NLP vs. LLM: conoce las diferencias

Así como un traductor experto cierra la brecha de comunicación entre personas de diferentes idiomas, el NLP ayuda a las máquinas a comprender el significado y la intención detrás de las palabras humanas. Lo hace diseccionando la entrada del usuario capa por capa. Examina la gramática, identifica palabras clave, desglosa la estructura de las oraciones e incluso identifica partes más matizadas del lenguaje, como el sentimiento y el sarcasmo.

Gracias a ello, es capaz de producir resultados increíbles:

• Extraer información clave de conjuntos de datos de texto masivos, como resumir artículos de noticias o analizar opiniones de clientes.

• Chatear e interactuar con humanos de forma natural, mediante herramientas como asistentes virtuales o chatbots.

• Traducir idiomas con precisión, preservando los matices de las diferencias culturales y de estilo.

• Analizar emociones y opiniones expresadas en texto, lo que ayuda a las empresas a comprender el sentimiento de los clientes o las tendencias en las redes sociales.

Para conocer en profundidad el NLP, consulta ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

Los LLM son una tecnología completamente diferente. En lugar de interpretar lo que se pregunta, los LLM aprenden directamente de cantidades masivas de datos de texto para desarrollar su propia comprensión interna del lenguaje. Los LLM pueden consumir datos como libros, artículos, sitios web, entre otros, e identificar patrones y relaciones en el proceso. Este entrenamiento permite a los LLM no solo comprender lo que dices, sino de hecho predecir lo que podrías decir después. Luego, los LLM pueden generar una respuesta o incluso imitar al usuario y generar contenido que siga los mismos patrones.

Esta combinación de habilidades hace que los LLM sean excelentes para:

• Generar texto de calidad humana: desde poemas hasta códigos, guiones y artículos de noticias, los LLM pueden adaptar su estilo de escritura a diferentes escenarios e imitar la creatividad humana de maneras fascinantes.

• Comprender contextos complejos: sus extensos datos de entrenamiento les permiten captar matices, humor e incluso doble sentido. Esto hace que sus respuestas parezcan más naturales e interactivas.

• Conversar como una persona: en lugar de respuestas preprogramadas, los LLM pueden adaptar la conversación en función de tus preguntas e interacciones anteriores, lo que crea una experiencia dinámica y personalizada.

¿Quieres saber más sobre LLM específicos como GPT y BERT? Revisa ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?

Aunque ambas tecnologías son fundamentales para el mundo de la AI y el procesamiento del lenguaje, los NLP y los LLM son herramientas muy diferentes. El NLP es una forma de inteligencia artificial con sus reglas y estadísticas, que se destaca en tareas estructuradas como la extracción y la traducción de información. Los LLM son un tipo de modelo de machine learning impulsado por aprendizaje profundo y datos masivos. Son los maestros creativos, generan texto, responden preguntas y se adaptan a diversos escenarios con una fluidez impresionante. 

Así como ambos tienen sus propias fortalezas, también tienen sus propias debilidades. Por ejemplo, el NLP se centra en la precisión, pero es mucho más limitado en lo que puede hacer de forma aislada. Y aunque los LLM son mucho más adaptables, su capacidad para imitar la expresión humana conlleva el riesgo de transmitir sesgos de sus datos de entrenamiento.

Para profundizar más, exploremos rápidamente las diferencias en el desarrollo del NLP y LLM. Aunque ambos son elementos clave para cerrar la brecha de comunicación entre humanos y máquinas, técnicamente están diseñados de maneras muy diferentes para resolver distintos problemas.

El NLP se basa en reglas explícitas y conocimientos lingüísticos. Como un arquitecto que sigue los planos meticulosamente, los sistemas de NLP se basan en reglas predefinidas de gramática, sintaxis y semántica. Esto les permite sobresalir en tareas con estructuras claras, como identificar partes del discurso o extraer información específica del texto. Pero estas reglas pueden tener problemas con la ambigüedad y el contexto, lo que limita su flexibilidad.

Por otro lado, los LLM no se basan en modelos rígidos y, en cambio, utilizan un enfoque basado en datos. No son capaces de ser genuinamente creativos, pero guiados por patrones y conexiones a partir de conjuntos de datos específicos, pueden dar una muy buena impresión de creatividad. Es por eso que pueden generar texto con calidad humana, traducir idiomas de manera creativa e incluso tener conversaciones abiertas.

La creación de un sistema de NLP a menudo implica configurar manualmente reglas y recursos lingüísticos, lo cual es un proceso altamente especializado y que requiere mucho tiempo. Por el contrario, los LLM dependen del entrenamiento automatizado de conjuntos de datos masivos, lo que requiere una gran potencia computacional y experiencia en técnicas de aprendizaje profundo.

Como hemos comentado brevemente, no suele ser una cuestión de decidir entre NLP y LLM. A menudo, van de la mano como parte de una solución más amplia y completa. Pero eso no significa que no se destaquen en determinadas tareas y casos de uso de diferentes maneras:

NLP:

• Extracción de información: mediante el filtrado de datos, el NLP puede aislar hechos y cifras clave, lo que impulsa la investigación de mercado, el análisis financiero y los descubrimientos científicos.

• Análisis de sentimiento: el NLP ayuda a las empresas a comprender la percepción de la marca y mejorar la satisfacción del cliente midiendo las opiniones de los clientes en reseñas o redes sociales.

