LLM (Large Language Models)

Tecnologías disruptivas en nuestro día a día

¿Alguna vez has usado un chatbot en una página web para resolver una duda? ¿O has notado cómo las recomendaciones de productos en tu tienda online favorita parecen ajustarse a tus gustos? Estos son ejemplos de cómo los LLM están transformando nuestra experiencia diaria con la tecnología disruptiva.

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¿Qué es LLM (Large Languaje Models)?

Los LLM (Large Language Models por sus siglas en inglés) son sistemas de Inteligencia Artificial (IA) diseñados para entender y generar lenguaje humano. Utilizan grandes volúmenes de datos y algoritmos avanzados para ofrecer soluciones y crear contenidos relevantes en una variedad de aplicaciones, gracias a su capacidad para el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y machine learning.

¿Para qué sirven los LLM?

Los LLM pueden transformar industrias al mejorar la eficiencia, la productividad y la creatividad. Algunas de sus aplicaciones más destacadas son: 

  • Atención al cliente

Los Large Language Models proporcionan respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios. Resuelven problemas técnicos, guían a través de procedimientos complejos y ofrecen asistencia personalizada las 24 horas. 

  • Creación de contenido  

Facilitan la redacción, el resumen de textos y la traducción automática. Las empresas de medios y marketing los utilizan para generar contenido de alta calidad. 

  • Formación en empresas 

Simulan conversaciones y situaciones del mundo real, creando un entorno de aprendizaje interactivo. Son útiles para la formación en habilidades de comunicación y resolución de problemas, preparando a los equipos para las profesiones del futuro

  • Investigación  

Ayudan a investigadores a encontrar y sintetizar información relevante rápidamente. Realizan búsquedas avanzadas y generan hipótesis basadas en datos existentes. 

  • Personalización  

En plataformas de comercio electrónico, entretenimiento y educación, los LLM personalizan la experiencia del usuario con recomendaciones basadas en sus preferencias y comportamientos. 

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Plataformas basadas en LLM

Los Large Language Models están cambiando la forma en la que interactuamos con la tecnología, impulsando una variedad de plataformas y herramientas que se adaptan a diferentes necesidades. 

Los Large Language Models están cambiando la forma en la que interactuamos con la tecnología, impulsando una variedad de plataformas y herramientas que se adaptan a diferentes necesidades.

  • ¿Qué es ChatGPT? 

ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un modelo de lenguaje diseñado para la interacción conversacional. Capaz de responder preguntas, generar texto y asistir en tareas complejas, se utiliza en atención al cliente, educación y generación de ideas.

  • ¿Qué es Gemini? 

Gemini, creado por Google DeepMind, es una plataforma de IA que emplea LLM para generar contenido, asistir en tareas técnicas y ofrecer respuestas contextuales a preguntas complejas. Su adaptabilidad la hace útil para profesionales de diversas industrias.

  • ¿Qué es Copilot? 

Copilot es una herramienta de IA que optimiza la productividad en tareas profesionales. Actúa como un asistente inteligente, sugiriendo próximos pasos y soluciones basadas en el contexto, y facilitando tareas como la redacción de informes y análisis de datos.

  •  ¿Qué es Alexa? 

Alexa, desarrollada por Amazon, es un asistente virtual que utiliza LLM para interactuar con usuarios mediante comandos de voz. Además de controlar dispositivos inteligentes, gestionar agendas y reproducir música, se integra con aplicaciones y servicios para ofrecer una experiencia versátil.

 

¿Cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje?

Los LLM funcionan mediante redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano. Estas redes procesan y generan texto analizando patrones del lenguaje para replicar la comprensión y producción del lenguaje humano con alta precisión.

