El mercado de inteligencia artificial (IA) alcanzó los 184 mil millones de dólares en 2024 y se espera que... más que cuádruple en los próximos seis años. Si bien estas expectativas son asombrosas, los expertos en IA creen que son, como mínimo, conservadoras y que el valor de mercado real sería considerablemente mayor.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) como GPT 3 han marcado el comienzo de la era de la IA. Están encontrando aplicaciones tan variadas como la investigación científica compleja y la escritura de letras para batallas de rap. En otras palabras, casi todas las personas están usando estos LLM para algo.

¿Pero qué pasa con las empresas? McKinsey Según informes, el 65% de las empresas utilizan regularmente títulos de LLM, una cifra que se duplicó en menos de diez meses. De hecho, las empresas de nivel empresarial están Es más probable que adopten tecnologías de IA como los LLM.

Para las empresas que buscan integrar los LLM en su flujo de trabajo, el primer dilema es elegir entre los LLM de código abierto y los de código cerrado. Este blog resuelve ese debate hoy.

Comprender los LLM y sus tipos

¿Qué es un LLM?

LLM, abreviatura de Modelo de lenguaje grande, es como millones de usuarios (123.5 millones para ser exactos) Hablamos con ChatGPT todos los días. En términos simples, un LLM es un large Modelo diseñado mediante técnicas de aprendizaje automático (ML) para realizar tareas lingüísticas como escribir texto, razonar y comprender, de forma muy similar a como lo hacen los humanos. Los LLM se utilizan ampliamente para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, y el resultado se presenta en forma de texto, imágenes, video, audio o código informático.

Es cierto que, en los últimos tiempos, los LLM han captado la imaginación colectiva del sector tecnológico. Sin embargo, las capacidades que tienen hoy los grandes modelos lingüísticos han llevado años de innovación e iteración.

Los sistemas basados ​​en reglas son los predecesores de los modernos LLM. Estos sistemas se basan en reglas establecidas manualmente para procesar la entrada en lenguaje natural. Si avanzamos hasta el presente, los LLM se pueden entrenar para reconocer patrones, generar una salida en lenguaje natural con matices y complejidad, y procesar análisis de sentimientos.

Tipos de LLM

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) se pueden clasificar de varias maneras diferentes, como por caso de uso, datos de entrenamiento o disponibilidad. Cuando se clasifican por disponibilidad, los LLM pueden ser de código abierto o propietarios/cerrados. Esta elección entre LLM de código abierto y cerrados es importante porque decide la dirección, el alcance, el presupuesto y el cronograma de la iniciativa LLM de la empresa.

LLM de código abierto

Los LLM de código abierto son modelos de libre acceso que cualquiera puede utilizar, personalizar y distribuir. Normalmente, existe una comunidad de investigadores y desarrolladores en torno a estos LLM para su desarrollo y soporte. Por ejemplo, cualquiera puede inspeccionar el código, identificar problemas, sugerir mejoras y adaptar el modelo para fines específicos, lo que garantiza un progreso impulsado por la comunidad.

Algunos ejemplos populares de LLM de código abierto incluyen Llama 3, GPT 2 y BERT. Veamos algunas de las mayores ventajas y desafíos de usar LLM de código abierto para empresas:

El bueno,

Las siguientes son las mayores ventajas de los LLM de código abierto para las empresas:

• Transparencia: Las empresas confían más fácilmente en los LLM de código abierto porque sus conjuntos de datos y códigos de capacitación son de acceso público. Este nivel de transparencia también ayuda a identificar y mitigar posibles sesgos.
• Personalización: Dado que su código y datos de entrenamiento están disponibles públicamente, estos modelos pueden adaptarse fácilmente a casos de uso específicos.
• Eficiencia de costo: Los modelos de código abierto se pueden utilizar gratuitamente sin necesidad de pagar licencias, por lo que sus costos generales de desarrollo e implementación son inferiores a los de los modelos de código cerrado.

El malo,

A pesar de sus muchas ventajas, las empresas también enfrentan varios desafíos potenciales con los modelos de código abierto, tales como:

• Muchos recursos: Los modelos de código abierto suelen basarse en las contribuciones de equipos más pequeños y voluntarios. Las empresas que deseen desarrollar programas de máster en código abierto deberán invertir significativamente en capacitación y personalización.
• Seguridad y Cumplimiento: El desarrollo de LLM de código abierto también puede presentar vulnerabilidades potenciales si no se han seguido los estándares adecuados de seguridad y cumplimiento.

