IA
Agentes de IA en la atención al cliente
En los últimos años, losagentes de inteligencia artificialse han convertido en auténticos copilotos para diversas actividades. Ya sea en el trabajo o en la realización de tareas personales, los chatbots conIAse han convertido en importantes herramientas de consulta y realización de tareas. Detrás de ellos se encuentran los LLM,aplicacionesenarquitecturaderedes neuronales, entrenadas para interactuar con el usuario en lenguaje natural.
LLMs es la sigla del término inglés Large Language Model, o Gran Modelo de Lenguaje. El modelo, en este caso, es matemático: tal y como explicamos en la publicación sobreredes neuronales artificiales, estas están formadas por perceptrones, clasificadores lineales que generan, como valor de salida, la suma ponderada de los valores de entrada, los cuales tienen pesos que expresan la importancia de cada valor de entrada. El valor de salida de cada perceptrón es una de las entradas de todos los clasificadores de la capa siguiente, y así sucesivamente, hasta la capa de resultado.
Si el modelo es matemático, el lenguaje suele ser un idioma. Los LLM tienen la capacidad de procesar «unidades semánticas» en varios idiomas, comprenderlas en el contexto del mensaje que enviamos alos agentes de inteligencia artificialy respondernos en el mismo idioma y de forma adecuada. Para comprender en detalle cómo funciona todo esto, ¡siga leyendo este texto!
La historia dela inteligencia artificiales larga, casi centenaria. Sin embargo, para la mayor parte de la población mundial, laIApasó a estar presente en el día a día a partir definales de 2022 con el lanzamiento de Chat GPT 3.5. Fue el primer LLM popular, alcanzando la marca de un millón de usuarios tras solo cinco días desde su lanzamiento.
El «punto de inflexión» que hizo posible la transformación delas aplicacionesdeIAenagentes de inteligencia artificialcapaces de interactuar con el usuario como si fueran seres humanos fue una revisión de la arquitectura delas redes neuronales artificiales. Se propuso en el artículo«Atención es todo lo que necesitas», publicado por investigadores de Google en 2017. En el estudio, sostienen que la arquitectura delas redes neuronalesrecurrentes, las RNN, tenía limitaciones para trabajar con texto, ya que eran lentas para procesar frases e ineficaces para «recordar» contextos más largos.
Los investigadores propusieron el mecanismo de autoatención, un modelo que calcula la relación entre todas las palabras de una frase simultáneamente. Así, al analizar la palabra en el contexto de una frase, el sistema comprende con mayor precisión lo que significa. Por poner un ejemplo, al leer la palabra «banco» y asociarla al contexto de la frase, lainteligencia artificialidentifica más fácilmente si la palabra se refiere a una institución financiera o a un tipo de asiento.
Este resultado fue posible gracias a un cambio enla arquitectura de las aplicacionesde estasIA: en lugar de RNN, pasaron a construirse comoredes neuronales Feedforwardcon la incorporación del mecanismo de autoatención. Este cambio dio lugar a lo que conocemos como arquitecturaTransformer, una especie de subtipo de FNN. Como el modelo puede «ver» todas las palabras de la frase al mismo tiempo, entiende el contexto sin necesidad de retroalimentación recurrente.
A lo largo de 2018 se anunciaron las primerasredes neuronales artificialesdel tipoTransformerpara su uso:Chat GPT 1yBert, una aplicación deinteligencia artificialde Google que se integró al motor de búsqueda, ampliando enormemente lacalidadde los resultados. A partir de Bert, el buscador pasó a comprender el contexto, como la colocación de preposiciones, percibiendo cómo estas alteraban el sentido de la solicitud. Los resultados de las búsquedas mejoraron considerablemente.
En términos generales, los LLM tienen tres componentes esenciales: el mecanismo de autoatención, el codificador/decodificador y el incorporador. En la práctica, el funcionamiento es el siguiente:
Al comprender con más detalle el funcionamiento de los LLM, es fácil entender por qué se han aplicado rápidamente en diversas actividades de procesamiento del lenguaje natural. Desde el principio se utilizaron inmediatamente en sistemas de traducción de idiomas, como Google Translate.
Los LLM se han convertido en parte dela arquitectura de aplicacionesde diversasIA.Los agentes de inteligencia artificialdel tipo chatbot procesan actualmente lenguaje de programación e incluso datos no estructurados, como imágenes y sonido. A partir de los LLM es posible crearaplicaciones, vídeos, música e incluso locuciones con su propia voz.
Y, al igual quelas buenasredes neuronales Feedforward, los sistemas deinteligencia artificialque utilizan LLM son capaces de reconocer y clasificar patrones, realizar regresiones de datos con gran precisión, generar predicciones a partir del análisis de datos... Procesamientos importantes para resolver diversos tipos de problemas a los que nos enfrentamos en el día a día de las empresas.
Si te enfrentas a estos u otros tipos de retos, Inmetrics tiene una inteligencia artificial que te ayudará.Nuestra solución de IA generativaacelera la productividad de tu equipo al menos cuatro veces, con total seguridad y privacidad de datos. Para verla en acción,accede a nuestra lista de reproducción en YouTube.
Nuestra solución deIAes muy versátil y adaptable, y es compatible con una amplia gama de lenguajes de programación: Python, JavaScript, TypeScript, Ruby y muchos más. Para conocerla en detalle,haz clic aquí y habla con uno de nuestros expertos. ¡Te mostrarán cómo nuestrainteligencia artificialestá lista para acelerar tutransformación!
