Los mejores modelos de lenguaje grandes (LLM) para 2024 y cómo elegir el adecuado para tu sitio

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) están emergiendo como elementos transformadores en el campo del desarrollo web. Están haciendo que la creación, mantenimiento y monetización de sitios web sea más accesible para aquellos sin habilidades técnicas.

La facilidad con la que la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a los principiantes a realizar tareas complejas ha establecido a los LLMs como herramientas esenciales para los dueños de sitios web. Sin embargo, elegir el mejor modelo de lenguaje grande es clave.

Para simplificar este proceso, nuestro equipo de expertos ha elaborado esta lista de grandes modelos de lenguaje, facilitándote la elección del modelo de IA perfecto para las necesidades de tu sitio web.  

Estos modelos de base pueden procesar eficazmente el feedback humano, lo que los hace ideales para la creación de sitios web impulsados por IA.

En términos simples, un modelo de lenguaje grande es una IA generativa altamente avanzada que está diseñada para entender y generar lenguaje humano.

Esta innovación está transformando cómo nos comunicamos con las computadoras y la tecnología.

¿Cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje?

Los modelos de lenguaje grandes funcionan consumiendo grandes cantidades de información en forma de texto escrito, como libros, artículos y otros datos de Internet. Cuanto más datos de alta calidad procesan estos modelos de aprendizaje profundo, se vuelven mejores en comprender y utilizar el lenguaje humano.

Echemos un vistazo más de cerca a los conceptos básicos detrás de cómo funcionan:

Arquitectura 

La arquitectura del modelo transformer es la innovación central detrás de los grandes modelos de lenguaje. Esta técnica de deep learning utiliza el mecanismo de atención para ponderar la importancia de diferentes palabras en una secuencia, permitiendo que el LLM maneje dependencias a largo plazo entre palabras.

Mecanismo de Atención 

Uno de los componentes clave de la arquitectura transformer es el mecanismo de atención, que permite al modelo centrarse en diferentes partes del texto de entrada original al generar la salida. 

Esto le permite capturar relaciones entre palabras, independientemente de su distancia entre sí en el texto.

Datos de Entrenamiento 

Los LLMs se entrenan en enormes conjuntos de datos que contienen partes de Internet. Esto les permite aprender no solo gramática y hechos, sino también estilo, retórica, razonamiento e incluso cierta cantidad de sentido común.

Tokens 

El texto se descompone en fragmentos llamados tokens, que pueden ser tan cortos como un carácter o tan largos como una palabra. El modelo procesa estos tokens en lotes, comprendiendo y generando lenguaje.

Proceso de Entrenamiento

• Pre-entrenamiento: Los LLMs primero pasan por un aprendizaje no supervisado en enormes corpus de texto. Predicen la próxima palabra en una secuencia, aprendiendo patrones de lenguaje, hechos e incluso algunas habilidades de razonamiento.
• Reajuste: después del entrenamiento previo, los modelos se ajustan en tareas específicas (por ejemplo, traducción, resumen) con datos etiquetados. Este proceso de ajuste de instrucciones personaliza el modelo para que funcione mejor en esas tareas.

Enfoque por Capas 

La arquitectura transformer tiene múltiples capas, cada una compuesta por mecanismos de atención y redes neuronales recurrentes. A medida que la información pasa por estas capas, se vuelve cada vez más abstracta, permitiendo que el modelo genere texto coherente y contextualmente relevante.

Capacidad Generativa 

Los modelos de lenguaje grandes son generativos, lo que significa que pueden producir texto basado en las entradas del usuario de una manera coherente. Los patrones aprendidos del mecanismo de atención le dan a un modelo de lenguaje grande su capacidad generativa.

Interactividad 

Los modelos de lenguaje grandes pueden interactuar con los usuarios en tiempo real a través de un modelo de chatbot para generar texto basado en prompts, responder preguntas e incluso imitar ciertos estilos de escritura.

Limitaciones:

Los LLMs realmente no «entienden» el texto. Reconocen patrones de sus datos de entrenamiento.

