Cómo entrenar a tu dragón. Desentrañando el entrenamiento de Grandes Modelos de Lenguaje
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La arquitectura Transformer ha sido una palanca fundamental de cambio en el procesamiento de lenguaje natural. En el artículo presentamos el concepto de “preentrenamiento”, donde los modelos adquieren conocimiento general del lenguaje antes de ser afinados para tareas específicas, mejorando significativamente su rendimiento.
Hablamos también del potencial de estos modelos en diversas aplicaciones, desde la generación de contenido creativo hasta asistentes virtuales sofisticados. Comentamos algunos desafíos y controversias. La necesidad de grandes conjuntos de datos genera preocupaciones sobre la huella de carbono y cuestiones éticas, como la propiedad intelectual de los datos de entrenamiento o el potencial de esta tecnología para la desinformación. Hay que darle la importancia que tiene a la responsabilidad ética y social asociada con estos avances en inteligencia artificial.
En LHF Labs pensamos que el futuro del entrenamiento de grandes modelos de lenguaje seguirá siendo un campo crucial, con el potencial de cambiar nuestra interacción con la inteligencia artificial y, por extensión, con el mundo que nos rodea.
Entrenamiento de grandes modelos de lenguaje
En el último año o año y medio, los grandes modelos de lenguaje han saltado al espacio de lo cotidiano y se han convertido en tema de conversación, material para memes y también en motivo de preocupación para algunas personas, generando mucho revuelo a su alrededor.
Más allá de la anécdota y de la polémica, lo cierto es que tienen un enorme potencial transformador de nuestras relaciones con la tecnología, que no es otra cosa que la materialización de nuestro conocimiento del mundo en instrumentos que nos permiten intervenir sobre él.
En este caso, nuestra comprensión del procesamiento automático del lenguaje natural nos ha permitido crear sistemas capaces de generar texto fluido casi por arte de magia. En realidad detrás de esto se esconde una enormemente compleja red de cálculos y algoritmia para construir modelos de lenguaje.
Arquitectura Transformer: El Pilar del Éxito
En el corazón de estos modelos se encuentra la arquitectura Transformer, una innovación que ha demostrado ser crucial para el procesamiento de lenguaje natural como te contamos el otro día. A diferencia de las arquitecturas anteriores, como las redes recurrentes o los n-gramas, los Transformers permiten capturar relaciones de manera más efectiva, lo que es esencial para entender el lenguaje humano teniendo en cuenta el contexto.
Entrenamiento previo al afinado: Un Cambio de Paradigma
Algo que ha cambiado la manera de hacer las cosas, que ha conseguido elevar enormemente la eficiencia, es el preentrenamiento. Básicamente consiste en que, en lugar de empezar el entrenamiento de un modelo de lenguaje desde cero para cada tarea específica, los modelos se entrenan previamente en grandes cantidades de datos no etiquetados. Este proceso de preentrenamiento permite que el modelo adquiera un conocimiento general del lenguaje y capture patrones y estructuras lingüísticas complejas. Después se afinan estos modelos preentrenados para tareas específicas, lo que mejora enormemente su rendimiento. Por ejemplo, en el caso de los modelos de OpenAI, el modelo preentrenado sería GPT-3 y el modelo ajustado ChatGPT.
Desafíos y Controversias
Para poder conseguir buenos resultados, es imprescindible preentrenar los modelos con enormes, vastas, gigantescas colecciones de datos. Esta necesidad abre la puerta a una serie de críticas legítimas que tienen que ver con la huella de carbono de la potencia de computación necesaria, la accesibilidad a los datos, la propiedad intelectual, etc.
Además, los modelos generan textos muy persuasivos que, en ocasiones, pueden ser erróneos o inventados (alucinaciones). Podrían utilizarse incluso para generar contenido malicioso en grandes cantidades, lo que no es una cuestión baladí en un entorno en el que la desinformación forma parte del día a día.
Aplicaciones y Futuro
Los grandes modelos de lenguaje tienen un campo de aplicación enorme, y está pendiente extender los límites de nuestra imaginación para ver el tipo de aplicaciones que somos capaces de imaginar con ellos. Se usan ya para generar contenido creativo o en asistentes virtuales cada vez más sofisticados. Está por ver cómo va a ser la conveniencia entre estos modelos y las personas, y qué uso vamos a hacer de la tecnología. Es un reto alcanzar un modelo sostenible en el que la tecnología esté verdaderamente al servicio de las personas y no sólo de un grupo reducido de agentes económicos, por no hablar de cómo va a afectar al mercado laboral.
Por otro lado, la tecnología promete aplicaciones muy emocionantes que podrían usarse para hacer mejor nuestra vida y destinar recursos a las tareas que más valor aporten a la actividad humana.
Más Allá de las Palabras
El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje ha significado la entrada en una etapa emocionante en el desarrollo de la inteligencia artificial. No es simplemente una cuestión de procesar palabras; es la capacidad de comprender, razonar y generar un contenido muy difícil de distinguir de la capacidad humana en términos de lenguaje.
Sin embargo, esta capacidad conlleva la responsabilidad de abordar los desafíos éticos y sociales que acompañan a este progreso. A medida que avanzamos hacia el futuro, el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje seguirá siendo un campo de estudio crucial, ofreciendo avances que cambiarán la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial y, por extensión, con el mundo que nos rodea.
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¿Quieres saber más?
A continuación, una lista de enlaces a artículos fundamentales para profundizar en los grandes modelos de lenguaje. Son fundamentales en el sentido de que pusieron los cimientos, por eso los ponemos aquí aunque tengan ya unos añitos.
- “Attention is All You Need” – Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017).
Este trabajo introdujo la arquitectura Transformer, que ha sido fundamental en el desarrollo de modelos de lenguaje modernos. - “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” – Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018).
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es otro modelo influyente que ha contribuido significativamente al procesamiento del lenguaje natural. - “Language Models are Few-Shot Learners” – Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020).
Este trabajo presenta GPT-3 y destaca la capacidad de modelos de lenguaje para realizar tareas diversas con mínima información de entrada. - “Scaling Laws for Neural Language Models” – Kaplan, J., McCandlish, S., Henighan, T., Brown, T., Chess, B., Child, R., … & Amodei, D. (2020).
Ofrece una perspectiva sobre la escala de modelos de lenguaje y los desafíos computacionales asociados. - “Taxonomy of Risks posed by Language Models” – Weidinger, Laura, Jonathan Uesato, Maribeth Rauh, Conor Griffin, Po-Sen Huang, John Mellor, Amelia Glaese, et al. 2022.
Una clasificación de posibles riesgos asociados al uso de grandes modelos de lenguaje. - “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” – LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998).
Aunque no se centra específicamente en modelos de lenguaje, este trabajo es fundamental en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo, que son esenciales para el cálculo de modelos de lenguaje. - “A Comprehensive Overview of Large Language Models.” – Naveed, Humza, Asad Ullah Khan, Shi Qiu, Muhammad Saqib, Saeed Anwar, Muhammad Usman, Naveed Akhtar, Nick Barnes, and Ajmal Mian. (2023).
Este artículo ofrece una visión concisa de la bibliografía existente sobre conceptos relacionados con el LLM, en la que se analizan conceptos de fondo y temas avanzados. Sirve como estudio sistemático y referencia.
