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Tipos de LLM y sus Usos

  1. Modelos Generativos (GPT, Generative Pre-trained Transformers)
  • Uso: Generar texto coherente y continuo.
  • Ejemplo: GPT-3.
  • Aplicaciones: Redacción de contenido, generación de respuestas en chats, creación de historias, etc.
  1. Modelos Instructivos (InstructGPT, ChatGPT)
  • Uso: Seguir instrucciones específicas dadas por el usuario.
  • Ejemplo: InstructGPT, ChatGPT. *Aplicaciones: Asistentes virtuales, chatbots personalizados, tareas donde se requiere seguir instrucciones detalladas, como generar código basado en una descripción.
  1. Modelos de Clasificación
  • Uso: Clasificar texto en diferentes categorías.
  • Ejemplo: BERT para clasificación de texto.
  • Aplicaciones: Análisis de sentimientos, categorización de correos electrónicos, detección de spam, etc.
  1. Modelos de Resumen (Summarization Models)
  • Uso: Resumir largos fragmentos de texto en versiones más cortas y concisas.
  • Ejemplo: BART, T5.
  • Aplicaciones: Resúmenes de artículos, resúmenes de documentos legales, resúmenes de noticias, etc.
  1. Modelos de Traducción (Translation Models)
  • Uso: Traducir texto de un idioma a otro.
  • Ejemplo: MarianMT, T5. *Aplicaciones: Servicios de traducción en tiempo real, aplicaciones de traducción, localización de contenido, etc.
  1. Modelos de Respuesta a Preguntas (Question Answering Models)
  • Uso: Responder preguntas basadas en un contexto dado.
  • Ejemplo: BERT, RoBERTa.
  • Aplicaciones: Asistentes de búsqueda, sistemas de FAQ automatizados, asistentes virtuales, etc.

¿Qué Significa "Instruct"?

"Instruct" indica que el modelo ha sido afinado para seguir instrucciones humanas de manera más precisa y detallada. Estos modelos suelen ser más adecuados para aplicaciones donde se necesita una interacción más precisa y dirigida por el usuario. Por ejemplo, si le dices al modelo "Escribe un poema sobre el verano", un modelo instructivo seguirá esa instrucción de manera más efectiva que un modelo generativo estándar.

¿Cómo Elegir el Modelo Adecuado?

Para tareas de generación de texto libre: Usa un modelo generativo como GPT-3. Para tareas que requieren seguir instrucciones específicas: Usa un modelo instructivo como InstructGPT o ChatGPT. Para clasificar texto: Usa un modelo de clasificación como BERT. Para resumir textos largos: Usa un modelo de resumen como BART o T5. Para traducción de idiomas: Usa un modelo de traducción como MarianMT. Para responder preguntas específicas basadas en un contexto: Usa un modelo de respuesta a preguntas como BERT o RoBERTa.