Son sensibles a la secuencia de entrada y podrían dar respuestas diferentes para preguntas ligeramente variadas.

No tienen la capacidad de razonar o pensar críticamente de la misma manera que los humanos. Basan sus respuestas en patrones observados durante el entrenamiento.

8 principales modelos de lenguaje grandes

Ahora, echemos un vistazo a los mejores modelos de lenguaje de 2024. Cada modelo ofrece capacidades únicas que redefinen la creación de sitios web, la monetización y los enfoques de marketing.

1. GPT 3.5

El Transformer Pre-entrenado Generativo (GPT) 3.5, desarrollado por OpenAI, es un modelo de lenguaje de última generación que ha llevado el procesamiento del lenguaje natural (NLP) a nuevos niveles. 

Con su refinada arquitectura transformer, las redes neuronales de GPT 3.5 son capaces de entender y generar texto similar al humano, lo que las hace excepcionalmente versátiles en diversas aplicaciones. Puede construir frases, párrafos e incluso artículos completos con un estilo que refleja la composición humana.

Sus inmensos datos de entrenamiento, que abarcan vastas porciones de la web, lo equipan con diversos estilos lingüísticos y una amplia gama de conocimientos. 

Mejores casos de uso: 

Creación de sitios web

• Creación de contenido: GPT 3.5 se destaca en producir contenido generado por IA para sitios web, desde publicaciones de blog y preguntas frecuentes hasta copias de páginas de destino personalizadas para tu público objetivo. Adapta hábilmente su tono y voz para a diversas demografías de sitios web.
• Optimización SEO: cuando se trata de optimizar el contenido web con modelos de lenguaje, GPT 3.5 es el más destacado. Se puede utilizar junto con herramientas de SEO de IA para escribir contenido que sea amigable para el lector y que esté optimizado para los motores de búsqueda.

Monetización:

• Copy de anuncios: el éxito de los anuncios en línea a menudo se vincula con el copy. GPT 3.5 puede generar copys de anuncios persuasivos y atractivos que pueden aumentar los clics y las conversiones.
• Análisis del comportamiento del usuario: GPT 3.5 es principalmente un LLM de generación de texto, pero puede integrarse con herramientas analíticas para obtener información y ayudarte a deducir patrones de comportamiento del usuario. 

Marketing:

• Publicaciones atractivas para redes sociales: GPT 3.5 puede ayudarte a crear publicaciones en redes sociales que capten la atención, lo que lleva a tasas de engagement más altas.
• Campañas de correo electrónico: las campañas de correo electrónico personalizadas tienen una tasa de éxito más alta. GPT 3.5 puede automatizar la generación de contenido de correo electrónico, adaptando cada correo a las preferencias, comportamientos e historial de compras de cada cliente.

2. GPT-4

GPT-4, la última iteración de la IA generativa de OpenAI, cuenta con mejoras drásticas sobre las capacidades de procesamiento de lenguaje natural de GPT 3.5. 

Al comparar el rendimiento de GPT-3.5 frente a GPT-4, es fácil ver que GPT-4 no es simplemente una mejora lineal en el procesamiento del lenguaje natural. 

Supuestamente entrenado en un billón de parámetros, se considera el modelo de lenguaje más grande del mercado. La diferencia es bastante evidente. De los dos modelos GPT, GPT-4 no solo comprende y genera mejor texto, sino que tiene la capacidad de procesar imágenes y videos, lo que lo hace más versátil.

¡Importante! Sin embargo, vale la pena señalar que, aunque GPT-4 integra tanto el procesamiento de datos visuales como textuales con respecto a la entrada, solo puede generar respuestas en formato de texto.

Mejores casos de uso:

Creación de sitios web

• Creación de contenido dinámico: GPT-4 puede generar contenido de alta calidad y contextualmente relevante, desde artículos hasta entradas de blog, basado en los prompts del usuario y sus datos de entrenamiento. Su competencia en la traducción multilingüe permite atender sin esfuerzo a una audiencia global a través de contenido localizado.
• Prompts de diseño:el modelo multimodal puede sugerir imágenes relevantes o temas visuales con el contenido que genera. Esto simplifica las decisiones de diseño para los desarrolladores de sitios web.
• Contenido interactivo:GPT-4 puede impulsar secciones interactivas de preguntas y respuestas, secciones dinámicas de preguntas frecuentes y chatbots de IA en sitios web para involucrar a los visitantes y proporcionar respuestas en tiempo real.

