Entrenar tu propio LLM sin necesidad de programar

Entrena tu propio LLM sin programar

Introducción

La IA generativa, un campo cautivador que promete revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología y generamos contenido, ha arrasado en el mundo. En este artículo, exploraremos el fascinante mundo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), sus componentes básicos, los desafíos planteados por los LLM de código cerrado y el surgimiento de los modelos de código abierto. También profundizaremos en el ecosistema de LLM de H2O, que incluye herramientas y marcos como h2oGPT y LLM DataStudio que permiten a las personas entrenar LLM sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación.

Objetivos de aprendizaje:

Comprender el concepto y las aplicaciones de la IA generativa con Modelos de Lenguaje Grande (LLM).
Reconocer los desafíos de los LLM de código cerrado y las ventajas de los modelos de código abierto.
Explorar el ecosistema de LLM de H2O para el entrenamiento de IA sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación.

Componentes básicos de los LLM: Modelos base y Ajuste fino

Antes de sumergirnos en los detalles de los LLM, retrocedamos un poco y comprendamos el concepto de IA generativa. Mientras que la IA predictiva ha sido la norma, enfocándose en pronósticos basados en patrones de datos históricos, la IA generativa da un giro. Equipa a las máquinas con la capacidad de crear nueva información a partir de conjuntos de datos existentes.

Imagina un modelo de aprendizaje automático capaz no solo de predecir, sino también de generar texto, resumir contenido, clasificar información y mucho más, todo desde un solo modelo. Aquí es donde entran en juego los Modelos de Lenguaje Grande (LLM).

Los LLM siguen un proceso de múltiples pasos, comenzando con un modelo base. Este modelo requiere un conjunto de datos extenso para entrenar, a menudo en el orden de terabytes o petabytes de datos. Estos modelos base aprenden al predecir la siguiente palabra en una secuencia, con el objetivo de comprender los patrones dentro de los datos.

Una vez establecido el modelo base, el siguiente paso es el ajuste fino. Durante esta fase, se emplea un ajuste fino supervisado en conjuntos de datos seleccionados para moldear el modelo según el comportamiento deseado. Esto puede involucrar entrenar al modelo para realizar tareas específicas, como selección de opción múltiple, clasificación y más.

El tercer paso, aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, mejora aún más el rendimiento del modelo. Mediante el uso de modelos de recompensa basados en la retroalimentación humana, el modelo ajusta sus predicciones para alinearse más estrechamente con las preferencias humanas. Esto ayuda a reducir el ruido y aumentar la calidad de las respuestas.

Cada paso en este proceso contribuye a mejorar el rendimiento del modelo y reducir la incertidumbre. Es importante tener en cuenta que la elección del modelo base, el conjunto de datos y las estrategias de ajuste fino dependen del caso de uso específico.

Desafíos de los LLM de código cerrado y el surgimiento de los modelos de código abierto

Los LLM de código cerrado, como ChatGPT, Google Bard y otros, han demostrado su eficacia. Sin embargo, también presentan sus desafíos. Estos incluyen preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la personalización y el control limitados, los altos costos operativos y la ocasional indisponibilidad.

Las organizaciones e investigadores han reconocido la necesidad de modelos de LLM más accesibles y personalizables. En respuesta, han comenzado a desarrollar modelos de código abierto. Estos modelos son rentables, flexibles y pueden adaptarse a requisitos específicos. También eliminan las preocupaciones acerca de enviar datos sensibles a servidores externos.

Los LLM de código abierto permiten a los usuarios entrenar sus propios modelos y acceder al funcionamiento interno de los algoritmos. Este ecosistema abierto brinda más control y transparencia, lo que lo convierte en una solución prometedora para diversas aplicaciones.

Ecosistema LLM de H2O: Herramientas y marcos para entrenar LLM sin programación

H2O, un actor destacado en el mundo del aprendizaje automático, ha desarrollado un sólido ecosistema para LLM. Sus herramientas y marcos facilitan el entrenamiento de LLM sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación. Vamos a explorar algunos de estos componentes.

h2oGPT

h2oGPT es un LLM ajustado fino que se puede entrenar con tus propios datos. ¿Lo mejor? Es completamente gratuito de usar. Con h2oGPT, puedes experimentar con LLM e incluso aplicarlos comercialmente. Este modelo de código abierto te permite explorar las capacidades de los LLM sin barreras financieras.

Herramientas de Implementación

H2O.ai ofrece una variedad de herramientas para implementar tus LLMs, asegurando que tus modelos puedan entrar en acción de manera efectiva y eficiente. Ya sea que estés construyendo chatbots, asistentes de ciencia de datos o herramientas de generación de contenido, estas opciones de implementación proporcionan flexibilidad.

