Large Language Models (LLMs)

Los LLM (Large Language Model o modelos de lenguaje grande en español) han surgido como un poderoso activo en ciberseguridad. Estos avanzados sistemas de IA pueden aprovecharse para mejorar una amplia gama de prestaciones de seguridad, desde la detección avanzada de amenazas y el análisis de vulnerabilidades hasta el descubrimiento del escalamiento de privilegios y la respuesta automatizada. A su vez, la incorporación de los LLM a las soluciones de ciberseguridad es una tendencia en rápido crecimiento, ya que siguen mejorando la experiencia del usuario y la automatización de tareas y proporcionan una comprensión contextual de las comunicaciones relacionadas con la seguridad.

Los Large Language Model (LLM) son una forma avanzada de inteligencia artificial que se entrena con grandes volúmenes de datos de texto para aprender patrones y conexiones entre palabras y frases. Esto permite a los LLM comprender y generar textos similares a los humanos con un alto grado de fluidez y coherencia.

Los LLM se basan principalmente en un tipo específico de estructura de aprendizaje profundo llamada «red de transformadores». En el corazón de estos transformadores está la capacidad de comprender el contexto y el significado, analizando meticulosamente cómo se relacionan entre sí los distintos elementos, como las palabras de una frase.

Un modelo transformador típico consta de varios componentes llamados “bloques transformadores” o “capas”. Entre ellos se incluyen capas de “autoatención” que ayudan al modelo a centrarse en las partes importantes de los datos de entrada, capas de “feed-forward” que procesan esta información de forma lineal y capas de “normalización” que garantizan que los datos permanezcan estandarizados durante todo el procesamiento. Al orquestar conjuntamente estas diversas capas, los transformadores pueden interpretar con precisión los datos de entrada y generar resultados relevantes durante lo que se conoce como “tiempo de inferencia”. Para mejorar aún más sus capacidades, estos modelos apilan múltiples bloques unos sobre otros, creando transformadores más profundos (más complejos) capaces de manejar tareas lingüísticas cada vez más sofisticadas.

Los casos de uso de los LLM se están ampliando, desde simples chatbots y asistentes virtuales hasta el apoyo a sofisticadas soluciones de ciberseguridad. A diferencia de los modelos lingüísticos tradicionales, los LLM comparten características comunes:

• Escala: Los LLM son “grandes” porque tienen un número extremadamente alto de parámetros, a menudo miles de millones o incluso billones, lo que les permite captar las complejidades del lenguaje humano.
• Preentrenamiento: Los LLM se someten a una fase inicial de preentrenamiento en la que se exponen a vastos conjuntos de datos de texto, como libros, artículos y páginas web. Durante esta fase, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra de una secuencia, construyendo una comprensión del lenguaje, la gramática, los hechos e incluso los sesgos de los datos.
• Puesta a punto: Tras el preentrenamiento inicial, los LLM pueden perfeccionarse en conjuntos de datos más específicos para especializarse en tareas o áreas de conocimiento concretas, como la respuesta a preguntas o la generación de códigos.
• Arquitectura de transformadores: Muchos LLM de última generación se construyen utilizando la arquitectura de transformadores, un concepto introducido en un artículo publicado por Google en 2017 titulado “Attention Is All You Need” (que español sería “Lo único que necesitas, es atención,”). Los transformadores se basan en un mecanismo de “atención” para capturar las relaciones entre las diferentes partes de la secuencia de entrada, lo que permite un procesamiento más eficiente y paralelizado que los modelos anteriores.
• Generación de texto: Una vez entrenados, los LLM pueden generar texto nuevo a partir de indicaciones o frases parciales proporcionadas por los usuarios. Pueden completar frases, responder preguntas, traducir idiomas e incluso escribir artículos en diferentes estilos y tonos.

