Una guía para dominar los grandes modelos de lenguaje

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han explotado en popularidad en los últimos años, revolucionando el procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial. Desde chatbots hasta motores de búsqueda y herramientas de escritura creativa, los LLM están impulsando aplicaciones de vanguardia en diversas industrias. Sin embargo, construir productos útiles basados en LLM requiere habilidades y conocimientos especializados. Esta guía le proporcionará una visión general integral y accesible de los conceptos clave, patrones arquitectónicos y habilidades prácticas necesarias para aprovechar eficazmente el enorme potencial de los LLM.

¿Qué son los grandes modelos de lenguaje y por qué son importantes?

Los LLM son una clase de modelos de aprendizaje profundo que se entrenan en enormes corpus de texto, lo que les permite generar texto similar al humano y comprender el lenguaje natural a un nivel sin precedentes. A diferencia de los modelos de NLP tradicionales que dependen de reglas y anotaciones, los LLM como GPT-3 aprenden habilidades lingüísticas de manera no supervisada y auto-supervisada al predecir palabras enmascaradas en oraciones. Su naturaleza fundamental les permite ser ajustados para una amplia variedad de tareas de NLP posteriores.

Los LLM representan un cambio de paradigma en la IA y han habilitado aplicaciones como chatbots, motores de búsqueda y generadores de texto que anteriormente estaban fuera de alcance. Por ejemplo, en lugar de confiar en reglas frágiles y codificadas a mano, los chatbots pueden tener conversaciones de forma libre utilizando LLM como Anthropic’s Claude. Las poderosas capacidades de los LLM se deben a tres innovaciones clave:

1. Escala de datos: Los LLM se entrenan en corpus de internet con miles de millones de palabras, por ejemplo, GPT-3 vio 45TB de datos de texto. Esto proporciona una amplia cobertura lingüística.
2. Tamaño del modelo: Los LLM como GPT-3 tienen 175 mil millones de parámetros, lo que les permite absorber todos estos datos. La gran capacidad del modelo es clave para la generalización.
3. Auto-supervisión: En lugar de la costosa etiquetado humano, los LLM se entrenan a través de objetivos de auto-supervisión que crean “datos pseudo-etiquetados” a partir de texto crudo. Esto permite el pre-entrenamiento a escala.

Dominar el conocimiento y las habilidades para ajustar y desplegar adecuadamente los LLM le permitirá innovar nuevas soluciones y productos de NLP.

Conceptos clave para aplicar LLM

Aunque los LLM tienen capacidades increíbles directamente fuera de la caja, utilizarlos eficazmente para tareas posteriores requiere comprender conceptos clave como la inducción, las incrustaciones, la atención y la recuperación semántica.

La inducción En lugar de entradas y salidas, los LLM se controlan a través de instrucciones – instrucciones contextuales que enmarcan una tarea. Por ejemplo, para resumir un pasaje de texto, proporcionaríamos ejemplos como:

“Pasaje: [texto a resumir] Resumen:”

El modelo genera entonces un resumen en su salida. La ingeniería de la inducción es crucial para dirigir los LLM de manera efectiva.

Incrustaciones

Las incrustaciones de palabras representan palabras como vectores densos que codifican el significado semántico, lo que permite operaciones matemáticas. Los LLM utilizan incrustaciones para comprender el contexto de las palabras.

Técnicas como Word2Vec y BERT crean modelos de incrustación que se pueden reutilizar. Word2Vec fue pionero en el uso de redes neuronales poco profundas para aprender incrustaciones al predecir palabras vecinas. BERT produce incrustaciones contextuales profundas al enmascarar palabras y predecirlas en función del contexto bidireccional.

La investigación reciente ha evolucionado las incrustaciones para capturar más relaciones semánticas. El modelo MUM de Google utiliza el transformador VATT para producir incrustaciones de BERT sensibles a entidades. El modelo Constitutional AI de Anthropic aprende incrustaciones sensibles a contextos sociales. Los modelos multilingües como mT5 producen incrustaciones interlingüísticas al pre-entrenar simultáneamente en más de 100 idiomas.