Frameworks de Entrenamiento de LLM

Entrenar un LLM puede ser un proceso complejo, pero los frameworks de entrenamiento de LLM de H2O simplifican la tarea. Con herramientas como Colossal y DeepSpeed, puedes entrenar tus modelos de código abierto de manera efectiva. Estos frameworks ofrecen soporte para varios modelos base y te permiten ajustarlos para tareas específicas.

Demostración: Preparación de Datos y Ajuste Fino de LLMs con el LLM DataStudio de H2O

Sumergámonos ahora en una demostración de cómo puedes utilizar el ecosistema LLM de H2O, enfocándonos específicamente en LLM DataStudio. Esta solución sin código te permite preparar datos para ajustar finamente tus modelos LLM. Ya sea que estés trabajando con texto, PDFs u otros formatos de datos, LLM DataStudio simplifica el proceso de preparación de datos, haciéndolo accesible para una amplia gama de usuarios.

En esta demostración, recorreremos los pasos de preparación de datos y ajuste fino de LLMs, resaltando la naturaleza amigable para el usuario de estas herramientas. Al final, tendrás una comprensión más clara de cómo aprovechar el ecosistema de H2O para tus propios proyectos LLM.

El mundo de los LLMs y la generación de IA está evolucionando rápidamente, y las contribuciones de H2O a este campo lo hacen más accesible que nunca. Con modelos de código abierto, herramientas de implementación y frameworks amigables para el usuario, puedes aprovechar el poder de los LLMs para una amplia gama de aplicaciones sin necesidad de tener habilidades extensas de programación. El futuro de la generación de contenido y la interacción impulsadas por IA está aquí, y es emocionante ser parte de este viaje transformador.

Presentando h2oGPT: una Interfaz de Chat Multi-Modelo

En el mundo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, ha habido una notable evolución en las capacidades de los modelos de lenguaje. La llegada de GPT-3 y modelos similares ha abierto nuevas posibilidades en la comprensión y generación de texto similar al humano. Sin embargo, el viaje no termina ahí. El mundo de los modelos de lenguaje continúa expandiéndose y mejorando, y un desarrollo emocionante es h2oGPT, una interfaz de chat multi-modelo que lleva el concepto de grandes modelos de lenguaje al siguiente nivel.

h2oGPT es como un hijo de GPT, pero viene con un giro. En lugar de depender de un solo modelo de lenguaje masivo, h2oGPT aprovecha el poder de múltiples modelos de lenguaje que se ejecutan simultáneamente. Este enfoque proporciona a los usuarios una diversa gama de respuestas e ideas. Cuando haces una pregunta, h2oGPT envía esa consulta a una variedad de modelos de lenguaje, incluyendo Llama 2, GPT-NeoX, Falcon 40 B y otros. Cada uno de estos modelos responde con su propia respuesta única. Esta diversidad te permite comparar y contrastar respuestas de diferentes modelos para encontrar la que mejor se adapte a tus necesidades.

Por ejemplo, si haces una pregunta como “¿Qué es la estadística?”, recibirás respuestas de varios LLMs dentro de h2oGPT. Estas respuestas diferentes pueden ofrecer perspectivas valiosas sobre el mismo tema. Esta función poderosa no solo es increíblemente útil, sino también completamente gratuita de usar.

Simplificando la Curación de Datos con LLM DataStudio

Para ajustar finamente un modelo de lenguaje grande, necesitas datos curados de alta calidad. Tradicionalmente, esto implicaba contratar personas para crear manualmente indicaciones, recopilar comparaciones y generar respuestas, lo que podía ser un proceso laborioso y que consumía mucho tiempo. Sin embargo, h2oGPT introduce una solución revolucionaria llamada LLM DataStudio que simplifica este proceso de curación de datos.

LLM DataStudio te permite crear conjuntos de datos curados a partir de datos no estructurados de manera sencilla. Imagina que quieres entrenar o ajustar finamente un LLM para entender un documento específico, como un artículo de H2O sobre h2oGPT. Normalmente, tendrías que leer el artículo y generar manualmente preguntas y respuestas. Este proceso puede ser arduo, especialmente con una gran cantidad de datos.

Pero con LLM DataStudio, el proceso se vuelve significativamente más sencillo. Puedes cargar varios tipos de datos, como PDFs, documentos de Word, páginas web, datos de audio y más. El sistema automáticamente analizará esta información, extraerá fragmentos relevantes de texto y creará pares de preguntas y respuestas. Esto significa que puedes crear conjuntos de datos de alta calidad sin necesidad de introducir los datos manualmente.

