PNL vs. LLM: una comparación en profundidad

Procesamiento del lenguaje natural (PLN) y modelos de lenguaje grande (LLM) Son dos enfoques distintos que están transformando la forma en que los humanos interactúan con las máquinas. Ambos están redefiniendo lo que es posible cuando la comunicación humana se combina con la comprensión de las máquinas. Sin embargo, ¿es uno de ellos realmente mejor que el otro?  

El procesamiento del lenguaje natural se centra en tareas específicas como el análisis de sentimientos y la traducción de textos, a menudo utilizando modelos más pequeños o sistemas basados ​​en reglas. Por otro lado, los másteres en derecho utilizan conjuntos de datos masivos y aprendizaje profundo para gestionar tareas diversas y complejas como la inteligencia artificial conversacional y la escritura creativa, lo que proporciona escalabilidad y versatilidad.

Este blog aborda el debate entre PNL y LLM discutiendo qué son, sus diferencias y sus casos de uso.

PNL vs. LLM de un vistazo

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)? 

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que tiene como objetivo entrenar a las máquinas para que lean, comprendan, interpreten y respondan al lenguaje humano. Conecta el lenguaje humano habitual con los datos de las máquinas mediante una combinación de IA, informática y lingüística computacional. Estos algoritmos primero identifican los patrones en los datos y luego convierten estos datos a un formato con el que las computadoras puedan trabajar. 

Hay tres componentes fundamentales de la PNL: 

• Análisis de sintaxis permite que las máquinas comprendan la estructura de las oraciones.
• Análisis semántico interpreta el significado de un texto. 
• Análisis de los sentimientos evalúa las emociones u opiniones expresadas en un texto.

¿Qué son los modelos de lenguaje extenso (LLM)? 

Los LLM son modelos de IA que pueden comprender y generar textos humanizados. Se entrenan utilizando grandes conjuntos de datos de alta calidad con miles de millones de palabras de libros, sitios web, artículos y otras fuentes de texto en línea. Los LLM van más allá de la interpretación del lenguaje humano. Estos modelos están diseñados para predecir lo que una persona dirá a continuación en función de lo que ha dicho antes. 

Los componentes principales de un LLM incluyen los siguientes: 

• Tokenization divide el texto en unidades más pequeñas (tokens).
• Incrustar es una representación de un token que contiene información semántica y codifica las relaciones entre diferentes tokens, proporcionando contexto al modelo.
• Atención Los mecanismos, específicamente la autoatención, analizan las relaciones entre tokens para determinar la relevancia e importancia de diferentes palabras entre sí. 
• Pre-entrenamiento Proporciona a los estudiantes de LLM conocimientos y muestras de lenguaje, lo que les permite aprender gramática y retener datos. 
• Sintonia FINA es un entrenamiento específico que utiliza tareas o conjuntos de datos específicos, lo que mejora el rendimiento del LLM en un contexto particular.

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LLM vs. PNL: Diferencias clave 

1. Tamaño de los datos y alcance de la tarea 

PNL:Por lo general, se entrenan con conjuntos de datos más pequeños y específicos de tareas seleccionados para aplicaciones como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos o la extracción de entidades. Estos modelos se destacan en casos de uso limitados y bien definidos. 

LLM:Se capacitaron con conjuntos de datos masivos y diversos, lo que les permitió generalizar en tareas como escribir contenido creativo, responder preguntas abiertas y participar en diálogos que tienen en cuenta el contexto. Sin embargo, este alcance más amplio exige amplios recursos computacionales. 

2. Comprensión del contexto 

PNL:Procesa el lenguaje a nivel de oración o frase, a menudo careciendo de la capacidad de comprender contextos extendidos. 

LLM:Utiliza mecanismos de atención (por ejemplo, transformadores) para rastrear el contexto en párrafos o documentos completos, lo que hace que las respuestas sean más cohesivas y conscientes del contexto. 

3. Arquitectura modelo 

PNL:Se basa en técnicas tradicionales como modelos de bolsa de palabras, N-gramas y modelos de aprendizaje profundo más simples como redes neuronales recurrentes (RNN). Estas técnicas suelen ser eficaces para el procesamiento del lenguaje estructurado y específico de una tarea, pero pueden carecer de la profundidad y la comprensión contextual que ofrecen los modelos más avanzados. 

LLM:Construido sobre arquitecturas avanzadas basadas en transformadores como Transformadores Generativos Preentrenados (GPT) o Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores (BERT), que permiten el procesamiento paralelo y un mejor manejo de patrones complejos en el lenguaje. 