Atención

Las capas de atención permiten que los LLM se centren en el contexto relevante al generar texto. La auto-atención multi-cabeza es clave para que los transformadores analicen las relaciones entre palabras a lo largo de textos largos.

Por ejemplo, un modelo de respuesta a preguntas puede aprender a asignar pesos de atención más altos a las palabras de entrada relevantes para encontrar la respuesta. Los mecanismos de atención visual se centran en regiones pertinentes de una imagen.

Variantes recientes como la atención dispersa mejoran la eficiencia al reducir los cálculos de atención redundantes. Modelos como GShard utilizan la atención de mezcla de expertos para una mayor eficiencia de parámetros. El Transformador Universal introduce la recurrencia de profundidad, lo que permite modelar dependencias de largo plazo.

Comprender las innovaciones en la atención proporciona información sobre cómo extender las capacidades del modelo.

Recuperación

Las grandes bases de datos vectoriales llamadas índices semánticos almacenan incrustaciones para una búsqueda de similitud eficiente sobre documentos. La recuperación complementa los LLM al permitir un contexto externo enorme.

Algoritmos de vecino más cercano aproximado poderosos como HNSW, LSH y PQ permiten una búsqueda semántica rápida incluso con miles de millones de documentos. Por ejemplo, el LLM Claude de Anthropic utiliza HNSW para la recuperación sobre un índice de 500 millones de documentos.

La recuperación híbrida combina incrustaciones densas y metadatos de palabras clave esparsas para mejorar la recuperación. Modelos como REALM optimizan directamente las incrustaciones para objetivos de recuperación a través de codificadores duales.

El trabajo reciente también explora la recuperación entre texto, imágenes y video utilizando espacios vectoriales multimodales compartidos. Dominar la recuperación semántica desbloquea nuevas aplicaciones como motores de búsqueda multimedia.

Patrones arquitectónicos

Aunque el entrenamiento de modelos sigue siendo complejo, aplicar LLM pre-entrenados es más accesible utilizando patrones arquitectónicos probados y verdaderos:

Tubería de generación de texto

Aproveche los LLM para aplicaciones generativas de texto a través de:

1. Ingeniería de la inducción para enmarcar la tarea
2. Generación de texto crudo del LLM
3. Filtros de seguridad para detectar problemas
4. Procesamiento posterior para el formato

Por ejemplo, una herramienta de ayuda para la escritura de ensayos utilizaría una inducción que define el tema del ensayo, generar texto desde el LLM, filtrar para sensatez, y luego revisar la ortografía de la salida.

Búsqueda y recuperación

Construya sistemas de búsqueda semántica mediante:

1. Indexar un corpus de documentos en una base de datos vectorial para similitudes
2. Aceptar consultas de búsqueda y encontrar resultados relevantes a través de la búsqueda de vecino más cercano aproximado
3. Alimentar los resultados como contexto a un LLM para resumir y sintetizar una respuesta

Esto aprovecha la recuperación sobre documentos a escala en lugar de confiar únicamente en el contexto limitado del LLM.

Aprendizaje multi-tarea

En lugar de entrenar especialistas LLM individuales, los modelos multi-tarea permiten enseñar a un modelo múltiples habilidades a través de:

1. Instrucciones que enmarcan cada tarea
2. Ajuste conjunto a través de tareas
3. Agregar clasificadores en el codificador LLM para hacer predicciones

Esto mejora el rendimiento general del modelo y reduce los costos de entrenamiento.

Sistemas de inteligencia artificial híbridos

Combina las fortalezas de los LLM y la inteligencia artificial más simbólica a través de:

1. Los LLM manejan tareas de lenguaje de forma abierta
2. La lógica basada en reglas proporciona restricciones
3. El conocimiento estructurado se representa en un KG
4. El LLM y los datos estructurados se enriquecen mutuamente en un “ciclo virtuoso”

Esto combina la flexibilidad de los enfoques neuronales con la robustez de los métodos simbólicos.

