Una Guía Completa para el Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje Grandes

Guía para ajustar modelos de lenguaje grandes

Introducción

En los últimos años, el panorama del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) ha experimentado una transformación notable, todo gracias a la llegada de modelos de lenguaje grandes. Estos modelos sofisticados han abierto las puertas a una amplia variedad de aplicaciones, que van desde la traducción de idiomas hasta el análisis de sentimientos e incluso la creación de chatbots inteligentes.

Pero lo que distingue a estos modelos es su versatilidad; ajustarlos para abordar tareas y dominios específicos se ha convertido en una práctica estándar, desbloqueando su verdadero potencial y elevando su rendimiento a nuevas alturas. En esta guía completa, nos adentraremos en el mundo del ajuste fino de modelos de lenguaje grandes, abarcando desde lo básico hasta lo avanzado.

Objetivos de aprendizaje

Comprender el concepto e importancia del ajuste fino para adaptar modelos de lenguaje grandes a tareas específicas.
Descubrir técnicas avanzadas de ajuste fino, como el multitasking, el ajuste fino por instrucciones y el ajuste fino eficiente en parámetros.
Obtener conocimientos prácticos de aplicaciones del mundo real donde los modelos de lenguaje ajustados revolucionan industrias.
Aprender el proceso paso a paso del ajuste fino de modelos de lenguaje grandes.
Implementar el mecanismo de ajuste fino perfecto.
Comprender la diferencia entre el ajuste fino estándar y el ajuste fino por instrucciones.

Este artículo fue publicado como parte del Data Science Blogathon.

Comprendiendo los modelos de lenguaje pre-entrenados

Los modelos de lenguaje pre-entrenados son redes neuronales grandes entrenadas en vastos corpus de datos de texto, generalmente obtenidos de internet. El proceso de entrenamiento implica predecir palabras o tokens faltantes en una oración o secuencia dada, lo cual dota al modelo de un profundo entendimiento de la gramática, el contexto y la semántica. Al procesar miles de millones de oraciones, estos modelos pueden comprender las complejidades del lenguaje y capturar eficazmente sus matices.

Ejemplos de modelos de lenguaje pre-entrenados populares incluyen BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) y muchos más. Estos modelos son conocidos por su capacidad para realizar tareas como generación de texto, clasificación de sentimientos y comprensión del lenguaje con un nivel impresionante de competencia.

Discutamos uno de los modelos de lenguaje en detalle.

GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) es una arquitectura revolucionaria de modelos de lenguaje que ha transformado la generación y comprensión del lenguaje natural. El modelo Transformer es la base de la arquitectura GPT-3, que incorpora varios parámetros para lograr un rendimiento excepcional.

La arquitectura de GPT-3

GPT-3 está compuesto por una pila de capas de codificadores Transformer. Cada capa está formada por mecanismos de auto-atención con múltiples cabezas y redes neuronales de alimentación directa. Mientras que las redes de alimentación directa procesan y transforman las representaciones codificadas, el mecanismo de atención permite al modelo reconocer dependencias y relaciones entre palabras.

La principal innovación de GPT-3 es su enorme tamaño, que le permite capturar una gran cantidad de conocimiento del lenguaje gracias a sus asombrosos 175 mil millones de parámetros.

Implementación de código

Puedes utilizar la API de OpenAI para interactuar con el modelo GPT-3 de OpenAI. Aquí tienes un ejemplo de generación de texto utilizando GPT-3.

import openai

# Configura tus credenciales de API de OpenAI
openai.api_key = 'TU_CLAVE_DE_API'

# Define el texto de inicio para la generación de texto
prompt = "Un rápido zorro marrón salta"

# Realiza una solicitud a GPT-3 para generar texto
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=prompt,
  max_tokens=100,
  temperature=0.6
)

# Recupera el texto generado de la respuesta de la API
generated_text = response.choices[0].text

# Imprime el texto generado
print(generated_text)

Ajuste fino: Adaptando modelos a nuestras necesidades

Aquí está el detalle: aunque los modelos de lenguaje pre-entrenados son prodigiosos, no son expertos en ninguna tarea específica de manera inherente. Pueden tener un gran dominio del lenguaje, pero necesitan un ajuste fino en tareas como el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas o responder preguntas sobre dominios específicos.

