Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) son sistemas de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar texto natural de manera avanzada. La formación de estos modelos implica varias etapas y técnicas sofisticadas dentro del campo del aprendizaje automático (machine learning), específicamente en el área de procesamiento del lenguaje natural (natural language processing, NLP). A continuación, detallo el proceso de formación de los LLM, basándome en fuentes reconocidas y confiables.
El primer paso en la formación de un LLM es la recopilación de grandes volúmenes de datos textuales. Estas fuentes pueden incluir libros, artículos, sitios web, y otros tipos de texto disponibles en varias lenguas. Por ejemplo, el modelo GPT-3, desarrollado por OpenAI, se entrenó utilizando una mezcla de datos de Wikipedia, libros escaneados, artículos, y foros, que suman aproximadamente 45 terabytes de texto.
Los datos recopilados deben ser limpiados y preprocesados. Este proceso incluye la eliminación de texto irrelevante, la corrección de errores tipográficos y la normalización de formatos para que el contenido sea consistente. Las técnicas de limpieza de datos aseguran que el modelo aprenda de datos de alta calidad. [1]
La arquitectura de un LLM generalmente se basa en la estructura denominada Transformer, introducida por Vaswani et al. en 2017. Los Transformers utilizan una atención auto-reguladora, lo que les permite procesar y comprender las relaciones entre palabras en una secuencia de texto de manera más efectiva que los modelos anteriores como los RNNs (Redes Neuronales Recurrentes) y los LSTMs (Memorias a Largo Plazo).
Los Transformers están compuestos por dos partes principales: el codificador y el decodificador. Sin embargo, los LLM como GPT utilizan solo la parte del decodificador con múltiples capas apiladas para entender y generar texto. Cada capa del decodificador contiene subcapas de atención y bloques de feed-forward. [2]
El entrenamiento de un LLM es un proceso computacionalmente intensivo que se lleva a cabo en supercomputadoras con múltiples GPUs (unidades de procesamiento gráfico) o TPUs (unidades de procesamiento tensorial). El modelo se entrena mediante aprendizaje supervisado, donde se le proporciona una secuencia de palabras y se le entrena para predecir la siguiente palabra en la secuencia. Este proceso se repite millones de veces hasta que el modelo optimiza sus parámetros internos para minimizar el error de predicción.
El entrenamiento utiliza técnicas de retropropagación y optimización como el Descenso del Gradiente Estocástico (SGD) y sus variantes, como Adam. Estas técnicas ajustan los pesos y sesgos del modelo para mejorar su precisión en tareas de predicción de texto. [3]
Una vez entrenado, el modelo se evalúa utilizando conjuntos de datos que no se han utilizado durante el entrenamiento. Esto es para asegurar que el modelo generalice bien y no simplemente memorice los datos de entrenamiento. Las métricas de evaluación pueden incluir precisión, recall, F1-score, y métricas de pérdida (loss), entre otras.
Después de la evaluación inicial, los modelos pueden someterse a un ajuste fino (fine-tuning) específico para tareas particulares. Por ejemplo, un modelo entrenado en corpus general puede ajustarse para realizar tareas específicas como traducción, resumen de textos, o generación de código.
- GPT-3: Uno de los modelos más avanzados y populares, con 175 mil millones de parámetros. Utilizado en aplicaciones desde chatbots hasta generación de contenido creativo.
- BERT: Desarrollado por Google, enfocado en tareas de comprensión del lenguaje y búsqueda.
- T5: También de Google, diseñado como un modelo unificador para tareas de NLP mediante la reformulación de todas las tareas en un problema de traducción de texto a texto. [4]
1. “Language Models are Few-Shot Learners” – Brown et al., OpenAI (2020).
2. “Attention is All You Need” – Vaswani et al., Google (2017).
3. Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (2016).
4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – Devlin et al., Google (2019).