Los LLM pueden leer, escribir, codificar y calcular, lo que mejora la creatividad y la productividad humanas en diversos sectores. Tienen una amplia gama de aplicaciones y ayudan a resolver algunos de los problemas más complejos del mundo. Sin embargo, al igual que muchos modelos basados en la IA, los LLM conllevan desafíos, como garantizar la precisión y fiabilidad del contenido generado, así como abordar posibles sesgos y preocupaciones éticas.

Los LLM han hecho avanzar nuestra capacidad para interactuar con el lenguaje y procesarlo a través de ordenadores. Estos sofisticados modelos son algo más que un paso adelante incremental en la forma en que las máquinas comprenden, generan e interpretan el lenguaje humano; son un salto cuántico. Las implicaciones de los LLM son fundamentales en muchas facetas de la vida moderna.

• Capacidades mejoradas de procesamiento del lenguaje natural: Los LLM pueden interpretar y generar textos similares a los humanos con un alto grado de fluidez y coherencia, aprovechando sus vastos conjuntos de datos de entrenamiento y arquitecturas avanzadas como los transformadores. Esto permite a los LLM destacar en una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la traducción de idiomas, la respuesta a preguntas, el resumen de textos, etc.
• Versatilidad y amplia aplicabilidad: Utilizados en diversos sectores y casos de uso, los LLM pueden dar soporte a chatbots y asistentes virtuales, generación de contenidos, desarrollo de código e incluso investigación científica. Su capacidad para aprender patrones lingüísticos generales y luego afinarlos para dominios específicos los hace muy versátiles.
• Automatización y eficiencia: Los LLM pueden automatizar muchas tareas relacionadas con el lenguaje, mejorando la productividad y reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para actividades como el análisis de datos, la atención al cliente y la escritura creativa.
• Potencial para transformar la búsqueda y el acceso a la información: Se especula con que los LLM avanzados podrían sustituir o aumentar potencialmente los motores de búsqueda tradicionales, proporcionando respuestas más directas y similares a las humanas a las consultas. Sin embargo, persiste la preocupación sobre la fiabilidad y la exactitud factual de los contenidos generados por los LLM, lo que requiere un mayor desarrollo.
• Avance de la IA y el aprendizaje automático: Los LLM representan un hito importante en el progreso de la inteligencia artificial, ya que muestran el poder de los modelos lingüísticos a gran escala basados en datos y su potencial para impulsar una mayor innovación. Utilizan técnicas de aprendizaje automático, en particular el aprendizaje profundo, para aprender patrones lingüísticos a partir de grandes cantidades de datos de entrenamiento de forma no supervisada.

Los LLM representan un enfoque del modelado lingüístico más avanzado y basado en datos que los sistemas tradicionales basados en reglas, y ofrecen una flexibilidad, escalabilidad y capacidad de comprensión contextual excepcionales.

Los avances derivados de los LLM se han traducido en una amplia gama de beneficios tangibles. Desde la mejora de la eficacia de la comunicación y las tareas sencillas hasta el procesamiento de extensos conjuntos de datos en significados contextuales útiles, las ventajas de los LLM son sustanciales.