El ajuste fino es como darle un toque final a estos modelos versátiles. Imagina tener un amigo con múltiples talentos que destaca en varias áreas, pero necesitas que dominen una habilidad en particular para una ocasión especial. ¿Les darías un entrenamiento específico en esa área, verdad? Eso es precisamente lo que hacemos con los modelos de lenguaje pre-entrenados durante el ajuste fino.

El ajuste fino implica entrenar el modelo pre-entrenado en un conjunto de datos más pequeño y específico para una tarea. Este nuevo conjunto de datos está etiquetado con ejemplos relevantes para la tarea objetivo. Al exponer el modelo a estos ejemplos etiquetados, puede ajustar sus parámetros y representaciones internas para adaptarse bien a la tarea objetivo.

La necesidad de ajuste fino

Aunque los modelos de lenguaje pre-entrenados son notables, no son específicos para tareas por defecto. El ajuste fino consiste en adaptar estos modelos de propósito general para realizar tareas especializadas de manera más precisa y eficiente. Cuando nos encontramos con una tarea específica de procesamiento de lenguaje natural, como el análisis de sentimientos de las reseñas de los clientes o la respuesta a preguntas en un dominio particular, necesitamos ajustar finamente el modelo pre-entrenado para comprender los matices de esa tarea y dominio específicos.

Los beneficios del ajuste fino son múltiples. En primer lugar, aprovecha el conocimiento aprendido durante el pre-entrenamiento, ahorrando tiempo y recursos computacionales sustanciales que de otro modo serían necesarios para entrenar un modelo desde cero. En segundo lugar, el ajuste fino nos permite obtener mejores resultados en tareas específicas, ya que el modelo está ahora adaptado a las complejidades y matices del dominio para el cual fue ajustado finamente.

Proceso de ajuste fino: una guía paso a paso

El proceso de ajuste fino generalmente implica alimentar al modelo pre-entrenado con el conjunto de datos específico para la tarea y ajustar sus parámetros a través de retropropagación. El objetivo es minimizar la función de pérdida, que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y las etiquetas verdaderas en el conjunto de datos. Este proceso de ajuste fino actualiza los parámetros del modelo, haciéndolo más especializado para tu tarea objetivo.

Aquí vamos a recorrer el proceso de ajuste fino de un gran modelo de lenguaje para el análisis de sentimientos. Utilizaremos la biblioteca Hugging Face Transformers, que proporciona un fácil acceso a modelos pre-entrenados y utilidades para el ajuste fino.

Paso 1: Cargar el modelo de lenguaje pre-entrenado y el tokenizador

El primer paso es cargar el modelo de lenguaje pre-entrenado y su tokenizador correspondiente. Para este ejemplo, utilizaremos el modelo ‘distillery-base-uncased’, una versión más ligera de BERT.

from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification

# Cargar el tokenizador pre-entrenado
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

# Cargar el modelo pre-entrenado para clasificación de secuencias
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

Paso 2: Preparar el conjunto de datos para el análisis de sentimientos

Necesitamos un conjunto de datos etiquetado con muestras de texto y los sentimientos correspondientes para el análisis de sentimientos. Crearemos un pequeño conjunto de datos con fines ilustrativos:

texts = ["Me encantó la película. ¡Fue genial!",
         "La comida fue terrible.",
         "El clima está bien."]
sentiments = ["positivo", "negativo", "neutral"]

A continuación, utilizaremos el tokenizador para convertir las muestras de texto en identificadores de tokens y máscaras de atención que el modelo requiere.