Habilidades clave para aplicar LLM

Con estos patrones arquitectónicos en mente, analicemos las habilidades prácticas para poner los LLM a trabajar:

Ingeniería de la inducción

Ser capaz de inducir eficazmente los LLM es crucial para las aplicaciones. Las habilidades clave incluyen:

• Enmarcar tareas como instrucciones y ejemplos de lenguaje natural
• Controlar la longitud, la especificidad y la voz de las instrucciones
• Refinar iterativamente las instrucciones en función de las salidas del modelo
• Curar colecciones de instrucciones alrededor de dominios como el soporte al cliente
• Estudiar los principios de la interacción humano-IA

La inducción es parte arte y parte ciencia: espere mejorar incrementalmente a través de la experiencia.

Marco de orquestación

Simplifique el desarrollo de aplicaciones LLM utilizando marcos como LangChain, Cohere que facilitan la cadena de modelos en tuberías, la integración con fuentes de datos y la abstracción de la infraestructura.

LangChain ofrece una arquitectura modular para componer instrucciones, modelos, pre-procesadores y conectores de datos en flujos de trabajo personalizables. Cohere proporciona un estudio para automatizar flujos de trabajo LLM con una GUI, API de REST y SDK de Python.

Estos marcos utilizan técnicas como:

• Particionamiento de transformadores para dividir el contexto a lo largo de GPU para secuencias largas
• Consultas de modelo asíncronas para un alto rendimiento
• Estrategias de caché como el menos recientemente utilizado para optimizar el uso de memoria
• Rastreo distribuido para monitorear cuellos de botella en la tubería
• Marco de prueba A/B para realizar evaluaciones comparativas
• Control de versión y administración de lanzamiento de modelos para experimentación
• Escalado a plataformas en la nube como AWS SageMaker para capacidad elástica

Herramientas de AutoML como Spell ofrecen la optimización de instrucciones, hiperparámetros y arquitecturas de modelos. AI Economist ajusta los modelos de precios para el consumo de API.

Evaluación y monitoreo

Evaluar el rendimiento de los LLM es crucial antes del despliegue:

• Medir la calidad general de la salida a través de métricas de precisión, fluidez y coherencia
• Utilizar benchmarks como GLUE, SuperGLUE que comprenden conjuntos de datos de NLU/NLG
• Habilitar la evaluación humana a través de marcos como scale.com y LionBridge
• Monitorear la dinámica de entrenamiento con herramientas como Weights & Biases
• Analizar el comportamiento del modelo utilizando técnicas como modelado de temas LDA
• Comprobar sesgos con bibliotecas como FairLearn y WhatIfTools
• Ejecutar continuamente pruebas unitarias contra instrucciones clave
• Rastrear registros de modelo del mundo real y deriva utilizando herramientas como WhyLabs
• Aplicar pruebas adversarias a través de bibliotecas como TextAttack y Robustness Gym

La investigación reciente mejora la eficiencia de la evaluación humana a través de algoritmos de emparejamiento equilibrado y selección de subconjuntos. Modelos como DELPHI luchan contra los ataques adversarios utilizando gráficos de causalidad y enmascaramiento de gradientes. Las herramientas de IA responsables siguen siendo un área de innovación activa.

Aplicaciones multimodales

Más allá del texto, los LLM abren nuevas fronteras en la inteligencia multimodal:

• Condicional los LLM en imágenes, video, habla y otros modos
• Arquitecturas de transformadores multimodales unificadas
• Recuperación entre medios
• Generar subtítulos, descripciones visuales y resúmenes
• Coherencia y sentido común multimodal

Esto extiende los LLM más allá del lenguaje para razonar sobre el mundo físico.

En resumen

Los grandes modelos de lenguaje representan una nueva era en las capacidades de la IA. Dominar sus conceptos clave, patrones arquitectónicos y habilidades prácticas le permitirá innovar nuevos productos y servicios inteligentes. Los LLM reducen las barreras para crear sistemas de lenguaje natural capaces – con la experiencia adecuada, puede aprovechar estos modelos poderosos para resolver problemas del mundo real.