La función de los bancos de vocabulario en los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés) es fundamental para el correcto desempeño y eficiencia de estos modelos. Los bancos de vocabulario son esencialmente una lista extensa de palabras y tokens que el modelo utiliza para entender, procesar y generar texto. Para una comprensión integral de su papel, es útil considerar varios aspectos clave: la tokenización, la eficiencia computacional, la desambigüización semántica y el contexto cultural y lingüístico.
Una de las primeras y más importantes funciones de los bancos de vocabulario en LLMs es la tokenización. Esto implica dividir una secuencia de texto en unidades más pequeñas llamadas “tokens”. Un token puede ser una palabra, un subpalabra o incluso un carácter en algunos casos. Por ejemplo, en el caso del modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), se utiliza una técnica de tokenización llamada WordPiece, que descompone las palabras en subcomponentes frecuentes.
Fuente: Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv.
Otro papel crucial de los bancos de vocabulario es mejorar la eficiencia computacional del modelo. Los modelos de lenguaje procesan texto como secuencias de números (índices de los bancos de vocabulario). Cuanto más compactos y eficientes sean estos bancos, menor será la carga computacional. Sin embargo, hay un equilibrio delicado, ya que un banco de vocabulario muy pequeño podría no capturar adecuadamente el léxico rico y diversificado del idioma, mientras que uno muy grande aumentaría los recursos computacionales necesarios.
Fuente: Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. Advances in neural information processing systems.
Los bancos de vocabulario también juegan un papel en la desambiguación semántica. En muchos idiomas, las palabras pueden tener múltiples significados dependiendo del contexto. Un banco de vocabulario bien estructurado puede ayudar a los LLMs a desambiguar el significado apropiado con base en el contexto en el que aparece una palabra. Las técnicas avanzadas de embedding de palabras como Word2Vec y GloVe intentan mapear palabras a un espacio vectorial donde relaciones semánticas similares están a distancias similares.
Fuente: Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv.
Finalmente, los bancos de vocabulario deberían ser adaptables a contextos culturales y lingüísticos específicos para lograr una mayor precisión y relevancia en la generación de texto. Por ejemplo, el vocabulario utilizado en inglés británico puede diferir significativamente del inglés estadounidense, y estos matices afectan cómo los LLMs generan y comprenden texto. Adaptar los bancos de vocabulario para abarcar estas diferencias es crucial para una representación más precisa y matizada del lenguaje.
Fuente: Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv.
1. GPT-3: Utiliza una tokenización basada en bytes (Byte Pair Encoding o BPE), lo que permite un manejo eficiente de vocabularios extensos. Esto ayuda a gestionar una diversidad de idiomas y dialectos.
Fuente: Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog.1. BERT: Emplea WordPiece tokenization y se centra en la comprensión contextual bidireccional. El tamaño del banco de vocabulario es de 30,000 tokens, lo que equilibra la eficiencia con una rica representación del idioma.
Fuente: Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv.En conjunto, los bancos de vocabulario actúan como una columna vertebral esencial para los LLMs, permitiendo una mejor comprensión, generación y eficiencia en el procesamiento del lenguaje natural.
