Las técnicas avanzadas de ajuste para los modelos de lenguaje de gran escala (Large Language Models o LLMs) son procedimientos sofisticados destinados a mejorar la precisión y eficiencia de estos modelos en tareas específicas. A continuación, se describen algunas de las técnicas avanzadas más prominentes.
El Fine-Tuning (ajuste fino) implica ajustar un modelo preentrenado en un conjunto de datos específico para una tarea particular. Esto se logra mediante la actualización de los pesos del modelo para minimizar una función de pérdida específica para la tarea. Un ejemplo notable es el ajuste fino de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) para tareas de clasificación de texto. Según Devlin et al. (2019), este procedimiento ha resultado en mejoras significativas en tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la clasificación de sentimiento y la detección de entes nombrados.
Fuente:
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), 4171–4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423
El aprendizaje por transferencia implica la aplicación del conocimiento adquirido por un modelo en una tarea particular para mejorar el rendimiento en otra tarea relacionada. Por ejemplo, un LLM preentrenado en un corpus grande de texto puede ser ajustado para realizar tareas específicas como la traducción automática o el resumen de textos. El principio subyacente es que las características aprendidas en el preentrenamiento son generales y pueden transferirse eficazmente a nuevas tareas con suficiente similitud.
Fuente:
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. https://doi.org/10.1109/TKDE.2009.191
El aprendizaje continuo se centra en la capacidad de un modelo para aprender de manera continua y adaptarse a nuevos datos mientras retiene conocimientos previamente adquiridos. Los enfoques como Elastic Weight Consolidation (EWC) y el aprendizaje basada en la regularización se utilizan para mitigar el problema del “desaprendizaje catastrófico”, donde el modelo tiende a olvidar lo que aprendió anteriormente cuando se entrena en nuevos datos.
Fuente:
- Kirkpatrick, J., Pascanu, R., Rabinowitz, N., Veness, J., Desjardins, G., Rusu, A. A., Milan, K., Quan, J., Ramalho, T., Grabska-Barwinska, A., Hassabis, D., Clopath, C., Kumaran, D., & Hadsell, R. (2017). Overcoming catastrophic forgetting in neural networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(13), 3521-3526. https://doi.org/10.1073/pnas.1611835114
El aumento de datos es otra técnica avanzada que se utiliza para crear versiones modificadas de datos de entrenamiento existentes para mejorar la generalización del modelo. En el contexto de los LLMs, técnicas como la traducción de ida y vuelta (back-translation) y la sustitución de sinónimos pueden ser usadas para generar nuevos ejemplos de entrenamiento, mejorando así la robustez del modelo.
Fuente:
- Wei, J., & Zou, K. (2019). EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), 6382–6388. https://doi.org/10.18653/v1/D19-1670
El Few-Shot Learning trata de entrenar un modelo para que realice bien una tarea con muy pocos ejemplos de entrenamiento. Métodos basados en el zero-shot y few-shot learning han demostrado ser efectivos, especialmente con modelos como GPT-3 que tienen una capacidad impresionante para generar texto coherente con una cantidad mínima de datos de entrenamiento.
Fuente:
- Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165
En resumen, las técnicas avanzadas de ajuste para los LLMs son variadas y se enfocan en mejorar el rendimiento del modelo mediante diferentes estrategias. Estas incluyen el fine-tuning, aprendizaje por transferencia, aprendizaje continuo, aumento de datos y few-shot learning, entre otras. Usando estas técnicas, los LLMs pueden ser adaptados para una amplia variedad de tareas específicas con una alta precisión y eficiencia.