• Reducen el trabajo manual y los costes: Automatizan procesos como el análisis de sentimientos, la atención al cliente, la creación de contenidos, la detección de fraudes, la predicción y la clasificación, lo que conlleva una reducción del trabajo manual y de los costes relacionados.
• Mejorar la disponibilidad, la personalización y la satisfacción del cliente: Las empresas pueden estar disponibles 24 horas al día, 7 días a la semana, a través de chatbots y asistentes virtuales que utilizan LLM. La creación automatizada de contenidos impulsa la personalización mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos para comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que aumenta su satisfacción y las relaciones positivas con la marca.
• Ahorran tiempo: Automatizan los procesos de marketing, ventas, RR.HH. y atención al cliente, como la introducción de datos, la creación de documentos y el análisis de grandes conjuntos de datos, liberando a los empleados para que se centren en las tareas que requieren experiencia humana.
• Mejoran la precisión en las tareas: Procesan grandes cantidades de datos, lo que mejora la precisión en tareas como el análisis de datos y la toma de decisiones.
• Escalabilidad y rendimiento: Los LLM modernos son de alto rendimiento y generan respuestas rápidas y de baja latencia, capaces de manejar una gran cantidad de datos de texto e interacciones de usuario sin necesidad de aumentar proporcionalmente los recursos humanos.
• Adaptabilidad y extensibilidad: Los LLM pueden personalizarse para necesidades organizativas específicas mediante una formación adicional, lo que da lugar a modelos finamente ajustados que se adaptan a requisitos únicos.
• Comprensión del lenguaje natural: Interpretan y comprenden las entradas de texto de un modo que imita la comprensión del lenguaje humano, mejorando los chatbots, la generación de contenidos y la recuperación de información.
• Flexibilidad: Un LLM puede emplearse para una amplia gama de tareas y despliegues en diversas industrias, organizaciones, usuarios y aplicaciones, lo que lo convierte en una herramienta versátil.
• Facilidad de entrenamiento: Muchos LLM se entrenan con datos sin etiquetar, lo que acelera el proceso de entrenamiento y reduce la necesidad de un extenso etiquetado manual.
• Mayor productividad: La generación automatizada de contenidos, el resumen de textos, la asistencia en la investigación y los servicios de traducción de idiomas aumentan significativamente la productividad.
• Asistencia personalizada: Ofrecen asistencia personalizada y recomendaciones basadas en las interacciones de los usuarios, mejorando las experiencias de los usuarios en entornos de atención al cliente o de aprendizaje.
• Rentable, coherente y de alta calidad: Los LLM pueden ofrecer soluciones eficaces y rentables en los servicios de atención al cliente, generación de contenidos y traducción de idiomas. Los modelos garantizan la coherencia y la calidad en las tareas de creación de contenidos, control de calidad y análisis de datos.

Las prestaciones y el rendimiento de los Large Language Model mejoran continuamente. Los LLM se amplían y mejoran a medida que se añaden más datos y parámetros: cuanto más aprenden, más mejoran.

Los LLM aprovechan la arquitectura de transformadores para procesar y generar texto similar al humano, basándose en los patrones y conocimientos que adquieren durante el entrenamiento. Esto les permite sobresalir en el manejo de conjuntos de datos masivos y diversas tareas de PNL. He aquí un desglose de cómo funcionan los LLM:

Arquitectura - Modelos de transformadores

Los LLM se construyen normalmente utilizando la arquitectura de transformadores, que consta de un codificador y un decodificador. El codificador convierte el texto de entrada en una representación intermedia, mientras que el decodificador genera el texto de salida. La arquitectura de transformadores utiliza mecanismos de atención para captar las relaciones entre las distintas partes de la secuencia de entrada.

Proceso de entrenamiento

Los LLM se entrenan con cantidades masivas de datos de texto, a menudo miles de millones de palabras, procedentes de fuentes como libros, páginas web, artículos y medios sociales. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra de una secuencia basándose en el contexto proporcionado por las palabras precedentes. La predicción de la palabra siguiente permite al modelo aprender patrones, gramática, semántica y relaciones conceptuales dentro del lenguaje.

Tokenización e incrustación

El texto de entrada se tokeniza en primer lugar, lo que lo descompone en unidades más pequeñas, como palabras o subpalabras. A continuación, estos tokens se transforman en representaciones numéricas llamadas “incrustaciones”, que capturan el contexto y el significado de las palabras. A continuación, las incrustaciones se introducen en la arquitectura del transformador para su posterior procesamiento.

Generación de texto

Una vez entrenado, el LLM puede generar texto nuevo prediciendo de forma autónoma la siguiente palabra basándose en la entrada. El modelo se basa en los patrones y conocimientos adquiridos durante el proceso de entrenamiento para producir un lenguaje coherente y contextualmente relevante.