Monetización

• Publicidad dirigida: las habilidades de GPT-4 para combinar texto atractivo con imágenes relevantes pueden ayudarte a crear campañas publicitarias cautivadoras que atraigan a los usuarios de manera efectiva.
• Experiencias de usuario personalizadas: a través de sus vastos datos de entrenamiento y comprensión de las señales de texto y visuales, GPT-4 puede proporcionar una experiencia web altamente personalizada, ajustando el contenido que genera en función de los comportamientos y preferencias individuales del usuario.

Marketing

• Colaboraciones con influencers: GPT-4 puede cambiar las reglas del juego para las colaboraciones de influencers. Su capacidad para crear contenido que se alinea tanto con la marca del influencer como con el negocio colaborador asegura que las campañas sean efectivas, auténticas y resuenen con las audiencias deseadas.
• Marketing de video: GPT-4 simplifica el proceso de marketing de video produciendo guiones convincentes y sugiriendo elementos visuales efectivos. Su capacidad para crear narrativas e integrar mensajes clave ayuda a que el video capte la atención del espectador y logre sus objetivos de marketing.

3. Gemini

Gemini es un nuevo chatbot de LLM desarrollado por Google AI. Está entrenado en un enorme conjunto de datos de texto y código. Esto lo hace capaz de producir texto, traducir varios idiomas, crear código, generar contenido variado y proporcionar respuestas informativas a las preguntas.

Gemini, uno de los principales modelos de lenguaje multimodal de gran tamaño, también puede acceder a datos del mundo real a través de Google Search. Esto le permite comprender y abordar un espectro más amplio de prompts y consultas.

Mejores casos de uso: 

Creación de sitios web

• Gráficos de alta calidad: Gemini puede generar gráficos de alta calidad que son relevantes para el contenido del sitio web. Estos gráficos se pueden utilizar para crear encabezados llamativos, botones de llamada a la acción y otros elementos que harán que el sitio web sea visualmente más atractivo.
• Creación de diseños efectivos: Gemini puede analizar el contenido de un sitio web y los patrones de tráfico para crear un diseño que sea fácil de navegar. Esto puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario en el sitio web y aumentar las conversiones.

Monetización

• Mejora de las apariencias: usar Gemini para el diseño web puede optimizar el proceso creativo, permitiendo a los desarrolladores generar diseños responsivos e interfaces de usuario intuitivas con perspectivas impulsadas por la IA. Gemini también puede sugerir cambios de diseño adaptados al público objetivo del sitio web que hagan más que tomen medidas mientras navegan por tu sitio.

Marketing

• Copy publicitario impulsado por IA: Gemini puede generar copy publicitario y materiales promocionales impulsados por IA que se adapten al contenido del sitio web y a la audiencia objetivo, lo que ayuda a aumentar la conciencia de marca, impulsar el tráfico y generar clientes potenciales.
• Diseños efectivos: Gemini puede crear diseños efectivos para anuncios y materiales promocionales que sean fáciles de leer y entender. Esto puede ayudar a garantizar que el mensaje del anuncio sea claro y conciso.

4. LlaMa

LlaMA es un nuevo modelo de lenguaje grande de código abierto desarrollado por Meta AI que aún está en desarrollo. Está diseñado para ser un LLM versátil y potente que se puede utilizar para diversas tareas, incluyendo la resolución de consultas, la comprensión del lenguaje natural y la comprensión de lectura.

LlaMA es el resultado del enfoque especializado de Meta en modelos de aprendizaje de idiomas para aplicaciones educativas. Las habilidades del LLM pueden convertirlo en un asistente de inteligencia artificial ideal para plataformas de tecnología educativa.

