La diferencia entre el preentrenamiento basado en modelos de lenguaje enmascarado y los modelos autorregresivos radica fundamentalmente en la manera en que estos modelos predicen y generan secuencias de texto.
Los modelos de lenguaje enmascarado, como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), se entrenan enmascarando una parte del input y luego tratando de predecir las palabras enmascaradas. Este enfoque es bidireccional, lo que significa que el modelo toma en cuenta el contexto tanto anterior como posterior a la palabra enmascarada.
Ejemplo:
Si se tiene la oración “El gato [MASK] en el tejado”, el MLM trataría de predecir la palabra “[MASK]” utilizando tanto el contexto anterior “El gato” como el posterior “en el tejado”.
Fuentes empleadas:
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805. Recuperado de https://arxiv.org/abs/1810.04805
Los MLM han demostrado ser extremadamente efectivos en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), tales como análisis de sentimientos, traducción automática y sistemas de pregunta-respuesta.
En contraste, los modelos autorregresivos, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), generan texto secuencialmente. Esto significa que el modelo genera cada palabra basándose únicamente en las palabras previas en la secuencia, sin tener acceso al contexto futuro.
Ejemplo:
Para la oración “El gato está en el tejado”, el modelo autorregresivo predeciría cada palabra una por una:
1. “El“
2. “gato“
3. “está“
4. “en“
5. “el“
6. “tejado”
En cada paso, el modelo no tiene conocimiento de las palabras siguientes, a diferencia de los MLM.
Fuentes empleadas:
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog. Recuperado de https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf
Los modelos autorregresivos son especialmente potentes en tareas de generación de texto, como redacción de historias, generación de código y diálogos de chatbots.
2. Tareas de optimización: – MLM: Optimiza prediciendo palabras enmascaradas dentro de una oración. – Modelos autorregresivos: Optimiza prediciendo la próxima palabra en una secuencia dada.
3. Aplicaciones más adecuadas: – MLM: Mejor rendimiento en tareas de comprensión del lenguaje. – Modelos autorregresivos: Mejor rendimiento en tareas de generación de texto creativa.
Fuentes adicionales empleadas:
- Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165. Recuperado de https://arxiv.org/abs/2005.14165
- Liu, Y., et al. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. Recuperado de https://arxiv.org/abs/1907.11692
En resumen, tanto el preentrenamiento basado en modelos de lenguaje enmascarado como los modelos autorregresivos tienen beneficios y aplicaciones específicas en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural. La elección entre uno u otro depende de la tarea específica que se quiere abordar.
