Los encoders y decoders son componentes esenciales en los Modelos de Lenguaje de gran escala (Large Language Models, LLMs) como los que se basan en arquitecturas Transformer. Ambos juegan roles cruciales en el procesamiento y generación de texto. A continuación, se describen sus roles con ejemplos para clarificar su funcionamiento.
Encoders:
Los encoders se encargan de procesar y codificar las secuencias de entrada (el texto que se quiere entender). Su objetivo principal es transformar estas secuencias en representaciones internas (vectores) que el modelo puede manejar fácilmente. Este proceso consiste en varias capas de autoatención y feed-forward neural networks.
Un ejemplo concreto de un encoder se puede ver en el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). BERT es un encoder que se entrena para entender el contexto bidireccional de una palabra considerando las palabras que la rodean tanto a la izquierda como a la derecha. Por ejemplo, en la frase “El banco está cerca del río,” BERT podría entender que “banco” se refiere a un banco de río y no a una institución financiera, debido al contexto proporcionado por las palabras “cerca del río”.
Decoders:
Los decoders, por otro lado, se encargan de generar secuencias de salida a partir de las representaciones internas proporcionadas por los encoders. En modelos de traducción automática, por ejemplo, los decoders tomarían la representación codificada de una oración en un idioma (proporcionada por el encoder) y generarían la traducción correspondiente en otro idioma.
Un ejemplo práctico de decoder se puede ver en el modelo GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), que es un modelo de lenguaje autoregresivo. A diferencia de BERT, GPT-3 se enfoca principalmente en la generación de texto en función de un prompt dado. Por ejemplo, si se le proporciona la entrada “Escribe un poema sobre el mar,” GPT-3 utilizará su decoder para generar un poema coherente sobre el mar.
Modelos con ambos componentes:
Algunos modelos de lenguaje incluyen tanto encoders como decoders. Un ejemplo de estos es el modelo T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), que trata todas las tareas de procesamiento del lenguaje natural como problemas de traducción de texto a texto. En T5, el texto de entrada se codifica usando un encoder, y el decoder genera el texto de salida. Por ejemplo, en una tarea de resumen de texto, el encoder procesaría el documento original y el decoder generaría su resumen.
Fuentes utilizables:
1. “Attention is All You Need” (Vaswani et al., 2017) – Introducción fundamental de la arquitectura Transformer que explica el papel de los encoders y decoders.
2. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (Devlin et al., 2018) – Un trabajo que detalla la arquitectura y funcionamiento del modelo BERT.
3. “Language Models are Few-Shot Learners” (Brown et al., 2020) – Este artículo detalla el modelo GPT-3 y su capacidad de generación de texto mediante decoders.
4. “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer” (Raffel et al., 2019) – Documento que explica el modelo T5 y su enfoque de encoder-decoder para tareas múltiples de NLP.
En resumen, los encoders y decoders son piezas fundamentales en el funcionamiento de los LLMs, cada uno con roles específicos y aplicaciones prácticas que permiten a estos modelos arrojar resultados de alta calidad en tareas de procesamiento del lenguaje natural.