Mejores casos de uso:

Sitios web

• Experiencia de aprendizaje personalizada: la integración de LlaMA en plataformas de aprendizaje de idiomas y otros sitios web de tecnología educativa puede ayudar a ofrecer una experiencia de tutoría personalizada con ejercicios interactivos. 
• Mejor interactividad: LlaMA también podría usarse para generar ejercicios interactivos que ayuden a los estudiantes a practicar sus habilidades de gramática, vocabulario y comprensión. El LLM también puede ampliar estas ofertas para ayudar a enseñar a los estudiantes lenguajes de programación.

Monetización

• Suscripción y contenido premium: los sitios web educativos pueden monetizar su currícula con LlaMA utilizando modelos de suscripción y planes de contenido premium que brinden acceso a los usuarios a tutorías personalizadas de LlaMA. 

Marketing

• Creación de contenido atractivo: LlaMa se puede utilizar para crear resúmenes de lecciones atractivos y contenido interactivo para promocionar plataformas de aprendizaje de idiomas en las redes sociales. 

Puede integrarse con la herramienta Make-A-Video de Meta para hacer videos cortos sobre las últimas lecciones. Su naturaleza de código abierto también permite una fácil integración con otras herramientas de IA para redes sociales para ayudar a tu marca a construir presencia en redes sociales.

5. Falcon

Falcon es un modelo de lenguaje de código abierto desarrollado por el Instituto de Innovación Tecnológica. Recientemente superó a LlaMa en la tabla de clasificación de Open LLM de Hugging Face como el mejor modelo de lenguaje.

Falcon es un modelo autorregresivo que se entrena con un conjunto de datos de mayor calidad, incluida una enorme combinación de texto y código, que cubre muchos idiomas y dialectos. También utiliza una arquitectura más avanzada, que procesa los datos de manera más eficiente y hace mejores predicciones.

Por lo tanto, este nuevo modelo preentrenado ha utilizado menos parámetros para aprender (40 mil millones) que los mejores modelos de PNL.

Mejores casos de uso:

Creación de sitios web

• Sitios web multilingües: usar Falcon para sitios web multilingües garantiza una traducción y localización sin problemas, mejorando la experiencia del usuario. Este modelo de deepl learning puede ser una herramienta valiosa para los negocios que quieren llegar a una audiencia global. 
• Mejora de la comunicación en el negocio: Las capacidades de análisis de sentimientos de Falcon también pueden utilizarse para mejorar la comunicación intercultural. Al entender los matices de diferentes idiomas y culturas, Falcon puede ayudar a los negocios a comunicarse de manera efectiva con clientes y socios en todo el mundo.

Monetización

• Mercados de nicho: el soporte multilingüe del LLM puede ayudarte a hacer tu sitio web disponible en mercados de nicho en idiomas locales, permitiéndote acceder a una nueva fuente de ingresos.
• Venta de espacio publicitario: puedes vender espacio publicitario en tu sitio web multilingüe a negocios que quieran llegar a una audiencia global.

Marketing

• Creación de materiales de marketing localizados: puedes usar Falcon para crear materiales de marketing localizados, como folletos, páginas de destino y publicaciones en redes sociales adaptados a audiencias específicas.
• Marketing personalizado: las capacidades de traducción de Falcon se pueden aprovechar para crear materiales de marketing personalizados en función de preferencias de idioma e intereses particulares.

6. Cohere

Cohere es un modelo de lenguaje grande desarrollado por una startup canadiense con el mismo nombre. Este LLM de código abierto está entrenada en base a un conjunto de datos diverso e inclusivo, lo que lo convierte en un experto en manejar numerosos idiomas y acentos.

Además, los modelos de Cohere están entrenados en base a un corpus de texto grande y diverso, lo que los hace más efectivos para manejar una amplia gama de tareas.