…Y el veredicto

Si bien el uso de LLM de código abierto puede resultar más intensivo en recursos, esto se puede compensar con la rentabilidad general del enfoque. Además, el acceso sin restricciones al código y a los datos, así como la capacidad de personalización, harán que valga la pena para las empresas.

LLM de código cerrado

Los modelos LLM de código cerrado son modelos propietarios desarrollados y mantenidos en un entorno privado. El acceso a los datos de entrenamiento y al código del modelo está restringido, lo que significa que solo la organización o, en algunos casos, aquellos que estén dispuestos a pagar por el acceso pueden modificar el modelo.

Los modelos GPT-3 y GPT-4 de OpenAI son ejemplos populares de modelos cerrados. Veamos los beneficios y las desventajas de utilizar modelos de código cerrado para las empresas:

El bueno,

• Ventaja competitiva: Los LLM de código cerrado generalmente ofrecen a las empresas acceso a tecnologías exclusivas y patentadas que también pueden ajustarse a las necesidades específicas de la industria.
• Soporte Dedicado: A diferencia de los LLM de código abierto, este enfoque cuenta con soporte exclusivo de los proveedores, lo que garantiza la estabilidad, el cumplimiento y la seguridad. Esto puede resultar crucial para los casos de uso de nivel empresarial.

El malo,

• Control y personalización limitados:Este es quizás el mayor obstáculo para aprovechar los modelos propietarios, es decir, el control y la personalización son nulos o limitados. Las empresas no pueden adaptar el código del modelo ni los datos de entrenamiento y están limitadas a lo que ofrece el proveedor.
• Costos más altos: En comparación con los modelos de código abierto, la ruta propietaria requiere el pago de tarifas de licencia elevadas. Además, la posible dependencia de un proveedor puede aumentar aún más el costo total.

…Y el veredicto

Si bien los LLM de código cerrado ofrecen mayor facilidad de uso y soporte dedicado, la falta de control y personalización significa que este enfoque solo es adecuado para empresas que pueden encontrar LLM cerrados que se adapten perfectamente a sus casos de uso.

Consideraciones clave para las empresas

Para las empresas que eligen entre modelos de lenguaje grandes de código abierto y de código cerrado para sus iniciativas de IA, es importante considerar los siguientes factores:

• Requisitos del caso de uso:Las empresas deben asegurarse de que su elección de LLM se alinee con su caso de uso y sus necesidades y objetivos comerciales específicos.
• Restricciones presupuestarias :Se debe evaluar el costo total de propiedad (TCO), que debe incluir el licenciamiento, la implementación y el mantenimiento.
• Seguridad y cumplimiento:Para industrias altamente reguladas, como la atención médica y las finanzas, es crucial elegir un modelo que cumpla con los estándares de la industria y los requisitos regulatorios.
• Escalabilidad y soporte:Las empresas deben evaluar la capacidad de escalamiento y el nivel de soporte requerido para las operaciones en curso.
• Grado de personalización y control:Las empresas también deben asegurarse de que su elección de LLM se alinee con el grado requerido de personalización y control.

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LLM de código abierto es la nueva apuesta empresarial

Los modelos propietarios como GPT-4 de OpenAI lideraron la ola de adopción temprana. Sin embargo, desde entonces los modelos de código abierto han ido cerrando la brecha en términos de calidad y han experimentado una mayor adopción en el mercado empresarial.

Tomemos como ejemplo los grandes modelos de lenguaje disponibles públicamente de Meta. En 2024, se descargaron 400 millones de veces, a un ritmo 10 veces superior al del año anterior. De hecho, El uso de llamas se duplicó entre mayo y julio de 2024.

Esto se debe en gran medida a una mayor comprensión de la IA y a que las empresas buscan un mayor control, personalización y rentabilidad. Además, las empresas buscan evitar la dependencia de un proveedor, ya que el dominio de OpenAI se ve desafiado desde múltiples direcciones y los grandes avances pueden surgir de cualquier parte de la industria de la IA.

En resumen, los modelos de código cerrado siguen siendo líderes en general y entre los desarrolladores individuales y las empresas emergentes. Sin embargo, en el panorama empresarial, la tendencia está cambiando a medida que los principales actores como Salesforce y Slack están extendiendo la alfombra roja a las empresas que desean aprovechar los modelos abiertos. Por ejemplo, Salesforce lanzó recientemente Agente de fuerza, que permite a las empresas conectar cualquier LLM dentro de las aplicaciones de Salesforce.

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Con LLM Generate, los usuarios pueden recuperar un resultado de un modelo LLM en función de la solicitud de entrada. Los usuarios pueden seleccionar entre una variedad de proveedores de LLM, incluidos OpenAI, Llama, etc., y también pueden usar modelos LLM personalizados.

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