Proceso de entrenamiento de los LLM

  1. Recopilación de datos
    Se recopilan grandes volúmenes de texto provenientes de diversas fuentes, como libros, artículos, sitios web y otras publicaciones. Esta amplia variedad de datos ayuda al modelo a entender diferentes estilos de lenguaje, contextos culturales y temáticas. La calidad y la diversidad de los datos recopilados son fundamentales para entrenar un modelo que pueda generar respuestas precisas y contextualmente adecuadas.
  2. Aprendizaje profundo
    Durante esta fase, se utilizan redes neuronales complejas para identificar y aprender patrones del lenguaje, incluyendo gramática, el significado de las palabras en diferentes contextos y las relaciones entre conceptos.
  3. Ajuste de parámetros
    Con millones de variables internas, el modelo ajusta y optimiza estos valores para mejorar la precisión y coherencia del texto generado. A medida que recibe retroalimentación durante el entrenamiento, afina estos parámetros para minimizar errores y mejorar la capacidad de predicción y generación de texto.
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Ventajas de modelos de lenguaje en la industria energética

Los LLM están revolucionando varias industrias, incluida la energética. Su capacidad para analizar y procesar grandes volúmenes de datos con un alto grado de precisión y relevancia está abriendo nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia y la competitividad de las empresas. Sus principales ventajas son:

  1. Optimización de operaciones
    Analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar patrones y tendencias, lo que mejora la eficiencia operativa. En el sector energético, permiten anticipar necesidades de mantenimiento, asegurando un rendimiento óptimo de los equipos y minimizando los tiempos de inactividad.
  2. Mejora en la toma de decisiones
    Los Large Language Models facilitan el análisis de datos complejos y proporcionan información valiosa para tomar decisiones estratégicas. Ayudan a las organizaciones a adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y a optimizar sus operaciones, mejorando así su capacidad de adaptación.
  3. Innovación y desarrollo de nuevos productos
    Procesan información técnica y científica para identificar oportunidades de investigación y desarrollo. Aceleran la innovación en productos y procesos, ayudando a las empresas a mantenerse competitivas.
  4. Mejora en la comunicación y el servicio al cliente 
    Los asistentes virtuales y chatbots impulsados por LLM ofrecen respuestas rápidas a consultas comunes, incrementando la satisfacción del cliente y permitiendo a los empleados concentrarse en tareas más complejas.
  5. Cumplimiento regulatorio
    Monitorean y analizan cambios en regulaciones, ayudando a las corporaciones a asegurar que continúan cumpliendo con todas las normativas vigentes. Además, facilitan la identificación de oportunidades para mejorar procesos y prácticas, apoyando un cumplimiento proactivo y eficiente.

Repsol y los LLM

En Repsol, la adopción de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial es crucial para nuestra transformación digital. Algunos de nuestros proyectos clave son: 

IndesIA: impulsando la transformación digital 

Somos parte de IndesIA, el primer consorcio de economía del dato e IA en el sector industrial en España. Junto a Gestamp, Navantia, Técnicas Reunidas, Telefónica y Microsoft, buscamos promover la digitalización y optimización de procesos, integrando más empresas y sectores. 

Comercialización de ARIA: innovación en big data 

Hemos lanzado ARIA, nuestra plataforma cloud de big data e IA. Inicialmente desarrollada para uso interno, ahora ayuda a otras empresas a desplegar y acelerar el uso del big data y la IA, demostrando nuestra capacidad de innovación. 

Formación en datos e IA: colaboración con ISDI 

Desde 2020, colaboramos con la escuela de negocios digitales ISDI para ofrecer formación en datos e IA. Este programa ha capacitado a más de 500 empleados, avanzando en nuestra transformación digital y manejo avanzado de datos.  

Implementación de Copilot: IA generativa para empleados 

Con la introducción de Copilot, una herramienta de IA generativa, hemos logrado no solo optimizar el trabajo de nuestros empleados, sino también aumentar su productividad. Durante la fase piloto, Copilot facilitó tareas como búsquedas y resúmenes de documentos, permitiendo gestionar su tiempo de manera más eficiente. Además, esta tecnología ha liberado más de 2 horas de trabajo por persona a la semana, que pueden dedicar a actividades de mayor valor, potenciando su rendimiento general. 

Centro de Competencias de IA generativa: innovación en el sector energético 

Hemos creado el primer Centro de Competencias de IA generativa en el sector energético europeo. Este centro explora y maximiza el potencial de la IA generativa para impulsar nuestra transformación digital y fortalecer nuestra posición como líderes en innovación dentro de la industria energética.