Mejores casos de uso 

Creación de sitios web

• Colaboración efectiva en equipo: utilizar Cohere para la colaboración en equipo agiliza los procesos de desarrollo web. Este LLM proporciona herramientas web para la coordinación en tiempo real, el control de versiones y la comunicación de proyectos. Siendo de código abierto y basado en la nube, garantiza una fácil integración y amplia accesibilidad para todos los equipos.
• Optimización de la creación de contenido: Cohere se puede utilizar para optimizar el proceso de desarrollo de contenido generando texto, traduciendo y escribiendo diferentes tipos de contenido creativo. Esto puede ahorrar a los equipos de desarrollo web una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo.

Monetización

• Acceso a la página web de pago: puedes utilizar la herramienta de procesamiento de pagos de Cohere para ofrecer diferentes niveles de acceso a los visitantes, como un plan básico gratuito y un plan premium por una tarifa mensual. 
• Servicios de suscripción: también puedes monetizar servicios o características adicionales por un costo extra. Esto podría incluir características como herramientas de colaboración avanzadas, más espacio de almacenamiento o acceso a una gama más amplia de recursos.

Marketing

• Contenido creativo: con Cohere, los equipos de marketing pueden crear contenido creativo para copy de anuncios, publicaciones en redes sociales y campañas de correo electrónico, mejorando el impacto de sus estrategias promocionales.
• Personalización de contenido: el contenido puede adaptarse a distintas audiencias utilizando las capacidades multilingües, multi-acento y de análisis de sentimientos de Cohere, aumentando la relevancia y efectividad de cada iniciativa de marketing.
• Seguimiento de la efectividad de la campaña: la API de Cohere se puede utilizar para integrarse con otras herramientas de marketing de IA para rastrear la efectividad de tus campañas de marketing. Puede procesar los datos de la campaña para proporcionar información más útil.

7. PaLM

PaLM es un modelo de lenguaje grande desarrollado por Google AI. Este LLM se está convirtiendo en uno de los modelos de lenguaje de IA más poderosos, ya que tiene acceso al vasto conjunto de datos de Google para su entrenamiento. 

Representa un avance en el aprendizaje automático y la IA responsable. PaLM actualmente está en desarrollo, pero ya puede entender lenguaje, generar respuestas naturales a preguntas y ofrecer traducción automática, generación de código, resumen y otras capacidades creativas.

PaLM también está diseñado teniendo en cuenta la privacidad y la seguridad de los datos. Es capaz de cifrar datos y protegerlos del acceso no autorizado. Esto lo hace ideal para proyectos sensibles, como la construcción de sitios web de comercio electrónico seguros y plataformas que manejan información de usuario sensible.

Mejores casos de uso:

Creación de sitios web

• Sitios de comercio electrónico: PaLM es ideal para construir sitios web y plataformas de comercio electrónico seguros que manejan información sensible del usuario. Este modelo de lenguaje grande puede cifrar números de tarjetas de crédito y otros datos sensibles, así como monitorear el tráfico del sitio web en busca de actividad sospechosa.
• Personalización de experiencias de usuario: PaLM se puede utilizar para personalizar las experiencias de usuario en sitios web. Puede recomendar productos a los usuarios en base a sus intereses.
• Diseños creativos: los diseñadores web pueden apoyarse en PaLM para generar diseños más creativos para sitios web visualmente atractivos y fáciles de usar.

Monetización:

• Protección de datos y privacidad: tu sitio web puede destacar que está utilizando PaLM para la privacidad y protección de datos. Esto puede ayudar a construir confianza con los usuarios y animarlos a compartir su información personal.
• Venta de soluciones de protección de datos y privacidad: PaLM puede ser utilizado para desarrollar y vender soluciones de protección de datos y privacidad para negocios. Estas soluciones pueden ayudar a los negocios a proteger sus datos de acceso no autorizado.
• Marketing de la seguridad: destacar la seguridad de los sitios web impulsados por PaLM puede ser una estrategia de marketing clave para los negocios, enfatizando el cifrado y la protección contra el acceso no autorizado para fomentar la confianza del cliente.

Marketing:

• Asociación con organizaciones de protección de datos y privacidad: al forjar asociaciones con organizaciones de protección de datos y privacidad, los negocios pueden reforzar la credibilidad de sus sitios, mostrando su compromiso con la seguridad y el cumplimiento regulatorio.
• Estudios de caso: elaborar estudios de caso que subrayen las ventajas de emplear PaLM para experiencias de sitios web seguras y personalizadas puede servir como materiales de marketing potentes para negocios y clientes potenciales.

