Cómo entender fácilmente el entrenamiento de LLM para principiantes

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

A. Definición y características de los LLM

1. Amplio vocabulario y comprensión del lenguaje

Los modelos de lenguaje grande (LLM) son sistemas de inteligencia artificial que se entrenan con grandes cantidades de datos de texto, a menudo provenientes de internet, para desarrollar una comprensión profunda del lenguaje natural. Estos modelos tienen acceso a un amplio vocabulario, típicamente en el rango de millones de palabras únicas, y pueden comprender y generar textos similares a los escritos por humanos en una amplia gama de temas y contextos.

2. Capacidad para generar textos similares a los humanos

Una de las características definitorias de los LLM es su capacidad para generar textos coherentes, fluidos y contextualmente apropiados. Estos modelos pueden producir contenido de gran extensión, como artículos, historias o incluso código, que puede resultar difícil de distinguir del texto escrito por un humano.

3. Diversas aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural

Los LLM han encontrado aplicaciones en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), incluyendo la traducción de idiomas, la sumarización de textos, la respuesta a preguntas, los sistemas de diálogo e incluso la escritura creativa. Su versatilidad y rendimiento los convierten en un componente fundamental en muchos sistemas de PLN de última generación.

II. El proceso de entrenamiento de los LLM

A. Adquisición y preprocesamiento de datos

1. Rastreo web y extracción de texto

El entrenamiento de los LLM generalmente comienza con la adquisición de datos de texto a gran escala desde internet. Este proceso a menudo implica técnicas de rastreo web y extracción de texto para recopilar un corpus diverso de texto de diversas fuentes en línea, como sitios web, libros y redes sociales.

2. Limpieza y filtrado de datos

Una vez recopilados los datos de texto sin procesar, es necesario limpiarlos y filtrarlos para eliminar ruido, contenido irrelevante e información potencialmente perjudicial o sesgada. Esta etapa involucra técnicas como eliminar etiquetas HTML, manejar caracteres especiales e identificar y eliminar texto de baja calidad o duplicado.

3. Tokenización y creación de vocabulario

Luego se realiza la tokenización del texto limpio, que implica dividir el texto en unidades más pequeñas y significativas (por ejemplo, palabras, subpalabras o caracteres). Este proceso también implica la creación de un vocabulario, es decir, un conjunto finito de tokens únicos en los que el modelo será entrenado.

B. Consideraciones arquitectónicas

1. Modelos basados en Transformer

Los LLM a menudo se basan en la arquitectura Transformer, que fue introducida en el influyente artículo "Attention is All You Need" de Vaswani et al. en 2017. La arquitectura Transformer se caracteriza por su uso de una estructura codificador-decodificador y el mecanismo de atención, que permite al modelo enfocarse selectivamente en partes relevantes de la entrada al generar la salida.

a. Arquitectura codificador-decodificador

En la arquitectura Transformer, el componente codificador procesa la secuencia de entrada y genera una representación contextualizada, mientras que el componente decodificador genera la secuencia de salida al atender a las salidas del codificador.

b. Mecanismo de atención

El mecanismo de atención es un componente clave de los modelos basados en Transformer, ya que le permite al modelo enfocarse dinámicamente en partes relevantes de la entrada al generar cada token de salida. Esto ayuda al modelo a capturar dependencias de largo alcance y mejorar su rendimiento general.

2. Ampliación del tamaño y profundidad del modelo

Una de las tendencias clave en el desarrollo de LLM es la ampliación del tamaño y profundidad del modelo. Modelos más grandes y profundos han demostrado un rendimiento mejorado en una amplia variedad de tareas de PLN, pero esta ampliación también conlleva requisitos computacionales y de memoria significativos.

3. Incorporación de módulos especializados

Además de la arquitectura Transformer central, los LLM también pueden incorporar módulos o componentes especializados para mejorar sus capacidades. Por ejemplo, algunos modelos incluyen mecanismos de recuperación para acceder a fuentes de conocimiento externas o módulos de razonamiento para mejorar su capacidad para resolver tareas complejas.