Optimización y ajuste

Para mejorar el rendimiento y la precisión de los LLM, se pueden emplear varias técnicas, como la ingeniería de pronósticos, el ajuste de pronósticos y el ajuste fino de conjuntos de datos específicos. Estas técnicas ayudan a abordar los sesgos, las imprecisiones factuales y los resultados inadecuados que pueden surgir del entrenamiento en conjuntos de datos grandes y diversos.

Versatilidad y aplicaciones

Los modelos de lenguaje grande pueden aplicarse a una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la traducción de idiomas, la respuesta a preguntas, el resumen de textos y la generación de contenidos. Su versatilidad proviene de su capacidad para aprender patrones lingüísticos generales y luego ser afinados para dominios o casos de uso específicos.

El entrenamiento estos modelos implica combinar el preentrenamiento a gran escala en diversos conjuntos de datos, el paralelismo de modelos para acelerar el proceso, el ajuste fino de tareas específicas y técnicas como RLHF o DPO para alinear los resultados del modelo con las expectativas del usuario. A continuación, veremos más en profundidad estos mecanismos específicos de entrenamiento.

Preentrenamiento

Los LLMs se exponen primero a cantidades masivas de datos de texto, a menudo en el orden de los miles de millones de palabras, procedentes de fuentes como libros, páginas web, artículos y redes sociales. Durante esta fase de preentrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra de una secuencia, lo que le ayuda a comprender los patrones y las conexiones entre las palabras, la gramática, la información, la capacidad de razonamiento e incluso los sesgos de los datos. Este proceso de preentrenamiento implica miles de millones de predicciones, lo que permite al modelo construir una comprensión general del lenguaje.

Paralelismo de modelos

El “paralelismo de modelos” reduce el tiempo de entrenamiento de estos grandes modelos dividiendo el modelo en partes más pequeñas y entrenando cada parte en paralelo en múltiples GPU o chips de IA, lo que da como resultado una convergencia más rápida y un mejor rendimiento general. Entre los tipos habituales de paralelismo de modelos se incluyen el paralelismo de datos, el paralelismo de secuencias, el paralelismo de canalizaciones y el paralelismo de tensores.

Ajuste fino

Tras el preentrenamiento inicial, el LLM puede seguir afinándose en conjuntos de datos más específicos para especializarse en tareas o áreas de conocimiento concretas. Este proceso de ajuste fino ayuda a alinear los resultados del modelo con los resultados deseados para casos de uso particulares.

Evaluación y optimización

El modelo entrenado se evalúa frente a un conjunto de datos de prueba para valorar su rendimiento. En función de los resultados de la evaluación, el modelo puede someterse a un ajuste más fino ajustando los hiperparámetros, cambiando la arquitectura o entrenándose con datos adicionales para mejorar su rendimiento.

Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF)

Una forma de alinear los LLMs con las expectativas de los usuarios es mediante el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF, del inglés “Reinforcement Learning from Human Feedback”). El RLHF consiste en entrenar un “modelo de recompensa” para asignar puntuaciones más altas a las respuestas que le gustarían a un humano y, a continuación, utilizar este modelo de recompensa para afinar el LLM original. También se ha desarrollado un enfoque más reciente y eficaz, denominado Optimización de la Preferencia Directa (OPD), que permite a los LLMs aprender directamente de los datos sin necesidad de un modelo de recompensa independiente.

Los LLM son un subconjunto especializado de la IA Generativa centrado en el procesamiento del lenguaje natural y la generación de texto. Mientras que la IA Generativa es un concepto más amplio que abarca la creación de diversos tipos de contenido, como imágenes, música y texto, los LLM están diseñados específicamente para comprender y generar texto similar al humano. Los LLM se entrenan en conjuntos masivos de datos de texto, lo que les permite aprender patrones lingüísticos, gramaticales y semánticos y, a continuación, utilizar este conocimiento para producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes a las indicaciones.

En cambio, los modelos de IA generativa pueden entrenarse en diversos tipos de datos, como imágenes y audio, para crear contenidos originales en esos formatos respectivos. Estos modelos emplean diversas arquitecturas de redes neuronales, como las redes generativas adversativas (GAN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), para generar nuevos datos que imiten los patrones y las características de los datos de entrenamiento.