4. escalabilidad 

PNL:Ligero y más fácil de implementar en hardware limitado o en entornos con restricciones de recursos. 

LLM:Requiere una potencia computacional significativa tanto para el entrenamiento como para la inferencia, y a menudo se necesita hardware especializado como unidades de procesamiento gráfico (GPU) o unidades de procesamiento tensorial (TPU). 

5. Flexibilidad de salida 

PNL:Los resultados suelen ser deterministas y predefinidos, y ofrecen respuestas o acciones basadas en una lógica fija. 

LLM:Genera resultados diversos y dinámicos, incluidos escenarios creativos e hipotéticos, lo que lo hace adecuado para tareas no estructuradas o exploratorias. 

6. Integración con otras herramientas 

PNL:Se integra fácilmente en sistemas existentes para tareas estructuradas, como chatbots, motores de búsqueda y flujos de trabajo de extracción de datos. 

LLM:Requiere una integración más compleja debido a su escala y rango más amplio de capacidades, pero también puede adaptarse a diversos roles mediante ajustes finos. 

7. Rendimiento en lenguajes con pocos recursos 

PNL:El rendimiento depende de la disponibilidad de conjuntos de datos para el idioma o dialecto en cuestión. Puede tener dificultades con idiomas con pocos recursos. 

LLM:A menudo se entrena en conjuntos de datos multilingües, lo que le otorga una capacidad básica para manejar idiomas menos utilizados, aunque aún exhibe variabilidad en el rendimiento. 

8. Supervisión humana y ajuste fino 

PNL:Requiere definiciones de reglas explícitas o procesos de aprendizaje supervisado, lo que hace que la intervención humana sea fundamental en la etapa de diseño. 

LLM:Implica un ajuste fino de conjuntos de datos específicos después del entrenamiento, pero puede realizar múltiples tareas con una mínima intervención humana debido a su entrenamiento previo. 

9. Propagación de errores 

PNL:Los errores a menudo se limitan a componentes específicos, como un módulo de análisis de sentimientos mal entrenado. 

LLM:Los errores pueden producirse en cascada, en particular cuando el modelo genera respuestas plausibles pero incorrectas debido a una generalización excesiva.

LLM y PNL en acción: casos de uso habituales 

Casos de uso de LLM

• Cuando se utilizan en chatbots o IA conversacional, los LLM brindan una experiencia de usuario más natural que la PNL. Los chatbots LLM captan los matices de los mensajes de los usuarios y responden en consecuencia, simulando de manera muy similar a una conversación humana.
• Los LLM pueden ayudar con la creación de contenido en función de indicaciones o mediante el análisis de datos estructurados. Esto resulta útil en situaciones en las que el tiempo es esencial y existe la necesidad de garantizar una entrega rápida de contenido, como en las salas de redacción o los sitios web de noticias.
• Los LLM son útiles para la traducción de idiomas, ya que permiten obtener traducciones rápidas y al mismo tiempo mantener la precisión contextual y la legibilidad, lo que les da una ventaja sobre otros métodos de traducción. 
• En el desarrollo de software, los LLM pueden ayudar a los programadores a generar, revisar e incluso depurar código.
• Los LLM ayudan a proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas en educación analizando el progreso de los estudiantes, recomendando materiales de estudio o creando cuestionarios personalizados.
• Los LLM pueden simplificar procesos complejos de integración de datos al elaborar sugerencias de mapeo de datos o identificar desajustes de esquemas al consolidar datos de múltiples fuentes.
• Al analizar conjuntos de datos, los LLM pueden generar automáticamente etiquetas de metadatos descriptivos, mejorando la catalogación de datos y facilitando un descubrimiento más rápido de datos en sistemas de almacenamiento o depósito. 

