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Foto del escritorKevin Anderson

Stanford CS229: Aprendizaje Automático y Creación de LLMs

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) han transformado radicalmente la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. Desde herramientas como ChatGPT de OpenAI, hasta modelos como Claude de Anthropic o Llama de Meta, estos sistemas son capaces de generar texto de manera autónoma, respondiendo preguntas, manteniendo conversaciones y asistiendo en tareas complejas.


En este artículo, te proporcionaremos una guía detallada sobre cómo funcionan estos modelos, los componentes clave que intervienen en su entrenamiento, y los avances más recientes en la creación y optimización de LLMs.




Introducción: ¿Qué es un LLM?

Un LLM es un modelo de lenguaje basado en redes neuronales diseñado para generar o completar texto a partir de un conjunto de datos de entrada. Los ejemplos más conocidos incluyen herramientas como ChatGPT, Bard y Claude. Estos modelos son capaces de procesar secuencias largas de palabras y generar respuestas coherentes basadas en los datos previos con los que han sido entrenados.


El entrenamiento de un LLM requiere un conjunto de elementos clave:

  • Arquitectura de la red neuronal (comúnmente basada en transformers)

  • Algoritmos de entrenamiento y funciones de pérdida

  • Conjuntos de datos masivos

  • Evaluación continua del rendimiento

  • Optimización de sistemas y hardware


Cada uno de estos factores desempeña un papel esencial en la creación de modelos de lenguaje a gran escala.


Arquitectura de los LLMs: Un vistazo rápido

Los LLMs, como mencionamos antes, se construyen sobre redes neuronales. Aunque existen muchas variantes, la arquitectura más común es la basada en transformers. Los transformers permiten a los modelos procesar grandes secuencias de texto y generar predicciones sobre el próximo token o palabra.


Un aspecto interesante es que los transformers han demostrado una eficiencia impresionante para capturar relaciones a largo plazo en las secuencias, lo que los hace ideales para tareas como la generación de texto o la traducción automática. Sin embargo, en esta guía nos enfocaremos más en otros aspectos críticos como la evaluación, el entrenamiento y los sistemas necesarios para operar estos gigantes de procesamiento.



Entrenamiento de LLMs: Preentrenamiento y Ajuste Fino

El entrenamiento de un LLM se puede dividir en dos fases principales: preentrenamiento y postentrenamiento (o ajuste fino). A continuación, explicamos cada fase con más detalle:


1. Preentrenamiento

El preentrenamiento es la fase en la que el modelo aprende el lenguaje a partir de grandes cantidades de datos no estructurados, como páginas web, libros, artículos científicos, etc. El objetivo del preentrenamiento es que el modelo aprenda a predecir la siguiente palabra o token en una secuencia de texto.


  • Tarea principal: modelar la distribución de probabilidad de las secuencias de texto (tokens) en base a los datos.

  • Modelo autoregresivo: los LLMs comúnmente siguen un enfoque autoregresivo, en el que predicen el siguiente token basado en los tokens anteriores de la secuencia.


¿Cómo funciona la tokenización?

Los tokenizers son herramientas esenciales que descomponen el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens (que pueden ser palabras, subpalabras o incluso caracteres). Esto es necesario para manejar secuencias de texto de diferentes longitudes y para mejorar la eficiencia de los modelos al procesar el texto.


El Byte Pair Encoding (BPE) es uno de los algoritmos más utilizados para la tokenización. Este método divide las palabras en tokens basados en frecuencias de subpalabras. Un ejemplo sería convertir la palabra "tokenizer" en ["token", "izer"].




2. Postentrenamiento o Ajuste Fino (Fine-tuning)

Una vez que el modelo ha sido preentrenado en grandes volúmenes de texto, se realiza un ajuste fino para adaptarlo a tareas específicas, como responder preguntas o generar resúmenes. Aquí es donde entra en juego el concepto de inteligencia asistencial, donde el modelo se entrena para cumplir instrucciones de usuarios o asistentes humanos.


  • Tarea asistencial: adaptar el modelo para seguir instrucciones y generar respuestas útiles y coherentes. Esta fase incluye la recopilación de datos etiquetados manualmente por humanos, que luego se usan para ajustar el modelo.



Supervised Fine-Tuning (SFT)

En este proceso, se afina el LLM utilizando conjuntos de datos generados por humanos. Los humanos proporcionan ejemplos de preguntas y respuestas, y el modelo se ajusta para mejorar su capacidad de seguir instrucciones.


Este proceso es clave para que los modelos, como ChatGPT, evolucionen y sean capaces de responder correctamente a las preguntas del usuario.



Evaluación de LLMs: ¿Cómo medir su rendimiento?

Una parte fundamental del desarrollo de los LLMs es saber cómo evaluarlos correctamente. Para ello, se utilizan métricas como la perplexity, que mide la capacidad del modelo para predecir correctamente el siguiente token en una secuencia. Cuanto menor sea la perplexity, mejor es el rendimiento del modelo.


Sin embargo, a medida que los modelos se vuelven más complejos, la perplexity deja de ser suficiente. Por eso, los investigadores también utilizan benchmarks más complejos que evalúan tareas específicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).



Evaluación basada en preferencias humanas (RLHF)

Una técnica que se está volviendo cada vez más popular es la Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), que permite a los modelos ajustarse según las preferencias de los humanos. En este proceso, los humanos califican las respuestas generadas por el modelo, y el modelo se ajusta para generar respuestas más cercanas a lo que los usuarios esperan.



Desafíos de los LLMs: Procesamiento, Almacenamiento y Escalado

Uno de los grandes desafíos de los LLMs es su tamaño. Modelos como GPT-4 o Llama3 cuentan con cientos de miles de millones de parámetros, lo que significa que requieren una gran capacidad de procesamiento y memoria. Esto no solo implica contar con GPUs potentes, sino también con sistemas de almacenamiento y procesamiento optimizados para manejar el flujo de datos.


  • Optimización de sistemas: Se utilizan técnicas avanzadas como entrenamiento en baja precisión (usar menos bits por dato) para acelerar el procesamiento y reducir el uso de memoria.

  • De-duplicación y filtrado de datos: Durante el entrenamiento, se debe eliminar contenido duplicado y asegurarse de que el modelo no entrene sobre información irrelevante o dañina.


Tendencias Futuras en LLMs

A medida que la tecnología avanza, es probable que veamos mejoras significativas en:


  • Modelos multimodales: que integran no solo texto, sino también imágenes y otros tipos de datos.

  • Generación sintética de datos: para entrenar modelos con menos datos humanos y más contenido generado por IA.

  • Reducción de la huella de carbono: ya que el entrenamiento de estos modelos consume cantidades masivas de energía, se están buscando formas de hacer que este proceso sea más sostenible.


Conclusión

Construir un LLM es un proceso complejo que requiere una combinación de datos masivos, modelos avanzados de redes neuronales y una optimización exhaustiva de los recursos. El impacto de estos modelos ya se siente en muchos campos, desde la asistencia virtual hasta la creación de contenido y la automatización de tareas.


A medida que los modelos de lenguaje grande continúan evolucionando, es esencial seguir investigando nuevas formas de mejorar su rendimiento y hacer que sean accesibles y útiles para más sectores de la sociedad.


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