Los Mejores Modelos de Lenguaje para Programación: Una Guía Completa
No es un secreto que los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés) han captado la atención de muchos en los últimos dos años. Y seamos sinceros: esto ha sucedido por una buena razón. Hoy en día, los LLMs son capaces de procesar vastas bases de código, apoyar el desarrollo en múltiples lenguajes e incluso asistir en prácticas de codificación segura al identificar vulnerabilidades y sugerir soluciones.
En este artículo, vamos a explorar los 20 mejores LLMs para programación, ayudándote a aclarar las ideas sobre los mejores modelos, lo que hacen y por qué son interesantes. Así que, si eres un gerente de TI que busca mejorar las operaciones o un ingeniero de DevOps que desea automatizar flujos de trabajo complejos, esta guía te enseñará todo lo que necesitas saber sobre cómo aprovechar los LLMs en tu entorno empresarial.
El Estado Actual de los LLMs
Breve Historia de los LLMs
Los LLMs han evolucionado significativamente desde sus inicios. En sus primeras etapas, estos modelos eran limitados en su capacidad para comprender y generar texto coherente. Sin embargo, con el avance de la tecnología y el aumento de datos disponibles, los LLMs han mejorado drásticamente, permitiendo aplicaciones en diversas áreas, incluida la programación.
Clasificación de los LLMs
Los LLMs para codificación se pueden subdividir según la licencia: open-source (código abierto) o comercial. Dentro de estas categorías, los modelos pueden ser:
- De propósito general: gestionan texto, código, imágenes y más.
- Específicos para codificación: diseñados específicamente para gestionar código.
- Específicos para investigación y ajuste fino.
- Diseñados para necesidades empresariales.
Para nuestra clasificación, hemos subdividido los LLMs en familias según quién los desarrolló. Es interesante notar que algunas familias ofrecen modelos de código abierto y otros con licencias propietarias, dependiendo de las necesidades particulares.
Los 20 Mejores LLMs para Programación
A continuación, presentamos una lista de los 20 mejores LLMs para programación, con una breve descripción de cada uno:
| Modelo | Descripción | Licencia |
|---|---|---|
| GPT-4 | Modelo de OpenAI que ofrece capacidades avanzadas de generación de texto y código. | Comercial |
| Codex | Especializado en la generación de código, ideal para desarrolladores. | Comercial |
| BERT | Modelo de Google que se utiliza para tareas de comprensión del lenguaje natural. | Open-source |
| T5 | Modelo versátil que puede realizar múltiples tareas de procesamiento de texto. | Open-source |
| LLaMA | Modelo de Meta que se centra en la investigación y el ajuste fino. | Open-source |
| Mistral | Modelo de propósito general que también puede manejar tareas de codificación. | Open-source |
| Flan-T5 | Variante de T5 que se ajusta para tareas específicas, incluyendo codificación. | Open-source |
| CodeGen | Diseñado específicamente para la generación de código en varios lenguajes. | Open-source |
| PolyCoder | Modelo de código abierto que se especializa en la generación de código C. | Open-source |
| OpenAI API | API que permite a los desarrolladores integrar capacidades de LLM en sus aplicaciones. | Comercial |
| Ollama | Proporciona tanto modelos de propósito general como específicos para codificación. | Mixto |
| EleutherAI GPT-Neo | Modelo de código abierto que busca replicar las capacidades de GPT-3. | Open-source |
| Bloom | Modelo colaborativo que permite la generación de texto en múltiples idiomas. | Open-source |
| Grok | Modelo que se centra en la generación de código y en la comprensión de contexto. | Comercial |
| DeepMind Gopher | Modelo de investigación que se utiliza para tareas complejas de procesamiento de lenguaje. | Comercial |
| Cogram | Especializado en la asistencia de codificación en tiempo real. | Comercial |
| Tabnine | Herramienta de autocompletado de código que utiliza LLMs para mejorar la productividad. | Comercial |
| Replit Ghostwriter | Asistente de codificación que ayuda a los desarrolladores a escribir código más rápido. | Comercial |
| Kite | Herramienta que ofrece autocompletado y sugerencias de código utilizando LLMs. | Comercial |
| Hugging Face Transformers | Biblioteca que permite a los desarrolladores acceder a múltiples modelos de LLM. | Open-source |
Flujos de Trabajo con n8n que Aprovechan la IA y el Código
¿Qué es n8n?
n8n es una herramienta de automatización de flujos de trabajo que permite a los usuarios conectar diferentes aplicaciones y servicios para crear flujos de trabajo personalizados. Con la integración de LLMs, podemos optimizar aún más nuestros procesos.
Ejemplos de Flujos de Trabajo
- Generación Automática de Documentación: Utilizando un LLM, podemos generar documentación técnica a partir de comentarios en el código.
- Detección de Vulnerabilidades: Configurando un flujo de trabajo que analice el código en busca de vulnerabilidades y sugiera correcciones.
- Asistente de Codificación: Integrar un LLM que sugiera fragmentos de código mientras se escribe, mejorando la eficiencia del desarrollo.
Cómo Configurar Flujos de Trabajo en n8n
- Instalación de n8n: Descargamos e instalamos n8n en nuestro entorno.
- Conexión a LLM: Configuramos un nodo que se conecte a la API del LLM que deseamos utilizar.
- Definición de Triggers: Establecemos los eventos que activarán nuestro flujo de trabajo.
- Acciones Personalizadas: Añadimos nodos que realicen acciones específicas, como enviar correos electrónicos o actualizar bases de datos.
Reflexiones Finales
Los LLMs han revolucionado la forma en que abordamos la programación y el desarrollo de software. Con su capacidad para procesar y generar código, así como para identificar y corregir errores, se han convertido en herramientas indispensables en el arsenal de cualquier desarrollador o equipo de TI. Al elegir el LLM adecuado y combinarlo con herramientas como n8n, podemos optimizar nuestros flujos de trabajo y mejorar la eficiencia en nuestras operaciones.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es un LLM y cómo se utiliza en programación?
Los LLMs son modelos de lenguaje que pueden generar y comprender texto, incluyendo código. Se utilizan para automatizar tareas, mejorar la codificación y detectar errores.¿Cuáles son las diferencias entre modelos de código abierto y comerciales?
Los modelos de código abierto son accesibles y pueden ser modificados por cualquier persona, mientras que los modelos comerciales suelen ofrecer soporte y características adicionales a cambio de una licencia.¿Cómo puedo integrar un LLM en mis flujos de trabajo?
Puedes utilizar herramientas como n8n para conectar un LLM a tus aplicaciones y automatizar tareas específicas, como la generación de código o la detección de errores.¿Son seguros los LLMs para el desarrollo de software?
Si bien los LLMs pueden ayudar a identificar vulnerabilidades, siempre es recomendable realizar pruebas exhaustivas y auditorías de seguridad en el código generado.¿Qué LLM es el mejor para principiantes?
Modelos como Codex y GPT-4 son excelentes opciones para principiantes, ya que ofrecen documentación y soporte extensivo, facilitando su uso en proyectos de programación.