Mientras que los modelos de lenguaje grande se centran en tareas relacionadas con el lenguaje, la IA Generativa tiene un alcance más amplio y puede aplicarse a una gran variedad de sectores, desde la creación de contenidos y la personalización hasta el descubrimiento de fármacos y el diseño de productos. La combinación de los LLMs y la IA Generativa puede dar lugar a potentes aplicaciones, como la generación de contenidos multimodales, las recomendaciones personalizadas y las experiencias conversacionales interactivas.

Los LLM desempeñan cada vez más un papel integral en diversas aplicaciones, entre las que se incluyen:

• Atención y servicio al cliente: Los LLMs mejoran los chatbots y los asistentes virtuales para ofrecer interacciones personalizadas, automatizar las funciones de asistencia y calibrar el sentimiento de los clientes. Estos avances agilizan significativamente los flujos de trabajo de atención al cliente.
• Redes sociales y creación de contenidos: En la generación de contenidos, los LLMs facilitan la creación de artículos, entradas de blog, actualizaciones de redes sociales y descripciones de productos. Esta capacidad permite a las empresas y a los creativos gestionar la producción de contenidos de forma eficaz.
• Finanzas e inversión: En el ámbito de las finanzas, los LLMs examinan los datos financieros para obtener información que sirva de base a las estrategias de inversión. Además, ayudan en la tramitación de préstamos evaluando los riesgos crediticios con mayor precisión.
• Generación de código y automatización: Desde la generación de fragmentos de código hasta la automatización de tareas rutinarias de programación, como la elaboración de comandos “Shell” o la realización de revisiones de código, los LLM están a la vanguardia de las mejoras en la eficiencia del desarrollo de software.
• IA conversacional y chatbots: Como demuestra ChatGPT, los LLM elevan considerablemente la experiencia del usuario en las interacciones digitales al potenciar las interfaces conversacionales con respuestas más parecidas a las humanas.
• Aplicaciones médicas y sanitarias: La integración de los historiales médicos electrónicos y la literatura médica ha permitido a los LLM apoyar los procesos de toma de decisiones clínicas en tiempo real. Los LLM ayudan a elaborar planes de tratamiento y alivian la carga administrativa de los profesionales sanitarios, lo que puede mejorar los resultados de la atención al paciente.
• Transporte y logística: Los LLM revolucionan la forma de enfocar la gestión de la logística y el transporte. Mediante el análisis de vastos conjuntos de datos sobre flujos de tráfico, condiciones meteorológicas y horarios logísticos, estos modelos optimizan las rutas para mejorar la eficiencia operativa. Además, predicen las necesidades de mantenimiento procesando los datos de los sensores de vehículos o equipos, lo que facilita estrategias de mantenimiento proactivas que minimizan el tiempo de inactividad.

Las amplias aplicaciones de los LLM ponen de relieve su potencial transformador, posicionándolos como herramientas fundamentales para abordar los retos actuales y, al mismo tiempo, desbloquear nuevas oportunidades en todos los sectores.

Muchas organizaciones están invirtiendo en LLM para apoyar una amplia gama de proyectos. Algunos de estos ejemplos del mundo real son herramientas populares y cotidianas, mientras que otros son soluciones más específicas diseñadas para necesidades y casos de uso concretos.

• ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es uno de los LLM más conocidos y utilizados. Ha demostrado unas capacidades impresionantes en el procesamiento del lenguaje natural, la generación de textos y las interacciones conversacionales.
• Gemini es la respuesta de Google a ChatGPT, un asistente de IA conversacional potenciado por LLM. Está diseñado para entablar conversaciones abiertas y ayudar en diversas tareas.
• NVIDIA ha creado un proceso que utiliza LLM y generación aumentada por recuperación para ayudar a los analistas de seguridad a investigar CVE (vulnerabilidades y exposiciones comunes) individuales cuatro veces más rápido de media, lo que les permite priorizar y abordar las vulnerabilidades con mayor eficacia.
• Claude de Anthropic es un LLM desarrollado por Anthropic, una empresa centrada en la construcción de sistemas de IA seguros y éticos. Es conocido por su gran rendimiento en una amplia gama de tareas de lenguaje natural.
• La IA Einstein de Salesforce, impulsada por LLM, se utiliza para aumentar la eficacia de las ventas y la satisfacción del cliente, automatizando y personalizando las tareas de relación con el cliente.
• Security Copilot de Microsoft y otras soluciones similares aprovechan los LLM y la generación aumentada por recuperación para proporcionar a los profesionales de la ciberseguridad respuestas en tiempo real y orientación en escenarios de despliegue complejos, mejorando la eficiencia y la eficacia.

Estos ejemplos demuestran la versatilidad de los LLM en diversas industrias, al tiempo que abordan demandas específicas dentro de sectores más amplios como la ciberseguridad. A medida que la tecnología siga evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones aún más innovadoras de los LLM en muchos dominios diferentes.

Aunque los LLM representan un importante salto adelante en la utilización de la IA, su despliegue y desarrollo vienen acompañados de notables retos y limitaciones. Comprenderlos puede ayudar a orientar un uso más eficaz de los LLM en diversas aplicaciones.

• Sesgo e imparcialidad: Los LLMs pueden reflejar inadvertidamente los sesgos encontrados en sus datos de entrenamiento, dando lugar a resultados que podrían perpetuar la injusticia. Es fundamental abordar estos sesgos para garantizar unos resultados equitativos.
• Consideraciones éticas: El despliegue de los LLM introduce complejas cuestiones éticas relacionadas con la autenticidad de los contenidos, la proliferación de deepfakes, la difusión de información errónea y los efectos sociales más amplios. Es esencial navegar por estas cuestiones con cuidado.
• Seguridad y protección: Existe el riesgo de que los LLMs se utilicen para producir información engañosa o perjudicial. Garantizar que estos modelos sean seguros frente a usos indebidos, incluida la protección frente a ataques de adversarios, es una prioridad importante.
• Privacidad y protección de datos: La sensibilidad de los datos utilizados en el entrenamiento de los LLM requiere estrictas medidas de privacidad. Garantizar la confidencialidad de la información de los usuarios es primordial para mantener la confianza y respetar las normas éticas.
• Explicabilidad y transparencia: Comprender cómo toman decisiones los LLM sigue siendo un reto debido a su complejidad. Aumentar la claridad en torno a los procesos de toma de decisiones de los modelos es crucial para la fiabilidad y la responsabilidad.
• Sostenibilidad medioambiental: La considerable potencia computacional necesaria para entrenar a los LLM plantea problemas medioambientales debido al elevado consumo de energía. Abordar este reto exige innovar hacia prácticas más sostenibles.
• Comprensión en distintos contextos: Mejorar la capacidad de un LLM para captar matices a través de diferentes contextos y reconocer patrones lingüísticos intrincados es una búsqueda continua dentro de los círculos de investigación de la IA.
• Aprendizaje y evolución continuos: La elaboración de estrategias que permitan a los LLM aprender continuamente, adaptándose sin problemas a los nuevos datos o a los cambios de contexto sin olvidar los conocimientos previos, presenta una frontera apasionante para la investigación en IA. La adaptabilidad es clave para que los modelos sigan siendo relevantes y útiles a lo largo del tiempo.
• Retos prácticos de implementación: La implantación de los LLM en entornos reales implica superar obstáculos como garantizar que puedan escalarse de forma eficaz, que sean accesibles y que se integren sin problemas en las infraestructuras tecnológicas existentes. Abordar estos retos es crucial para el éxito de la aplicación de las tecnologías LLM.
• Capacidad creativa: Aunque los LLM han avanzado en la generación de contenidos que parecen originales, sigue habiendo dudas sobre su capacidad para producir trabajos que sean verdaderamente innovadores o creativamente profundos. Comprender las limitaciones de la producción creativa de estos modelos -y explorar formas de potenciar su ingenio- es un área de investigación en curso.