C. Estrategias de preentrenamiento

1. Preentrenamiento no supervisado

a. Modelado del lenguaje enmascarado (MLM)

El modelado del lenguaje enmascarado es una estrategia popular de preentrenamiento para los LLM, donde el modelo se entrena para predecir los tokens faltantes en una secuencia de entrada parcialmente enmascarada. Esta tarea ayuda al modelo a aprender representaciones contextuales ricas del lenguaje.

b. Modelado causal del lenguaje (CLM)

En el modelado causal del lenguaje, el modelo se entrena para predecir el siguiente token en una secuencia dado los tokens anteriores. Esta tarea permite al modelo aprender la estructura inherente y los patrones del lenguaje natural.

c. Predicción de la siguiente oración (NSP)

Algunos LLM también se entrenan en una tarea de predicción de la siguiente oración, donde el modelo aprende a predecir si dos oraciones dadas están lógicamente conectadas o no. Esto ayuda al modelo a comprender las relaciones a nivel de discurso en el texto.

2. Preentrenamiento supervisado

a. Preguntas y respuestas

Los LLM pueden ser preentrenados en conjuntos de datos de preguntas y respuestas, donde el modelo aprende a comprender y responder preguntas basadas en un contexto dado. Esto ayuda al modelo a desarrollar habilidades sólidas de comprensión de lectura.

b. Inferencia textual

La tarea de preentrenamiento de inferencia textual consiste en que el modelo determine si se puede inferir una hipótesis dada a partir de una premisa. Esto entrena al modelo para comprender las relaciones lógicas entre el texto.

c. Análisis de sentimiento

El preentrenamiento en tareas de análisis de sentimiento, donde el modelo aprende a clasificar el sentimiento (positivo, negativo o neutral) de un texto dado, puede ayudar al modelo a desarrollar una mejor comprensión del lenguaje subjetivo.

D. Técnicas de optimización

1. Algoritmos de entrenamiento eficientes

a. Acumulación de gradientes

La acumulación de gradientes es una técnica que permite escalar el tamaño del lote de manera efectiva, donde los gradientes de múltiples mini-lotes se acumulan antes de actualizar los parámetros del modelo. Esto puede ayudar a superar las limitaciones de memoria durante el entrenamiento.

b. Entrenamiento con precisión mixta

El entrenamiento con precisión mixta aprovecha los diferentes formatos de precisión numérica (por ejemplo, float32 y float16) para acelerar el proceso de entrenamiento y reducir la huella de memoria, sin afectar significativamente el rendimiento del modelo.

c. Comprobación de gradientes

La comprobación de gradientes es una técnica que ahorra memoria y vuelve a calcular las activaciones durante el paso hacia atrás, en lugar de almacenarlas durante el paso hacia adelante. Esto puede reducir los requisitos de memoria para entrenar modelos grandes.

2. Ajuste de hiperparámetros

a. Tasa de aprendizaje

La tasa de aprendizaje es un hiperparámetro crucial que determina el tamaño del paso para las actualizaciones de parámetros del modelo durante el entrenamiento. Ajustar cuidadosamente la tasa de aprendizaje puede tener un impacto significativo en la convergencia y el rendimiento del modelo.

b. Tamaño del lote

El tamaño del lote, que determina la cantidad de ejemplos de entrenamiento procesados en cada iteración, también puede tener un impacto significativo en la dinámica del entrenamiento y el rendimiento final del modelo.

c. Decaimiento de peso

El decaimiento de peso es una técnica de regularización que agrega un término de penalización a la función de pérdida, lo que incentiva al modelo a aprender valores de parámetros más pequeños y reduce el riesgo de sobreajuste.

Ampliación y entrenamiento eficiente de LLMs

A. Paralelismo de modelo

1. Paralelismo de datos

El paralelismo de datos es una técnica donde los datos de entrenamiento se dividen entre múltiples dispositivos (por ejemplo, GPUs), y cada dispositivo calcula los gradientes en su propio subconjunto de datos. Luego, los gradientes se agregan y se utilizan para actualizar los parámetros del modelo.

2. Paralelismo de modelo

El paralelismo de modelo implica dividir la arquitectura del modelo entre múltiples dispositivos, donde cada dispositivo es responsable de calcular una parte de las salidas del modelo. Esto puede ser particularmente útil para entrenar modelos muy grandes que no caben en un solo dispositivo.

3. Paralelismo de canalización

El paralelismo de canalización combina el paralelismo de datos y de modelo, donde el modelo se divide en múltiples etapas y cada etapa se asigna a un dispositivo diferente. Esto puede mejorar aún más la eficiencia del entrenamiento de LLM a gran escala.

B. Aceleración de hardware

1. Utilización de GPU

Las GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) se han convertido en un componente crucial en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, ya que proporcionan mejoras significativas en velocidad en comparación con las CPUs tradicionales, especialmente para los cálculos altamente paralelos involucrados en el entrenamiento de redes neuronales.

2. Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs)

Las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs) son aceleradores de hardware especializados desarrollados por Google para cálculos eficientes de aprendizaje automático. Las TPUs pueden proporcionar mejoras de rendimiento aún mayores que las GPUs para ciertos tipos de arquitecturas de redes neuronales, incluyendo los LLM basados en Transformers.

3. Entrenamiento distribuido en plataformas en la nube

El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje a menudo requiere recursos computacionales significativos, lo cual puede ser difícil de administrar en instalaciones propias. Muchos investigadores y organizaciones aprovechan las plataformas de computación en la nube, como Google Cloud, Amazon Web Services o Microsoft Azure, para distribuir el proceso de entrenamiento en varias máquinas y aprovechar la infraestructura escalable.

C. Mecanismos de atención eficientes

1. Atención dispersa

Los modelos tradicionales basados en Transformer utilizan un mecanismo de atención denso, donde cada token atiende a todos los demás tokens de la secuencia. Esto puede ser computacionalmente costoso, especialmente para secuencias largas. Los mecanismos de atención dispersos, como los Transformers de longitud extendida o Reformer, buscan reducir el costo computacional al atender selectivamente solo un subconjunto de los tokens.

2. Atención axial

La atención axial es un mecanismo de atención eficiente que factoriza el cálculo de atención en dos operaciones de atención separadas, una a lo largo de la dimensión de la secuencia y otra a lo largo de la dimensión de las características. Esto puede reducir significativamente la complejidad computacional del mecanismo de atención.

3. Reformer y Transformers de longitud extendidaLos modelos Reformer y Longform Transformer incorporan mecanismos de atención eficientes, como el hashing localmente sensible y las conexiones residuales reversibles, para permitir el procesamiento de secuencias de entrada mucho más largas en comparación con los modelos Transformer tradicionales.

D. Técnicas para reducir el uso de memoria

1. Cuantización de pesos

La cuantización de pesos es una técnica que reduce la precisión de los parámetros del modelo (por ejemplo, de punto flotante de 32 bits a enteros de 8 bits), lo que resulta en un tamaño de modelo más pequeño y un uso de memoria reducido, con un impacto mínimo en el rendimiento del modelo.

2. Destilación del conocimiento

La destilación del conocimiento es una técnica de compresión de modelos donde se entrena un modelo "estudiante" más pequeño para imitar el comportamiento de un modelo "profesor" más grande. Esto puede ayudar a reducir los requisitos de memoria y computacionales del modelo mientras se mantiene su rendimiento.

3. Poda y compresión de modelos

La poda implica eliminar selectivamente las conexiones (pesos) menos importantes en la red neuronal, lo que reduce efectivamente el tamaño del modelo sin afectar significativamente su rendimiento. Además, se pueden utilizar diversas técnicas de compresión de modelos, como la factorización de bajo rango y la descomposición tensorial, para reducir aún más el uso de memoria de los modelo de lenguaje de modelado.

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se adaptan especialmente bien al procesamiento y análisis de datos de imagen. Las CNN se inspiran en la estructura de la corteza visual humana, que está compuesta por neuronas que responden a regiones específicas del campo visual.

Los componentes clave de una CNN son:

1. Capas convolucionales: Estas capas aplican un conjunto de filtros aprendibles a la imagen de entrada, donde cada filtro extrae una característica específica de la imagen. La salida de esta operación es un mapa de características, que representa la presencia de una característica particular en una ubicación específica de la imagen de entrada.

2. Capas de agrupación: Estas capas reducen el tamaño espacial de los mapas de características, lo que ayuda a reducir el número de parámetros y la complejidad computacional del modelo.

3. Capas totalmente conectadas: Estas capas son similares a las capas de una red neuronal tradicional, donde cada neurona en la capa está conectada a todas las neuronas en la capa anterior.

Aquí hay un ejemplo de una arquitectura de CNN simple para clasificación de imágenes:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definir el modelo
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

En este ejemplo, definimos un modelo de CNN con tres capas convolucionales, dos capas de agrupamiento máximo y dos capas totalmente conectadas. La entrada al modelo es una imagen en escala de grises de 28x28, y la salida es un vector de 10 dimensiones que representa la probabilidad de cada clase.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se adapta especialmente bien al procesamiento y análisis de datos secuenciales, como texto, voz y datos de series temporales. Las RNN están diseñadas para capturar las dependencias entre elementos de una secuencia, lo que les permite generar o predecir nuevas secuencias.