# Tokenizar las muestras de texto
encoded_texts = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Extraer los ID de entrada y las máscaras de atención
input_ids = encoded_texts['input_ids']
attention_mask = encoded_texts['attention_mask']

# Convertir las etiquetas de sentimiento a forma numérica
sentiment_labels = [sentiments.index(sentiment) for sentiment in sentiments]

Paso 3: Agregar una cabecera de clasificación personalizada

El modelo de lenguaje pre-entrenado en sí mismo no incluye una cabecera de clasificación. Debemos agregar una al modelo para realizar el análisis de sentimientos. En este caso, agregaremos una capa lineal simple.

import torch.nn as nn

# Agregar una cabecera de clasificación personalizada en la parte superior del modelo pre-entrenado
num_classes = len(set(sentiment_labels))
classification_head = nn.Linear(model.config.hidden_size, num_classes)

# Reemplazar la cabecera de clasificación del modelo pre-entrenado con nuestra cabecera personalizada
model.classifier = classification_head

Paso 4: Ajustar el Modelo

Con la cabeza de clasificación personalizada en su lugar, ahora podemos ajustar el modelo en el conjunto de datos de análisis de sentimientos. Utilizaremos el optimizador AdamW y la función de pérdida CrossEntropyLoss.

import torch.optim as optim

# Definir el optimizador y la función de pérdida
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# Ajustar el modelo
num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=torch.tensor(sentiment_labels))
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

¿Qué es el Ajuste Fino de Instrucciones?

El ajuste fino de instrucciones es una técnica especializada para adaptar modelos de lenguaje grandes para realizar tareas específicas basadas en instrucciones explícitas. Mientras que el ajuste fino tradicional implica entrenar un modelo en datos específicos de la tarea, el ajuste fino de instrucciones va más allá al incorporar instrucciones de alto nivel o demostraciones para guiar el comportamiento del modelo.

Este enfoque permite a los desarrolladores especificar salidas deseadas, fomentar ciertos comportamientos o lograr un mejor control sobre las respuestas del modelo. En esta guía completa, exploraremos el concepto de ajuste fino de instrucciones y su implementación paso a paso.

Proceso de Ajuste Fino de Instrucciones

¿Y si pudiéramos ir más allá del ajuste fino tradicional y proporcionar instrucciones explícitas para guiar el comportamiento del modelo? El ajuste fino de instrucciones hace eso, ofreciendo un nuevo nivel de control y precisión sobre las salidas del modelo. Aquí exploraremos el proceso de ajuste fino de instrucciones en modelos de lenguaje grandes para el análisis de sentimientos.

Paso 1: Cargar el Modelo de Lenguaje Pre-entrenado y el Tokenizador

Para comenzar, carguemos el modelo de lenguaje pre-entrenado y su tokenizador. Utilizaremos GPT-3, un modelo de lenguaje de última generación, para este ejemplo.

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2ForSequenceClassification

# Cargar el tokenizador pre-entrenado
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# Cargar el modelo pre-entrenado para clasificación de secuencias
model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained('gpt2')

Paso 2: Preparar los Datos de Instrucción y el Conjunto de Datos de Análisis de Sentimientos

Para el ajuste fino de instrucciones, necesitamos aumentar el conjunto de datos de análisis de sentimientos con instrucciones explícitas para el modelo. Creemos un pequeño conjunto de datos para la demostración:

texts = ["Me encantó la película. ¡Fue genial!",
         "La comida fue terrible.",
         "El clima está bien."]
sentiments = ["positivo", "negativo", "neutral"]
instructions = ["Analiza el sentimiento del texto e identifica si es positivo.",
                "Analiza el sentimiento del texto e identifica si es negativo.",
                "Analiza el sentimiento del texto e identifica si es neutral."]

