamiento r√°pido y la extracci√≥n de contenido de alta calidad de la web, logrado mediante procesos exhaustivos de filtrado y deduplicaci√≥n.

Adem√°s de Falcon-40B, TII tambi√©n ha presentado otras versiones, como Falcon-7B, que tiene 7 mil millones de par√°metros y ha sido entrenado con 1,500 mil millones de tokens. Tambi√©n existen modelos especializados como Falcon-40B-Instruct y Falcon-7B-Instruct, dise√Īados para tareas espec√≠ficas.

El entrenamiento de Falcon-40B fue un proceso extenso. El modelo fue entrenado en el conjunto de datos RefinedWeb, un masivo conjunto de datos en inglés de la web construido por TII. Este conjunto de datos se creó sobre CommonCrawl y pasó por un riguroso proceso de filtrado para garantizar la calidad. Una vez que el modelo estuvo preparado, se validó frente a varios benchmarks de código abierto, incluyendo EAI Harness, HELM y BigBench.

Características clave de Falcon LLM

  • Par√°metros extensos: Falcon-40B cuenta con 40 mil millones de par√°metros, asegurando un aprendizaje y rendimiento exhaustivos.
  • Modelo decodificador autoregresivo: Esta arquitectura permite que Falcon prediga tokens subsiguientes bas√°ndose en los anteriores, similar al modelo GPT.
  • Rendimiento superior: Falcon supera a GPT-3 utilizando solo el 75% del presupuesto de c√≥mputo de entrenamiento.
  • Canalizaci√≥n de datos de alta calidad: La canalizaci√≥n de datos de TII garantiza la extracci√≥n de contenido de alta calidad de la web, crucial para el entrenamiento del modelo.
  • Variedad de modelos: Adem√°s de Falcon-40B, TII ofrece Falcon-7B y modelos especializados como Falcon-40B-Instruct y Falcon-7B-Instruct.
  • Disponibilidad de c√≥digo abierto: Falcon LLM se ha liberado como c√≥digo abierto, promoviendo la accesibilidad e inclusividad en el √°mbito de la inteligencia artificial.
Tabla de contenidos

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