Modelos de lenguaje grandes

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Entender cómo funciona la IA generativa puede ayudar a los educadores a mantenerse a la vanguardia de los avances tecnológicos en educación. Profundicemos en el vocabulario de la IA.

¿Qué son los modelos de lenguaje grandes?

El modelo de lenguaje grande (LLM) se refiere a modelos de IA como GPT-5.6 (y versiones futuras) de OpenAI que se entrenan con cantidades masivas de texto y pueden generar respuestas conversacionales en el acto al predecir qué palabras vienen a continuación en una frase, como armar un rompecabezas. Los modelos de lenguaje grande pueden realizar varias tareas de lenguaje natural, como:

  • Clasificación
  • Resumen
  • Traducción
  • Generar contenido
  • Diálogo (por ejemplo, asistentes virtuales)

Los modelos de lenguaje grandes se entrenan con miles de millones de ejemplos lingüísticos de diversas fuentes, como libros, artículos y sitios web, que les ayudan a responder con hechos, textos gramaticalmente correctos, argumentaciones y cierta apariencia de creatividad.

El popular sistema ChatGPT de OpenAI es un ejemplo de este tipo de IA generativa. ChatGPT funciona con un gran modelo de lenguaje inventado en OpenAI basado en el modelo GPT-5.6 (transformador generativo preentrenado). Piense en ChatGPT como una aplicación creada sobre un modelo de lenguaje grande que está optimizado para chats interactivos.

People use una aplicación con un modelo de lenguaje grande puede dirigir la salida del modelo a través de indicaciones: el texto que escriben en la interfaz de la aplicación. Las indicaciones pueden ser frases o preguntas en lenguaje natural, fragmentos de código o comandos, o cualquier combinación de texto o código.

Cuando una indicación es específica y detallada, los LLM pueden generar texto, ampliar los puntos principales, condensar la información en puntos clave y responder a las preguntas con eficacia. El arte de definir de forma creativa las indicaciones de LLM es un campo emergente conocido como diseño de indicaciones e ingeniería de indicaciones. Implica el proceso de elaborar indicaciones eficaces y eficientes para obtener la respuesta deseada. Es posible que los formadores y los alumnos necesiten experimentar para elegir las palabras, frases, símbolos y formatos correctos que guíen el modelo para generar textos relevantes y de alta calidad.

Algunas recomendaciones para escribir indicaciones eficaces son:

  • Sea específico.
  • Use el modelo adecuado para la tarea.
  • Pida resultados desde un cierto punto de vista.
  • Guíe el modelo para generar la longitud deseada.
  • Utilice el botón nuevo tema cuando desee cambiar los temas

Para obtener más consejos, consulte:]

Microsoft usa tecnología de modelo de lenguaje grande para potenciar las funcionalidades de Copilot Chat.

Copilot Chat es como tener un asistente de investigación, un planificador personal y un socio creativo a tu lado cada vez que buscas en la Web. Con este conjunto de características basadas en IA, puede:

  • Formule una pregunta real. Cuando hagas preguntas complejas, Copilot Chat puede proporcionarte respuestas detalladas.
  • Obtener una respuesta real. Copilot Chat examina los resultados de búsqueda en la web para proporcionar una respuesta resumida.
  • Sea creativo. Cuando necesite inspiración, Copilot Chat puede ayudarle a escribir poemas, historias o incluso crear una imagen completamente nueva.
  • En la experiencia de chat, también puede hacer preguntas de seguimiento como "¿Puede explicar eso en términos más simples?" o "Dame más opciones" para obtener respuestas diferentes y más detalladas en su búsqueda.

Nota:

Compruebe siempre los resultados. Aunque las respuestas del LLM parezcan convincentes, pueden ser inexactas, incompletas o inadecuadas. Los LLM no pueden entender ni evaluar la precisión de las respuestas. Es importante tener en cuenta que Copilot Chat proporciona a los educadores y estudiantes fuentes para el contenido en línea que usa como datos en sus respuestas, para que puedan evaluarlo antes de usarlo como una fuente de confianza.

Un ejemplo práctico:

Un profesor de una universidad necesita redactar un nuevo programa para un curso de urbanismo. Comienzan pidiéndole a Copilot Chat que escriba un resumen de un curso de nivel universitario sobre planificación urbana. El resumen es detallado, pero no incluye todos los elementos del curso. El miembro de la facultad modifica el mensaje para incluir el esquema del curso y especifica que el resumen es para un programa del curso. La segunda iteración se acerca más a lo que necesitan para el programa del curso. Copian el texto, lo pegan en un documento de Word y cambian solo unas palabras. El resumen está listo. A continuación, piden a Copilot Chat que escriba objetivos de aprendizaje para el curso basándose en el esquema y el resumen. En cuestión de minutos, completan esta tarea y pueden pasar a crear los materiales del curso.

Aunque los LLM son impresionantes en muchos sentidos, son más adecuados para tareas de categorización, generación de nuevas ideas o resumen de texto que para recuperar detalles concretos de un gran conjunto de datos.