A continuación, tokenizemos los textos, sentimientos e instrucciones utilizando el tokenizador:

# Tokenizar los textos, sentimientos e instrucciones
encoded_texts = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
encoded_instructions = tokenizer(instructions, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Extraer los IDs de entrada, las máscaras de atención y los IDs de instrucción
input_ids = encoded_texts['input_ids']
attention_mask = encoded_texts['attention_mask']
instruction_ids = encoded_instructions['input_ids']

Paso 3: Personalizar la Arquitectura del Modelo con Instrucciones

Para incorporar instrucciones durante el ajuste fino, necesitamos personalizar la arquitectura del modelo. Podemos hacer esto concatenando los IDs de instrucción con los IDs de entrada:

import torch

# Concatenar los IDs de instrucción con los IDs de entrada y ajustar la máscara de atención
input_ids = torch.cat([instruction_ids, input_ids], dim=1)
attention_mask = torch.cat([torch.ones_like(instruction_ids), attention_mask], dim=1)

Paso 4: Ajustar el Modelo con Instrucciones

Con las instrucciones incorporadas, ahora podemos ajustar el modelo GPT-3 en el conjunto de datos aumentado. Durante el ajuste fino, las instrucciones guiarán el comportamiento del modelo en el análisis de sentimientos.

import torch.optim as optim

# Definir el optimizador y la función de pérdida
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# Ajustar el modelo
num_epochs = 3
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=torch.tensor(sentiments))
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

El ajuste fino de instrucciones lleva el poder del ajuste fino tradicional al siguiente nivel, permitiéndonos controlar el comportamiento de los modelos de lenguaje grandes de manera precisa. Al proporcionar instrucciones explícitas, podemos guiar la salida del modelo y lograr resultados más precisos y personalizados.

Diferencias clave entre los dos enfoques

El ajuste fino estándar implica entrenar un modelo en un conjunto de datos etiquetado, perfeccionando su capacidad para realizar tareas específicas de manera efectiva. Pero si queremos proporcionar instrucciones explícitas para guiar el comportamiento del modelo, entra en juego el ajuste fino de instrucciones, que ofrece un control y adaptabilidad sin precedentes.

Aquí se presentan las diferencias críticas entre el ajuste fino de instrucciones y el ajuste fino estándar.

Requisitos de datos: El ajuste fino estándar se basa en una cantidad significativa de datos etiquetados para la tarea específica, mientras que el ajuste fino de instrucciones se beneficia de la guía proporcionada por instrucciones explícitas, lo que lo hace más adaptable con datos etiquetados limitados.
Control y precisión: El ajuste fino de instrucciones permite a los desarrolladores especificar salidas deseadas, fomentar ciertos comportamientos o lograr un mejor control sobre las respuestas del modelo. El ajuste fino estándar puede no ofrecer este nivel de control.
Aprendizaje a partir de instrucciones: El ajuste fino de instrucciones requiere un paso adicional de incorporar instrucciones en la arquitectura del modelo, que el ajuste fino estándar no requiere.

Introducción al olvido catastrófico: un desafío peligroso

A medida que navegamos en el mundo del ajuste fino, nos encontramos con el desafío peligroso del olvido catastrófico. Este fenómeno ocurre cuando el ajuste fino del modelo en una nueva tarea borra o “olvida” el conocimiento adquirido durante el preentrenamiento. El modelo pierde su comprensión de la estructura del lenguaje más amplia, ya que se enfoca únicamente en la nueva tarea.

Imagina nuestro modelo de lenguaje como la bodega de un barco llena de diferentes contenedores de conocimiento, cada uno representando diferentes matices lingüísticos. Durante el preentrenamiento, estos contenedores se llenan cuidadosamente con comprensión del lenguaje. La tripulación del barco reorganiza los contenedores cuando nos acercamos a una nueva tarea y comenzamos el ajuste fino. Vacían algunos para hacer espacio para el conocimiento específico de la nueva tarea. Desafortunadamente, se pierde parte del conocimiento original, lo que conduce al olvido catastrófico.

Mitigando el olvido catastrófico: salvaguardando el conocimiento

Para navegar por las aguas del olvido catastrófico, necesitamos estrategias para salvaguardar el valioso conocimiento capturado durante el preentrenamiento. Hay dos enfoques posibles.

Ajuste fino de múltiples tareas: aprendizaje progresivo

Aquí introducimos gradualmente la nueva tarea en el modelo. Inicialmente, el modelo se enfoca en el conocimiento del preentrenamiento y gradualmente incorpora los datos de la nueva tarea, minimizando el riesgo de olvido catastrófico.