• Traducción automática: el NLP permite una traducción precisa de documentos, sitios web y conversaciones en tiempo real rompiendo las barreras del idioma.

LLM:

• Creación de contenido: desde descripciones de productos hasta publicaciones de blog, los LLM generan contenido atrayente, lo que libera a los redactores humanos para realizar tareas más estratégicas.

• Chatbots y asistentes virtuales: los LLM impulsan la AI conversacional, lo que permite interacciones naturales con bots de servicio al cliente o asistentes virtuales.

• Respuestas a preguntas: equipados con un amplio conocimiento, los LLM brindan respuestas profundas a preguntas complejas y revolucionan la educación y la investigación.

A pesar de sus avances, tanto el NLP como los LLM tienen obstáculos que superar. El NLP puede tener problemas con el contexto y la ambigüedad, lo que genera malas interpretaciones. Y los LLM tienen dificultades para comprender los matices, lo que posiblemente genera resultados inexactos o incluso desvirtuados. También existen enormes consideraciones éticas con la capacidad de los LLM para imitar las interacciones humanas. Esto hace que el desarrollo responsable sea esencial para evitar contenidos dañinos y eliminar tantos sesgos como sea posible de sus datos de entrenamiento.

Abordar estas limitaciones requiere investigación continua, conjuntos de datos diversos y una implementación cuidadosa para garantizar que ambas tecnologías alcancen su máximo potencial sin dejar de ser responsables y éticas.

Aunque los LLM traspasan los límites en la generación y la comprensión de textos, tienen sus limitaciones. La precisión, la sensibilidad al contexto y las consideraciones éticas siguen siendo preguntas importantes que no siempre son fáciles de responder. Y esta es exactamente la razón por la que creamos Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). ESRE es una potente herramienta que empodera a los desarrolladores, aborda estos desafíos y facilita la creación de experiencias de búsqueda mejoradas.

ESRE desbloquea el potencial de los LLM mientras aborda sus limitaciones. Así lo hace:

• Recuperación mejorada: ESRE te ofrece la precisión de la coincidencia de texto BM25 y la coincidencia semántica que proporciona la búsqueda vectorial. Esta potente combinación conduce a resultados de búsqueda más relevantes y precisos, incluso en el caso de consultas complejas (por ejemplo, códigos de productos y descripciones en la búsqueda de comercio electrónico, o pies cuadrados y descripciones de vecindarios en la búsqueda de propiedades).

• Comprensión contextual: gracias a su integración con bases de conocimiento externas y pipelines de NLP, ESRE permite a los LLM comprender el contexto de una consulta de búsqueda, lo que genera resultados más precisos y relevantes.

• Mitigación del sesgo: ESRE emplea técnicas de equidad como la selección de datos y el monitoreo de modelos para reducir el sesgo en los resultados de los LLM, lo que promueve el desarrollo responsable de la AI.

• Generación aumentada de recuperación (RAG): Elasticsearch funciona como un puente de información en los flujos de trabajo de RAG transfiriendo contexto esencial, como datos de propiedad, a los LLM. Esto proporciona respuestas más relevantes y menos alucinaciones brindando una comprensión más centrada de la búsqueda.

ESRE va mucho más allá de simplemente abordar las limitaciones de los LLM. También ofrecemos una amplia gama de capacidades de NLP, como modelos de NLP previamente entrenados. Estos modelos funcionan de inmediato y pueden ayudar con el reconocimiento de entidades, el análisis de sentimiento y el modelado de temas, lo que, combinado con el respaldo de LLM, significa que puedes crear soluciones de búsqueda híbridas que cuentan con las fortalezas de ambas tecnologías.

A lo largo de este artículo, hemos explorado a fondo las fascinantes tecnologías de PNL y LLM. Cada una tiene sus puntos fuertes únicos y desempeña su propio papel en el panorama más amplio de la AI. EL NLP sigue las reglas y es excelente para tareas estructuradas como la extracción y la traducción de información. Y los LLM son los creativos que sobresalen en la generación de contenido y las conversaciones.

Pero a pesar del nombre de este artículo, en realidad no se trata de elegir uno u otro. La verdadera magia radica en unirlas: crear una herramienta de AI que utiliza las reglas meticulosas del PNL combinadas con el aprendizaje profundo de los LLM. Esta combinación revela una realidad en la que las máquinas no solo comprenden nuestro lenguaje, sino que también pueden interactuar con él de maneras matizadas y significativas.

Y aquí es precisamente donde interviene Elastic. Con Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), tienes las herramientas para cerrar la brecha entre el NLP y los LLM, lo que te permite elevar la precisión de tu búsqueda, mitigar el sesgo, profundizar la comprensión contextual de tu búsqueda y mucho más.

No se trata de decidir esto o lo otro. Se trata de unir el poder del NLP y los LLM utilizando la flexibilidad y las herramientas de Elastic, sobrepasando las limitaciones para crear experiencias de búsqueda que realmente comprendan y respondan a los hermosos matices del lenguaje humano.

Cuando estés listo, estas son cuatro formas en las que podemos ayudarte a aprovechar la información de los datos de tu empresa:

1. Comienza una prueba gratuita y ve cómo Elastic puede ayudar a tu empresa.

2. Haz un recorrido por nuestras soluciones para ver cómo funciona Elasticsearch Platform y cómo las soluciones se ajustarán a tus necesidades.

3. Descubre 5 tendencias de la búsqueda de AI que afectarán a los desarrolladores en 2024.

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