Estos retos y limitaciones ponen de relieve la importancia de seguir investigando y desarrollando para abordar las diversas cuestiones técnicas, éticas y prácticas que rodean a los Large Language Model.

El futuro de los LLM parece prometedor, con varios desarrollos y tendencias clave en el horizonte. Es probable que veamos nuevos desarrollos de modelos más especializados adaptados a industrias o dominios específicos. Por ejemplo, seguirá habiendo LLM avanzados diseñados para los sectores jurídico, médico o financiero, formados en terminología y datos específicos de cada dominio para manejar mejor el lenguaje y los requisitos únicos de esos campos. Esta especialización podría ayudar a solventar algunas de las limitaciones de los LLM de uso general en cuanto al manejo de información sensible o muy técnica.

Otra posible dirección futura para los LLM es la integración con herramientas y plataformas ampliamente utilizadas. Los LLM ya se están integrando con Google Workspace y Microsoft 365, lo que sugiere que las capacidades de los LLM se integrarán de forma más fluida en las herramientas de productividad y colaboración diarias de los usuarios. Esto podría permitir interacciones más naturales y eficientes, permitiendo a los usuarios aprovechar las capacidades de comprensión y generación de lenguaje de los LLM para mejorar sus flujos de trabajo.

Los analistas destacan la importancia de abordar los sesgos culturales y lingüísticos inherentes a muchos LLM, a menudo formados predominantemente con datos en inglés estadounidense. Para solucionarlo, Europa y otras regiones desarrollarán alternativas competitivas de LLM que incorporen una mayor diversidad cultural y preserven las lenguas y los conocimientos locales. Esto podría conducir a un panorama más inclusivo y globalmente representativo de las tecnologías LLM.

Es probable que el futuro de los LLM implique avances continuos en áreas como las consideraciones éticas, la seguridad, la explicabilidad y el impacto medioambiental. A medida que estos modelos se adopten de forma más generalizada, se prestará una mayor atención a garantizar un desarrollo y un despliegue responsables de los LLM, a mitigar los daños potenciales y a minimizar su huella de carbono.

Proofpoint, una empresa líder en ciberseguridad, está a la vanguardia del aprovechamiento de los modelos de lenguaje grande para mejorar sus capacidades de detección de amenazas. Una de las innovaciones clave de Proofpoint es la incorporación de BERT LLM a su solución CLEAR para proporcionar una protección previa a la entrega, pionera en el sector, contra los ataques de ingeniería social. Este avance crítico ofrece una solución sólida a los usuarios que hacen clic en URL malintencionadas. Las investigaciones de Proofpoint demuestran que los usuarios responden a los ataques de compromiso de correo electrónico empresarial (BEC) a los pocos minutos de recibir el mensaje.

Además de la detección de amenazas previa a la entrega, Proofpoint aprovecha los LLM, incluidos ChatGPT y WormGPT, para entrenar sus modelos de aprendizaje automático con el fin de identificar y mitigar las amenazas de los correos electrónicos de phishing generados por IA. Al incorporar estas muestras generadas por LLM a sus datos de entrenamiento, Proofpoint puede mejorar la precisión de sus modelos a la hora de detectar nuevos ataques de phishing impulsados por IA.

Proofpoint también está desarrollando una interfaz de usuario basada en IA generativa denominada “Proofpoint Security Assistant” (en español sería “Asistente de Seguridad de Proofpoint”), que permite a los analistas de seguridad formular preguntas en lenguaje natural y recibir percepciones y recomendaciones procesables. Esta función, integrada inicialmente en la plataforma Sigma Information Protection, se ampliará a las plataformas Aegis e Identity Threat Defense, proporcionando a los equipos de seguridad potentes capacidades de análisis de amenazas basadas en la IA.

Para obtener más información, póngase en contacto con Proofpoint.