El ajuste fino de instrucciones de múltiples tareas adopta un nuevo paradigma al entrenar simultáneamente modelos de lenguaje en múltiples tareas. En lugar de ajustar fino el modelo para una tarea a la vez, proporcionamos instrucciones explícitas para cada tarea, guiando el comportamiento del modelo durante el ajuste fino.

Beneficios del ajuste fino de instrucciones de múltiples tareas

Transferencia de conocimiento: El modelo adquiere ideas y conocimientos de diferentes dominios al entrenar en múltiples tareas, mejorando su comprensión general del lenguaje.
Representaciones compartidas: El ajuste fino de instrucciones de múltiples tareas permite que el modelo comparta representaciones entre tareas. Este intercambio de conocimientos mejora las capacidades de generalización del modelo.
Eficiencia: El entrenamiento en múltiples tareas de manera simultánea reduce el costo computacional y el tiempo en comparación con el ajuste fino de cada tarea individualmente.

Ajuste fino eficiente de parámetros: transferencia de aprendizaje

Aquí congelamos ciertas capas del modelo durante el ajuste fino. Al congelar las capas iniciales responsables de la comprensión fundamental del lenguaje, preservamos el conocimiento central mientras ajustamos fino solo las capas posteriores para la tarea específica.

Comprensión de PEFT

La memoria es necesaria para el ajuste fino completo para almacenar el modelo y varios otros parámetros relacionados con el entrenamiento. Debes poder asignar memoria para los estados del optimizador, los gradientes, las activaciones hacia adelante y la memoria temporal durante todo el proceso de entrenamiento, incluso si tu computadora puede contener el peso del modelo de cientos de gigabytes para los modelos más grandes. Estas partes adicionales pueden ser mucho más grandes que el modelo y rápidamente superar las capacidades del hardware de consumo.

Las técnicas de ajuste fino de parámetros eficientes solo actualizan un pequeño subconjunto de parámetros en lugar de un ajuste fino completo, que actualiza cada peso del modelo durante el aprendizaje supervisado. Algunas técnicas se centran en el ajuste fino de una parte de los parámetros del modelo existentes, como capas o componentes específicos, mientras se congela la mayoría de los pesos del modelo. Otros métodos agregan algunos parámetros o capas nuevas y solo ajustan fino los nuevos componentes; no afectan los pesos originales del modelo. La mayoría, si no todos, los pesos LLM se mantienen congelados utilizando PEFT. Como resultado, en comparación con el LLM original, hay significativamente menos parámetros entrenados.

¿Por qué PEFT?

PEFT potencia modelos eficientes en parámetros con un rendimiento impresionante, revolucionando el panorama de NLP. Aquí hay algunas razones por las que usamos PEFT.

Costos computacionales reducidos: PEFT requiere menos GPUs y tiempo de GPU, lo que lo hace más accesible y rentable para entrenar modelos de lenguaje grandes.
Tiempos de entrenamiento más rápidos: Con PEFT, los modelos terminan el entrenamiento más rápido, lo que permite iteraciones rápidas y una implementación más rápida en aplicaciones del mundo real.
Requisitos de hardware más bajos: PEFT funciona eficientemente con GPUs más pequeñas y requiere menos memoria, lo que lo hace factible para entornos con recursos limitados.
Mejor rendimiento de modelado: PEFT produce modelos más robustos y precisos para diversas tareas al reducir el sobreajuste.
Almacenamiento eficiente de espacio: Con pesos compartidos en diferentes tareas, PEFT minimiza los requisitos de almacenamiento, optimizando la implementación y gestión del modelo.

Ajuste fino con PEFT

Mientras se congela la mayoría de los LLM pre-entrenados, PEFT solo se acerca al ajuste fino de unos pocos parámetros del modelo, lo que reduce significativamente los costos computacionales y de almacenamiento. Esto también resuelve el problema del olvido catastrófico que se observó durante el ajuste fino completo de los LLM.

