Técnicas de vanguardia para aplicar modelos de lenguaje grandes
Vanguard techniques for applying large language models
Introducción
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) son pilares destacados en el siempre cambiante panorama de la inteligencia artificial. Estos modelos, como GPT-3, han demostrado impresionantes capacidades de procesamiento de lenguaje natural y generación de contenido. Sin embargo, aprovechar todo su potencial requiere comprender su funcionamiento intrincado y emplear técnicas efectivas, como el ajuste fino, para optimizar su rendimiento.
Como científico de datos con una pasión por adentrarme en las profundidades de la investigación de LLMs, me he embarcado en un viaje para desentrañar los trucos y estrategias que hacen brillar a estos modelos. En este artículo, te guiaré a través de algunos aspectos clave para crear datos de alta calidad para LLMs, construir modelos efectivos y maximizar su utilidad en aplicaciones del mundo real.
Objetivos de aprendizaje:
- Comprender el enfoque en capas del uso de LLMs, desde modelos fundamentales hasta agentes especializados.
- Aprender sobre seguridad, aprendizaje por refuerzo y la conexión de LLMs con bases de datos.
- Explorar técnicas como “LIMA”, “Distil” y preguntas-respuestas para obtener respuestas coherentes.
- Entender el ajuste fino avanzado con modelos como “phi-1” y conocer sus beneficios.
- Aprender sobre leyes de escala, reducción de sesgos y cómo abordar las tendencias del modelo.
Construyendo LLMs efectivos: Enfoques y técnicas
Cuando nos adentramos en el ámbito de los LLMs, es importante reconocer las etapas de su aplicación. Para mí, estas etapas forman una pirámide de conocimiento, donde cada capa se construye sobre la anterior. El modelo fundamental es el cimiento, es el modelo que sobresale en predecir la siguiente palabra, similar al teclado predictivo de tu teléfono inteligente.
La magia ocurre cuando tomas ese modelo fundamental y lo ajustas fino utilizando datos pertinentes a tu tarea. Aquí es donde entran en juego los modelos de chat. Al entrenar el modelo con conversaciones de chat o ejemplos instructivos, puedes hacer que muestre un comportamiento similar al de un chatbot, lo cual es una herramienta poderosa para diversas aplicaciones.
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La seguridad es primordial, especialmente porque internet puede ser un lugar bastante incivilizado. El siguiente paso implica el Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF, por sus siglas en inglés). Esta etapa alinea el comportamiento del modelo con los valores humanos y lo protege de emitir respuestas inapropiadas o inexactas.
A medida que subimos en la pirámide, encontramos la capa de aplicación. Aquí es donde los LLMs se conectan con bases de datos, lo que les permite brindar ideas valiosas, responder preguntas e incluso ejecutar tareas como generación de código o resumen de texto.
Finalmente, la cúspide de la pirámide implica la creación de agentes que pueden realizar tareas de manera independiente. Estos agentes pueden considerarse como LLMs especializados que destacan en dominios específicos, como finanzas o medicina.
Mejorando la calidad de los datos y el ajuste fino
La calidad de los datos juega un papel fundamental en la eficacia de los LLMs. No se trata solo de tener datos, sino de tener los datos correctos. Por ejemplo, el enfoque “LIMA” demostró que incluso un pequeño conjunto de ejemplos cuidadosamente seleccionados puede superar a modelos más grandes. Por lo tanto, el enfoque se desplaza de la cantidad a la calidad.
La técnica “Distil” ofrece otra avenida intrigante. Al agregar razonamientos a las respuestas durante el ajuste fino, estás enseñando al modelo el “qué” y el “por qué”. Esto a menudo da como resultado respuestas más sólidas y coherentes.
También vale la pena destacar el enfoque ingenioso de Meta de crear pares de preguntas a partir de respuestas. Al aprovechar un LLM para formular preguntas basadas en soluciones existentes, esta técnica abre el camino a un conjunto de datos de entrenamiento más diverso y efectivo.
Creando pares de preguntas a partir de PDFs utilizando LLMs
Una técnica particularmente fascinante implica generar preguntas a partir de respuestas, un concepto que parece paradójico a primera vista. Esta técnica se asemeja a la ingeniería inversa del conocimiento. Imagina tener un texto y querer extraer preguntas de él. Aquí es donde los LLMs destacan.
Por ejemplo, utilizando una herramienta como LLM Data Studio, puedes cargar un PDF y la herramienta generará preguntas relevantes basadas en el contenido. Al emplear tales técnicas, puedes crear conjuntos de datos de manera eficiente que doten a los LLMs del conocimiento necesario para realizar tareas específicas.
Mejorando las habilidades del modelo a través del ajuste fino
Bien, hablemos del ajuste fino. Imagina esto: un modelo de 1.3 mil millones de parámetros entrenado desde cero en un conjunto de 8 A100 en tan solo cuatro días. Asombroso, ¿verdad? Lo que antes era un esfuerzo costoso ahora se ha vuelto relativamente económico. El giro fascinante aquí es el uso de GPT 3.5 para generar datos sintéticos. Ingresa “phi-1”, el nombre de la familia de modelos que levanta una ceja intrigada. Recuerda, esto es territorio previo al ajuste fino. La magia ocurre al abordar la tarea de crear código Pythonico a partir de cadenas de documentación.