8. Claude v1

Claude v1 es un modelo grande de lenguaje desarrollado por la startup de IA americana Anthropic. Es un asistente de IA versátil diseñado específicamente para simplificar la creación, administración y optimización de sitios web.

Con sus avanzadas capacidades de lenguaje natural, Claude v1 facilita a cualquiera la construcción, ejecución y crecimiento de un sitio web sin necesidad de habilidades técnicas avanzadas.

Claude utiliza una arquitectura más avanzada que otros LLMs, lo que le permite procesar información de manera más eficiente y hacer mejores predicciones.

Mejores casos de uso:

Creación de sitios web

• Gestión automatizada: Claude v1 simplifica la gestión de sitios web al automatizar tareas tediosas, permitiendo a los dueños de sitios concentrarse en estrategias de nivel superior y en la creación de contenido de marketing. 
• Creación de contenido: puede generar de forma autónoma artículos frescos basados en temas clave, responder a las consultas de los clientes utilizando sus avanzadas capacidades de conversación y proporcionar análisis en tiempo real sin necesidad de revisar manualmente los paneles de control. 
• SEO: Claude v1 puede manejar la optimización técnica para ofrecer mejoras de SEO y mejoras de velocidad del sitio en segundo plano. Recomendará e implementará cambios para mejorar el rendimiento del sitio.

Monetización

• Engagement del cliente: Claude v1 puede transformar la monetización del sitio maximizando la participación del cliente. Al analizar los comportamientos de los visitantes, el modelo de IA puede entregar contenido personalizado, optimizar sugerencias de productos para plataformas de comercio electrónico y seleccionar artículos que resuenen con cada visitante. 
• Personalización de anuncios: Claude v1 también puede seleccionar anuncios adaptados a las demografías y comportamientos de los visitantes para optimizar los ingresos por publicidad. Sus capacidades de personalización pueden ayudar a mejorar la retención de clientes, amplificando los ingresos de las ventas, membresías y publicidad.

Marketing

• Optimización de campañas: el modelo base no solo puede identificar segmentos de audiencia ideales, sino también optimizar automáticamente las campañas para un rendimiento máximo. En términos de SEO, también puede crear contenido alineado con los términos de búsqueda principales. 
• Email marketing: también puedes automatizar campañas de marketing por correo electrónico utilizando la capacidad de Claude para segmentar automáticamente los contactos y desplegar mensajes de correo electrónico en función del comportamiento, mejorando la participación del usuario.
• Mejora de páginas de destino: Claude v1 puede crear y perfeccionar páginas de destino de forma autónoma utilizando pruebas A/B para obtener mejores conversiones.

Cómo elegir el mejor LLM para tu sitio web

Para optimizar tu sitio web, es crucial seleccionar el modelo de lenguaje grande adecuado. Así es cómo: 

Integración con hosting

El rendimiento y éxito de los sitios web con grandes modelos de lenguaje están fundamentalmente vinculados a la infraestructura subyacente. Los servicios de hosting de Hostinger están específicamente optimizados para sitios web impulsados por IA con necesidades computacionales exigentes. 

Hostinger también ofrece un conjunto de características de IA, incluyendo el creador de páginas web de Hostinger, el creador de logotipos y el escritor, que hacen que el proceso de creación de sitios web sea optimizado y amigable para principiantes.