En regímenes de poca cantidad de datos, se ha demostrado que los enfoques de PEFT son superiores al ajuste fino y tienen una mejor generalización en escenarios fuera del dominio.

Cargando el modelo

Carguemos el modelo opt-6.7b aquí; sus pesos en Hub son aproximadamente 13GB en media precisión (float16). Requerirá alrededor de 7GB de memoria si los cargamos en 8 bits.

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
import torch
import torch.nn as nn
import bitsandbytes as bnb
from transformers import AutoTokenizer, AutoConfig, AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "facebook/opt-6.7b", 
    load_in_8bit=True, 
    device_map='auto',
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-6.7b")

Postprocesamiento en el modelo

Congelemos todas nuestras capas y realicemos una conversión en float32 en la capa de normalización de capas para garantizar la estabilidad antes de aplicar algún postprocesamiento al modelo de 8 bits para habilitar el entrenamiento. También realizamos una conversión en float32 en la salida de la capa final por las mismas razones.

for param in model.parameters():
  param.requires_grad = False  # congelar el modelo - entrenar adaptadores más tarde
  if param.ndim == 1:
    param.data = param.data.to(torch.float32)

model.gradient_checkpointing_enable()  # reducir el número de activaciones almacenadas
model.enable_input_require_grads()

class CastOutputToFloat(nn.Sequential):
  def forward(self, x): return super().forward(x).to(torch.float32)
model.lm_head = CastOutputToFloat(model.lm_head)

Usando LoRA

Carguemos un modelo PeftModel, utilizaremos adaptadores de rango bajo (LoRA) usando la función de utilidad get_peft_model de Peft.

La función calcula e imprime el número total de parámetros entrenables y todos los parámetros en un modelo dado. Junto con el porcentaje de parámetros entrenables, proporcionando una descripción general de la complejidad del modelo y los requisitos de recursos para el entrenamiento.

def print_trainable_parameters(model):
 
    # Imprime el número de parámetros entrenables en el modelo.
   
    trainable_params = 0
    all_param = 0
    for _, param in model.named_parameters():
        all_param += param.numel()
        if param.requires_grad:
            trainable_params += param.numel()
    print(
        f"parámetros entrenables: {trainable_params} || todos los parámetros: {all_param} || 
          % entrenable: {100 * trainable_params / all_param}"
    )

Este código utiliza la biblioteca Peft para crear un modelo LoRA con configuraciones específicas, incluyendo dropout, bias y tipo de tarea. Luego, obtiene los parámetros entrenables del modelo y muestra el número total de parámetros entrenables y todos los parámetros, junto con el porcentaje de parámetros entrenables.

from peft import LoraConfig, get_peft_model 

config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, config)
print_trainable_parameters(model)

Entrenando el Modelo

Esto utiliza las bibliotecas Hugging Face Transformers y Datasets para entrenar un modelo de lenguaje en un conjunto de datos dado. Utiliza la clase ‘transformers.Trainer’ para definir la configuración de entrenamiento, incluyendo el tamaño del lote, la tasa de aprendizaje y otras configuraciones relacionadas con el entrenamiento, y luego entrena el modelo en el conjunto de datos especificado.

import transformers
from datasets import load_dataset
data = load_dataset("Abirate/english_quotes")
data = data.map(lambda samples: tokenizer(samples['quote']), batched=True)

trainer = transformers.Trainer(
    model=model, 
    train_dataset=data['train'],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=4, 
        gradient_accumulation_steps=4,
        warmup_steps=100, 
        max_steps=200, 
        learning_rate=2e-4, 
        fp16=True,
        logging_steps=1, 
        output_dir='outputs'
    ),
    data_collator=transformers.DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False)
)
model.config.use_cache = False  # silencia las advertencias. ¡Por favor, habilitar de nuevo para inferencia!
trainer.train()

Aplicaciones del Mundo Real de Ajuste Fino de LLMs

Observaremos más de cerca algunos emocionantes casos de uso del ajuste fino de grandes modelos de lenguaje, donde los avances en PNL están transformando industrias y potenciando soluciones innovadoras.

