"Una máquina puede tener una gran memoria, pero no puede pensar, a menos que le enseñemos". – Alan Turing. Los modelos de IA modernos como GPT-4 o Llama se basan en enormes conjuntos de datos y estructuras matemáticas complejas. ¿Pero qué hay realmente detrás de esto? En este artículo, analizamos los componentes clave necesarios para construir un modelo de lenguaje desde cero.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son redes neuronales entrenadas con grandes cantidades de texto. Su fortaleza radica en la capacidad de generar texto similar al humano, resumir contenido y escribir código. El núcleo de estos modelos es la arquitectura Transformer , que les permite capturar dependencias dentro de los textos y realizar predicciones contextuales.
Los pesos cuantificados permiten comprimir el modelo de forma especialmente fina, superando eficazmente los obstáculos del hardware. La destilación de conocimiento también reduce el tamaño del modelo: un modelo grande transfiere su conocimiento a una variante más compacta. La poda elimina parámetros redundantes, lo que da como resultado una arquitectura eficiente y optimizada sin sacrificar la precisión.
Se puede utilizar el modelado de lenguaje enmascarado para aumentar la profundidad semántica. El modelo reconstruye textos incompletos y así comprende términos específicos de la industria. Asimismo, La predicción de próxima palabra se puede utilizar para el lenguaje técnico específico de la industria. Antes de poder entrenar un modelo, el texto debe convertirse en un formato que las redes neuronales puedan entender mediante tokenización , incrustaciones y codificación de pares de bytes .
Para compensar la falta de datos de formación específicos de la industria, se utilizan el aprendizaje por transferencia y la ampliación artificial de datos . Los módulos de avance ágil y las integraciones optimizadas los adaptan a los datos específicos de la industria. Un elemento esencial de los modelos de transformadores es el mecanismo de autoatención . Cada token tiene peso en relación con todos los demás tokens de la oración, lo que hace que el contexto de una palabra sea más claro.
Por ejemplo, una oración como “El gato saltó sobre la mesa porque tenía hambre” puede significar que “ella” es el gato. El modelo reconoce dichas conexiones asignando una importancia a cada palabra. Esto ayuda a comprender mejor el contexto. El mecanismo permite que el modelo aprenda dependencias complejas y significados semánticos dentro de un texto.
Los modelos preentrenados integran conocimiento interno. Esta combinación aumenta la diversidad de datos y permite una alta calidad del modelo a pesar de los conjuntos de datos locales limitados. El rendimiento de los modelos de IA se evalúa utilizando métricas específicas: Weighted-F1 y Perplexity miden la calidad de las tareas de procesamiento de texto, mientras que el tiempo de respuesta y la tasa de error representan de forma transparente la idoneidad práctica.
La adaptación continua a los marcos regulatorios dinámicos se logra a través del aprendizaje de restricciones , que, por ejemplo, integra pautas de protección de datos directamente en el modelo de IA utilizando privacidad diferencial . Un conjunto adaptable de reglas y procesos de ajuste específicos para cada dominio nos permiten responder a nuevas regulaciones de manera flexible y rápida.
El primer paso en el proceso de entrenamiento de un modelo de lenguaje es el preentrenamiento . El modelo se alimenta con enormes cantidades de texto no estructurado para aprender patrones generales del lenguaje, estructuras de oraciones y significados de palabras. Durante este proceso, el modelo intenta predecir las siguientes palabras de una oración sin centrarse en una tarea específica. Esto crea una especie de comprensión universal del lenguaje.
El ajuste fino es el segundo paso en el que el modelo previamente entrenado se especializa para una tarea específica. Se entrena con conjuntos de datos más pequeños y específicos, por ejemplo para responder consultas de clientes, clasificar textos o crear resúmenes. El ajuste fino garantiza que el modelo proporcione respuestas más precisas y relacionadas con el contexto para un área de aplicación definida.
Para formar un LLM se requiere un alto poder computacional. Para que el proceso sea más eficiente, se pueden utilizar varios métodos de optimización. Esto le permite guardar los pesos del modelo y cargarlos más tarde o descargar parámetros publicados y entrenados previamente. LoRA (adaptación de bajo rango) también se utiliza para realizar ajustes finos con menos esfuerzo computacional.
Se utiliza un ciclo de aprendizaje en línea para el desarrollo continuo y la adaptación a nuevos hallazgos y requisitos. Esto monitorea continuamente el rendimiento del modelo, analiza nuevos datos y comentarios de los usuarios y ajusta automáticamente el modelo si es necesario. La protección y la eficiencia de los datos se garantizan mediante técnicas de privacidad diferencial y la eliminación de conexiones innecesarias .
Un script Python especialmente programado puede entrenar eficientemente un modelo de lenguaje. También puede cargar pesos externos desde un modelo previamente entrenado. El modelo se optimiza para una tarea específica adaptándolo a datos específicos. Una vez finalizado el entrenamiento, el script guarda los pesos actualizados para que estén disponibles para uso futuro.
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Los modelos lingüísticos ya han revolucionado muchas industrias, desde el servicio al cliente hasta la creación de contenidos. Mediante un entrenamiento previo y un ajuste preciso, los modelos se pueden adaptar a una amplia variedad de tareas. Quienes desarrollen una comprensión más profunda de estos procesos podrán crear sus propias soluciones de IA personalizadas y dar forma activamente al progreso tecnológico.