Rendimiento y capacidades

LLM	Procesamiento de Lenguaje Natural	Generación de contenido	Soporte multilingüe	Facilita la colaboración en equipo	Privacidad de datos
GPT – 3.5	Bueno	Muy Bueno	Bueno	A través de API	Regular
GPT – 4	Excelente	Excelente	Excelente	A través de API	Regular
Gemini	Excelente	Excelente	Excelente	A través de API	Bueno
LlaMa	Muy Bueno	Muy Bueno	Excelente	Directamente	Regular
Falcon	Muy Bueno	Excelente	Excelente	Directamente	Bueno
Cohere	Excelente	Excelente	Muy Bueno	Directamente	Bueno
PaLM	Excelente	Bueno	Muy Bueno	A través de API	Excelente
Claude v1	Excelente	Excelente	Muy Bueno	A través de API	Excelente

Escalabilidad

A medida que tu sitio web crezca, necesitarás asegurarte de que tu LLM pueda escalar con él. Algunos LLMs son más escalables que otros. Necesitas elegir un LLM que pueda manejar el tráfico esperado en tu sitio web.

Aquí están los LLMs discutidos, junto con su capacidad de escalabilidad:

• GPT-3.5: adecuado para tráfico moderado a alto. Es posible escalar mediante la implementación de instancias adicionales.
• GPT-4: experto en gestionar mucho tráfico. Para una mayor escalabilidad, considera usar múltiples instancias de modelo.
• Gemini: construido para manejar eficientemente cargas de tráfico elevado. Se puede lograr una mayor capacidad con instancias adicionales.
• LlaMA: diseñado para gestionar niveles de tráfico moderados a muy altos cuando se aumenta con más instancias.
• Falcon: optimizado para las demandas de tráfico más altas a través de sus capacidades de atención multi-consulta. Para cargas aún mayores, puedes desplegar múltiples instancias de modelos.
• Cohere: preparado para mucho tráfico. Instancias adicionales pueden amplificar su capacidad de manejo.
• PaLM: optimizado para las mayores demandas de tráfico. Para cargas aún mayores, despliega más instancias del modelo.
• Claude v1: competente para navegar en escenarios de mucho tráfico. Agregar múltiples instancias puede extender su alcance aún más.

Costo y asequibilidad

Ahora profundicemos en las consideraciones de costo y asequibilidad para tu LLM:

• GPT-3.5: desde $0,002/1000 tokens , equivalente a aproximadamente 750 palabras
• GPT-4: desde $0,03/1000 tokens
• Gemini: gratis
• Llama: gratis
• Falcon: gratis
• Cohere: desde $0,4/1 millón de tokens
• PaLM: vista previa pública gratuita, las versiones pagas se anunciarán más cerca de la disponibilidad general.
• Claude v1: a partir de $1,63/millón de tokens para Prompt y $5,51/millón de tokens para Completion

Conclusión

Tener el mejor modelo de lenguaje grande a tu disposición es esencial para garantizar un funcionamiento efectivo en tu sitio. Dado que algunos de los LLMs discutidos aún están en desarrollo, este artículo también te guió a través de cómo se entrenan los grandes modelos de lenguaje. 

Este conocimiento te ayudará a tomar una decisión más informada al introducir modelos de lenguaje en tu proceso de desarrollo de sitios web.

Estas son nuestras recomendaciones sobre los mejores LLMs para tu sitio web:

• Sitios web pequeños: como los blogs, pueden funcionar bien con un LLM como GPT-3.5, que puede generar contenido de manera asequible. También se puede utilizar para una tarea específica, como responder preguntas y traducir idiomas.
• Sitios web medianos: pueden beneficiarse de LLMs más avanzados, como GPT-4 o Gemini. Son más potentes que GPT-3.5 y se pueden utilizar para tareas más complejas.
• Sitios web grandes: pueden ser más útiles los LLMs de código abierto, como LlaMA, Falcon o Cohere. Estos pueden facilitar la personalización y automatización de la experiencia del sitio web para mejorar la comodidad del visitante. 

Finalmente, el mejor LLM para tu sitio web dependerá de tu presupuesto, tus necesidades y el tipo de tu sitio web. Si estás atrapado entre dos LLM, siempre puedes probar cada uno individualmente y elegir el que mejor se adapte a ti.

Si conoces otros LLMs que sean capaces de competir con los grandes jugadores mencionados anteriormente, cuéntanos en la sección de comentarios a continuación.

Preguntas Frecuentes sobre LLM

Abordemos algunas consultas frecuentes sobre modelos de lenguaje grandes.