Análisis de Sentimientos: El ajuste fino de modelos de lenguaje para el análisis de sentimientos permite a las empresas analizar comentarios de clientes, reseñas de productos y sentimientos en las redes sociales para comprender la percepción pública y tomar decisiones basadas en datos.
Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER): Al ajustar finamente los modelos para NER, se pueden extraer automáticamente entidades como nombres, fechas y ubicaciones del texto, lo que permite aplicaciones como la recuperación de información y la categorización de documentos.
Traducción de Idiomas: Los modelos ajustados finamente se pueden utilizar para la traducción automática, rompiendo barreras lingüísticas y permitiendo una comunicación fluida entre diferentes idiomas.
Chatbots y Asistentes Virtuales: Al ajustar finamente los modelos de lenguaje, los chatbots y asistentes virtuales pueden brindar respuestas más precisas y contextualmente relevantes, mejorando las experiencias de los usuarios.
Análisis de Texto Médico: Los modelos ajustados finamente pueden ayudar en el análisis de documentos médicos, registros de salud electrónicos y literatura médica, lo que ayuda a los profesionales de la salud en el diagnóstico e investigación.
Análisis Financiero: El ajuste fino de modelos de lenguaje se puede utilizar en el análisis de sentimientos financieros, la predicción de tendencias del mercado y la generación de informes financieros a partir de grandes conjuntos de datos.
Análisis de Documentos Legales: Los modelos ajustados finamente pueden ayudar en el análisis de documentos legales, revisión de contratos y resumen automático de documentos, lo que ahorra tiempo y esfuerzo a los profesionales del derecho.

En el mundo real, el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje ha encontrado aplicaciones en diversas industrias, empoderando a empresas e investigadores para aprovechar las capacidades de la PNL en una amplia gama de tareas, lo que conduce a una mayor eficiencia, una mejor toma de decisiones y experiencias de usuario enriquecidas.

Conclusión

El ajuste fino de grandes modelos de lenguaje ha surgido como una técnica poderosa para adaptar estos modelos pre-entrenados a tareas y dominios específicos. A medida que avanza el campo de la PNL, el ajuste fino seguirá siendo crucial para desarrollar modelos y aplicaciones de lenguaje de vanguardia.

Esta guía exhaustiva nos ha llevado en un viaje esclarecedor a través del mundo del ajuste fino de grandes modelos de lenguaje. Comenzamos por comprender la importancia del ajuste fino, que complementa el pre-entrenamiento y permite que los modelos de lenguaje se destaquen en tareas específicas. Elegir el modelo pre-entrenado adecuado es crucial, y exploramos modelos populares. Nos adentramos en técnicas avanzadas como el ajuste fino multitarea, el ajuste fino eficiente en parámetros y el ajuste fino de instrucciones, que empujan los límites de eficiencia y control en la PNL. Además, exploramos aplicaciones del mundo real, presenciando cómo los modelos ajustados finamente revolucionan el análisis de sentimientos, la traducción de idiomas, los asistentes virtuales, el análisis médico, las predicciones financieras y más.

Principales conclusiones

El ajuste fino complementa la pre-entrenamiento, potenciando los modelos de lenguaje para tareas específicas, lo que lo hace crucial para aplicaciones de vanguardia.
Técnicas avanzadas como multitarea, eficiencia de parámetros y ajuste fino por instrucciones empujan los límites de NLP, mejorando el rendimiento y la adaptabilidad del modelo.
Abrazar el ajuste fino revoluciona las aplicaciones del mundo real, transformando nuestra comprensión de los datos textuales, desde el análisis de sentimientos hasta los asistentes virtuales.

Con el poder del ajuste fino, navegamos por el vasto océano del lenguaje con precisión y creatividad, transformando nuestra interacción y comprensión del mundo del texto. Así que, abraza las posibilidades y libera todo el potencial de los modelos de lenguaje a través del ajuste fino, donde el futuro de NLP se moldea con cada modelo perfectamente sintonizado.

Preguntas frecuentes

Los medios mostrados en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan a discreción del autor.