Casos de uso de PNL

• El procesamiento del lenguaje natural es útil para la detección de spam, el seguimiento de las redes sociales y el análisis de los comentarios de los clientes. Puede reconocer determinadas palabras clave y analizar la estructura del texto para clasificarlo como spam o legítimo.
• El PNL permite a los motores de búsqueda comprender las consultas e intenciones de los usuarios, mejorando la relevancia y la precisión de los resultados de búsqueda. 
• La PNL puede convertir voz en texto y viceversa, lo que resulta útil para herramientas de accesibilidad y plataformas de transcripción. 
• La extracción de información y el resumen de documentos son dos áreas en las que destaca el procesamiento del lenguaje natural, ya que permite obtener rápidamente la información más relevante de distintos documentos o resumir textos extensos para ahorrar tiempo. 
• Los asistentes virtuales como Google Assistant, Siri y Alexa utilizan PNL para comprender el habla humana y responder adecuadamente a los comandos verbales.
• La PNL puede analizar datos de texto no estructurados para detectar y estandarizar inconsistencias, como variaciones en nombres, fechas o direcciones, garantizando la calidad de los datos en los flujos de trabajo de gestión de datos.
• El PNL puede interpretar consultas en lenguaje natural y traducirlas en consultas de bases de datos estructuradas (por ejemplo, SQL), lo que permite a los usuarios no técnicos interactuar con bases de datos o almacenes de datos de manera eficaz.

LLM o PNL: cómo decidir cuál utilizar 

El debate entre PNL y LLM no es nuevo, pero lo cierto es que uno no es intrínsecamente mejor que el otro. La PNL y el LLM son tecnologías complementarias que funcionan mejor cuando se utilizan juntas. Como dúo, refuerzan las fortalezas de cada uno y mitigan las limitaciones individuales. 

Cómo utilizar juntos LLM y PNL 

• Preprocesamiento mediante PNL para mejorar el rendimiento del LLM 

El preprocesamiento limpia los datos sin procesar, lo que garantiza que estén estructurados y listos para que los LLM los analicen. Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural puede estandarizar el formato y eliminar errores ortográficos durante la clasificación de correos electrónicos para proporcionar una entrada coherente para la categorización basada en LLM. 

• Combinando la PNL basada en reglas con los conocimientos del LLM 

El procesamiento del lenguaje natural basado en reglas puede abordar tareas estructuradas o repetitivas, mientras que los LLM pueden implementarse para abordar desafíos más grandes y sensibles al contexto. Por ejemplo, cuando se utiliza para la detección de fraudes, el procesamiento del lenguaje natural puede identificar patrones como frases inusuales o palabras clave repetidas en documentos, mientras que un LLM puede evaluar el documento en su totalidad. 

• Afinando un LLM con PNL de dominio específico 

El procesamiento del lenguaje natural puede brindar anotaciones específicas de cada dominio que mejoran la capacidad de los LLM para realizar tareas especializadas. Por ejemplo, en el comercio electrónico, el procesamiento del lenguaje natural puede identificar categorías de productos y el LLM puede generar descripciones de productos personalizadas en función de los atributos extraídos. 

• Posprocesamiento de resultados LLM con NLP 

Las técnicas de PNL pueden refinar o validar aún más los resultados de LLM para mantener la coherencia con los requisitos del usuario o las pautas comerciales. Por ejemplo, LLM puede crear borradores iniciales para textos de marketing y PNL puede revisarlos para determinar el sentimiento, la voz de la marca y el tono.

Casos de uso que combinan PNL y LLM

• Procesamiento inteligente de documentos (IDP):La PNL extrae entidades como nombres, fechas y cantidades de documentos estructurados o semiestructurados, mientras que la LLM refina la comprensión contextual para manejar texto ambiguo o no estructurado y generar resúmenes.
• Automatización de atención al cliente:NLP identifica la intención del cliente y procesa las consultas iniciales, mientras que LLM proporciona respuestas detalladas y conscientes del contexto y escala casos complejos cuando es necesario. 
• Personalización de contenido:La PNL analiza las preferencias e interacciones de los usuarios, y los LLM generan recomendaciones personalizadas o contenido dinámico, como correos electrónicos personalizados o descripciones de productos.
• Análisis de sentimientos y predicción de tendencias:La PNL clasifica el sentimiento de las redes sociales o las reseñas, mientras que los LLM identifican tendencias, patrones e implicaciones emergentes en grandes conjuntos de datos para obtener información procesable. 

Beneficios de un enfoque mixto 

• Mejor utilización de recursos: La PNL puede manejar con habilidad tareas más simples para las cuales los LLM, que requieren muchos recursos, pueden resultar excesivos.
• Precisión mejorada: Juntos, la lógica estructurada de la PNL y las capacidades contextuales de los LLM pueden ofrecer resultados más precisos.
• Optimización de costos: El uso de PNL para el preprocesamiento u otras tareas pequeñas puede reducir los costos asociados con la implementación de LLM.
• Mayor flexibilidad y escalabilidad: Los sistemas modulares pueden utilizar PNL para tareas fundamentales y LLM para requisitos de procesamiento más complejos, aumentando la escalabilidad.

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