Los componentes clave de una RNN son:

1. Capas recurrentes: Estas capas procesan la secuencia de entrada elemento por elemento, y la salida de la capa en cada paso de tiempo depende de la entrada actual y el estado oculto anterior.

2. Estados ocultos: Estas son las representaciones internas de la RNN, que se pasan de un paso de tiempo al siguiente.

3. Capas de salida: Estas capas generan la secuencia de salida o la predicción basada en el estado oculto final de la RNN.

Aquí hay un ejemplo de una RNN simple para generación de texto:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definir el modelo
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

En este ejemplo, definimos un modelo de RNN con una capa de incrustación, una capa LSTM y una capa de salida densa. La entrada al modelo es una secuencia de texto, y la salida es una distribución de probabilidad sobre el vocabulario, que se puede usar para generar nuevo texto.

Redes Generativas Adversarias (GAN)

Las redes generativas adversarias (GAN) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo diseñado para generar nuevos datos, como imágenes o texto, que son similares a un conjunto de datos dado. Las GAN consisten en dos redes neuronales que se entrenan de manera competitiva: una red generadora y una red discriminadora.

La red generadora es responsable de generar nuevos datos, mientras que la red discriminadora es responsable de determinar si una muestra dada es real (del conjunto de entrenamiento) o falsa (generada por el generador). Las dos redes se entrenan de manera que obliga al generador a producir muestras cada vez más realistas, mientras que el discriminador se vuelve mejor en distinguir muestras reales de falsas.

Aquí hay un ejemplo de una GAN simple para generar dígitos escritos a mano:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Definir la red generadora
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Definir la red discriminadora
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Compilar los modelos
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), trainable=False)

En este ejemplo, definimos una red generadora y una red discriminadora. La red generadora toma un vector de ruido aleatorio de 100 dimensiones como entrada y genera una imagen en escala de grises de 28x28. La red discriminadora toma una imagen en escala de grises de 28x28 como entrada y produce una clasificación binaria (real o falsa).

Las dos redes se entrenan de manera adversaria, donde la generadora se entrena para engañar al discriminador, y el discriminador se entrena para clasificar correctamente muestras reales y falsas.

Transfer Learning

Transfer learning es una técnica en el aprendizaje profundo donde se usa un modelo pre-entrenado en un gran conjunto de datos como punto de partida para un modelo que se entrenará en un conjunto de datos más pequeño. Esto puede ser particularmente útil cuando el conjunto de datos más pequeño no es lo suficientemente grande como para entrenar un modelo de aprendizaje profundo desde cero.

Los pasos clave en el transfer learning son:

1. Cargar un modelo pre-entrenado: Cargar un modelo pre-entrenado que haya sido entrenado en un gran conjunto de datos, como ImageNet.

2. Congelar las capas base: Congelar los pesos de las capas base del modelo pre-entrenado, para que no se actualicen durante el entrenamiento.

3. Agregar nuevas capas: Agregar nuevas capas al modelo, como una nueva capa de salida, y entrenar estas capas en el conjunto de datos más pequeño.

Aquí hay un ejemplo de transfer learning usando un modelo VGG16 pre-entrenado para clasificación de imágenes:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Cargar el modelo VGG16 pre-entrenado
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Congelar las capas base
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Agregar nuevas capas
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

En este ejemplo, cargamos el modelo VGG16 pre-entrenado, congelamos las capas base y agregamos nuevas capas totalmente conectadas al modelo. Las nuevas capas se entrenan en el conjunto de datos más pequeño, mientras que las capas base se mantienen fijas.

Conclusión

En este tutorial, hemos cubierto varios conceptos y técnicas clave del aprendizaje profundo, incluyendo las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes, las redes generativas adversarias y el transfer learning. Estas técnicas se han utilizado ampliamente en una variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural y el modelado generativo.

A medida que continúes explorando y aplicando el aprendizaje profundo, es importante tener en cuenta la importancia de la preprocessión cuidadosa de los datos, la selección del modelo y la optimización de los hiperparámetros. Además, es importante mantenerse actualizado con los últimos avances en el campo, ya que el aprendizaje profundo es un área de investigación y práctica en constante evolución.

Esperamos que este tutorial te haya proporcionado una base sólida para comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo. ¡Feliz aprendizaje!