¿Cuál es el trato con las leyes de escala? Imagínalas como las reglas que rigen el crecimiento de los modelos, generalmente más grande significa mejor. Sin embargo, espera un momento porque la calidad de los datos entra en juego como un factor determinante. ¿El secreto? A veces, un modelo más pequeño puede superar a sus contrapartes más grandes. ¡Redoble de tambores, por favor! GPT-4 se roba el espectáculo aquí, reinando supremo. Destaca especialmente el WizzardCoder con una puntuación ligeramente más alta. Pero espera, la pièce de résistance es phi-1, el más pequeño del grupo, superándolos a todos. Es como el perdedor que gana la carrera.
Recuerda, esta competencia se trata de crear código Python a partir de cadenas de documentación. Phi-1 puede ser tu genio del código, pero no le pidas que construya tu sitio web usando GPT-4, eso no es lo suyo. Hablando de phi-1, es una maravilla de 1.3 mil millones de parámetros, formada a través de 80 épocas de preentrenamiento en 7 mil millones de tokens. Un banquete híbrido de conjuntos de datos de calidad de libro de texto generados sintéticamente y filtrados prepara el escenario. Con un toque de ajuste fino para ejercicios de código, su rendimiento alcanza nuevas alturas.
Reduciendo el Sesgo y las Tendencias del Modelo
Pausemos y exploremos el curioso caso de las tendencias del modelo. ¿Alguna vez has oído hablar de la adulación? Es ese inocente colega de oficina que siempre asiente con la cabeza ante tus ideas no tan geniales. Resulta que los modelos de lenguaje también pueden mostrar tales tendencias. Imagina un escenario hipotético en el que afirmas que 1 más 1 es igual a 42, mientras afirmas tu habilidad matemática. Estos modelos están programados para complacernos, por lo que podrían estar de acuerdo contigo. DeepMind entra en escena, arrojando luz sobre el camino para reducir este fenómeno.
Para frenar esta tendencia, surge una solución ingeniosa: enseñar al modelo a ignorar las opiniones del usuario. Estamos eliminando la característica de “sí, hombre” presentando instancias en las que debería estar en desacuerdo. Es un poco de un viaje, documentado en un artículo de 20 páginas. Si bien no es una solución directa a las alucinaciones, es un camino paralelo que vale la pena explorar.
Agentes Efectivos y Llamadas de API
Imagina una instancia autónoma de un LLM, un agente, capaz de realizar tareas de forma independiente. Estos agentes son el tema de conversación, pero desafortunadamente, su talón de Aquiles son las alucinaciones y otros problemas molestos. Aquí entra en juego una anécdota personal mientras jugaba con agentes por una cuestión de practicidad.
Considera un agente encargado de reservar vuelos u hoteles a través de APIs. ¿La trampa? Debe evitar esas molestas alucinaciones. Ahora, volvamos a ese artículo. ¿La fórmula secreta para reducir las alucinaciones al llamar a la API? Ajuste fino con montones de ejemplos de llamadas a la API. La simplicidad reina supremamente.
Combinando APIs y Anotaciones de LLM
Combinar APIs con Anotaciones de LLM, suena como una sinfonía tecnológica, ¿no crees? La receta comienza con un tesoro de ejemplos recopilados, seguido de una pizca de anotaciones de ChatGPT para dar sabor. ¿Recuerdas esas APIs que no son amigables? Se filtran, abriendo paso a un proceso de anotación efectivo.
La guinda del pastel es la búsqueda tipo “depth-first”, asegurando que solo las APIs que realmente funcionan sean seleccionadas. Esta mina de oro anotada ajusta fino un modelo LlaMA 1, ¡y voilà! Los resultados son impresionantes. Créeme, estos documentos aparentemente dispares se entrelazan sin problemas para formar una estrategia formidable.
Conclusión
Y ahí lo tienes, la segunda mitad de nuestra emocionante exploración de las maravillas de los modelos de lenguaje. Hemos recorrido el paisaje, desde las leyes de escala hasta las tendencias del modelo y desde agentes eficientes hasta la elegancia de llamar a las APIs. Cada pieza del rompecabezas contribuye a una obra maestra de IA que reescribe el futuro. Así que, mis compañeros buscadores de conocimiento, recuerden estos trucos y técnicas, porque seguirán evolucionando y estaremos aquí listos para descubrir la próxima ola de innovaciones en IA. Hasta entonces, ¡feliz exploración!
Puntos clave:
- Técnicas como “LIMA” revelan que conjuntos de datos más pequeños y bien seleccionados pueden superar a los más grandes.
- Incorporar la lógica en las respuestas durante el ajuste fino y técnicas creativas como pares de preguntas de respuestas mejora las respuestas de LLM.
- Agentes efectivos, APIs y técnicas de anotación contribuyen a una estrategia de IA robusta, uniendo componentes dispares en un todo coherente.
Preguntas Frecuentes
Sobre el Autor: Sanyam Bhutani
Sanyam Bhutani es un científico de datos senior y Kaggle Grandmaster en H2O, donde toma chai y crea contenido para la comunidad. Cuando no está tomando chai, se le encontrará haciendo senderismo en el Himalaya, a menudo con documentos de investigación de LLM. Durante los últimos 6 meses, ha estado escribiendo sobre Generative AI todos los días en Internet. Antes de eso, fue reconocido por su podcast Kaggle #1: Chai Time Data Science, y también era ampliamente conocido en Internet por “maximizar la potencia de cálculo por pulgada cúbica de una caja ATX” al instalar 12 GPUs en su oficina en casa.
Página de DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/cutting-edge-tricks-of-applying-large-language-models
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