Limpieza y Preparación de Conjuntos de Datos sin Codificación

La limpieza y preparación de conjuntos de datos son pasos críticos en el entrenamiento de un modelo de lenguaje, y LLM DataStudio simplifica esta tarea sin requerir habilidades de codificación. La plataforma ofrece una variedad de opciones para limpiar sus datos, como eliminar espacios en blanco, URL, lenguaje inapropiado o controlar la longitud de la respuesta. Incluso le permite verificar la calidad de las indicaciones y respuestas. Todo esto se logra a través de una interfaz fácil de usar, para que pueda limpiar sus datos de manera efectiva sin escribir una sola línea de código.

Además, puede aumentar sus conjuntos de datos con sistemas de conversación adicionales, preguntas y respuestas, brindando a su LLM aún más contexto. Una vez que su conjunto de datos esté listo, puede descargarlo en formato JSON o CSV para entrenar su modelo de lenguaje personalizado.

Entrenando su LLM Personalizado con H2O LLM Studio

Ahora que tiene su conjunto de datos seleccionado, es hora de entrenar su modelo de lenguaje personalizado, y H2O LLM Studio es la herramienta que lo ayudará a hacerlo. Esta plataforma está diseñada para entrenar modelos de lenguaje sin requerir habilidades de codificación.

El proceso comienza importando su conjunto de datos a LLM Studio. Especifica qué columnas contienen las indicaciones y respuestas, y la plataforma proporciona una descripción general de su conjunto de datos. A continuación, crea un experimento, dándole un nombre y seleccionando un modelo base. La elección del modelo base depende de su caso de uso específico, ya que diferentes modelos se destacan en diversas aplicaciones. Puede seleccionar entre una variedad de opciones, cada una con diferentes números de parámetros para adaptarse a sus necesidades.

Durante la configuración del experimento, puede ajustar parámetros como el número de épocas, aproximación de rango bajo, probabilidad de tarea, temperatura y más. Si no está familiarizado con estas configuraciones, no se preocupe; LLM Studio ofrece las mejores prácticas para guiarlo. Además, puede utilizar GPT de OpenAI como métrica para evaluar el rendimiento de su modelo, aunque también hay disponibles otras métricas como BLEU si prefiere no utilizar APIs externas.

Una vez que su experimento esté configurado, puede iniciar el proceso de entrenamiento. LLM Studio proporciona registros y gráficos para ayudarlo a monitorear el progreso de su modelo. Después de un entrenamiento exitoso, puede ingresar a una sesión de chat con su LLM personalizado, probar sus respuestas e incluso descargar el modelo para su uso posterior.

Conclusión

En este cautivador viaje por el mundo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y la inteligencia artificial generativa, hemos descubierto el potencial transformador de estos modelos. La aparición de LLMs de código abierto, ejemplificado por el ecosistema de H2O, ha hecho que esta tecnología sea más accesible que nunca. Con herramientas fáciles de usar, marcos flexibles y modelos diversos como h2oGPT, estamos presenciando una revolución en la generación y la interacción de contenido impulsadas por la IA.

h2oGPT, LLM DataStudio y H2O LLM Studio representan un poderoso trío de herramientas que permiten a los usuarios trabajar con modelos de lenguaje grandes, curar datos fácilmente y entrenar modelos personalizados sin necesidad de conocimientos de codificación. Esta suite integral de recursos no solo simplifica el proceso, sino que también lo hace accesible a un público más amplio, inaugurando una nueva era de comprensión y generación de lenguaje natural impulsada por la IA. Ya sea que sea un practicante experimentado de IA o recién esté comenzando, estas herramientas brindan la oportunidad de explorar el fascinante mundo de los modelos de lenguaje y sus aplicaciones.

Puntos clave:

La IA generativa, impulsada por LLMs, permite a las máquinas crear nueva información a partir de datos existentes, abriendo posibilidades más allá de los modelos predictivos tradicionales.
Los LLMs de código abierto como h2oGPT brindan a los usuarios soluciones económicas, personalizables y transparentes, eliminando preocupaciones sobre privacidad y control de datos.
El ecosistema de H2O ofrece una variedad de herramientas y marcos, como LLM DataStudio y H2O LLM Studio, que son una solución sin necesidad de codificación para entrenar LLMs.

Preguntas Frecuentes

Sobre el Autor: Favio Vazquez

Favio Vazquez es un destacado científico de datos e ingeniero de soluciones en H2O.ai, una de las plataformas de aprendizaje automático más grandes del mundo. Vivendo en México, lidera las operaciones en América Latina y España. En este rol, es fundamental en el desarrollo de soluciones de ciencia de datos de vanguardia adaptadas para clientes de LATAM. Su dominio de Python y su ecosistema, junto con su conocimiento de H2O Driverless AI y H2O Hybrid Cloud, le permite crear aplicaciones innovadoras basadas en datos. Además, su participación activa en proyectos privados y de código abierto solidifica aún más su compromiso con la IA.

Página de DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-training-your-own-llm-without-coding

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/faviovazquez/