Sí, puedo responder a la pregunta en español y proporcionar las fuentes utilizadas. Las técnicas de regularización son fundamentales en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (Large Language Models o LLMs) para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización. A continuación se explican algunas de las técnicas más comunes:
1. Dropout: Es una técnica donde, durante el entrenamiento, se desactivan aleatoriamente ciertas neuronas en cada capa con una probabilidad específica. Esto evita que las neuronas se vuelvan demasiado dependientes entre sí y ayuda a que el modelo aprenda representaciones más robustas. Srivastava et al. (2014) propusieron el dropout en su artículo “Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting”.
– Ejemplo: En un modelo de lenguaje grande, aplicar un dropout con una tasa del 0.5 en capas intermedias puede ayudar a mejorar la capacidad de generalización del modelo durante el entrenamiento. Fuente utilizada: Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15, 1929-1958.2. L2 Regularization (Ridge Regression): Consiste en agregar una penalización basada en la suma de los cuadrados de los pesos del modelo a la función de pérdida. Esta técnica busca mantener los pesos más pequeños para evitar que cualquier neurona tenga una influencia desproporcionada.
– Ejemplo: Al entrenar un modelo GPT-3, la L2 regularization se puede aplicar para evitar que los pesos en ciertas capas se vuelvan excesivamente grandes, lo que podría conducir a un sobreajuste. Fuente utilizada: Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.3. Early Stopping: Interrumpe el entrenamiento cuando el rendimiento en un conjunto de validación empieza a deteriorarse. Esto ayuda a evitar el sobreajuste al detener el entrenamiento antes de que el modelo comience a memorizar el ruido en los datos de entrenamiento.
– Ejemplo: Al entrenar un modelo BERT, se monitorea la pérdida en el conjunto de validación y se detiene el entrenamiento si la pérdida no mejora durante un número determinado de épocas. Fuente utilizada: Prechelt, L. (1998). Early Stopping – But When?. In Neural Networks: Tricks of the Trade (pp. 55-69). Springer.4. Data Augmentation: Esta técnica implica modificar los datos de entrenamiento de diversas maneras (como traducción, reorganización de palabras, etc.) para generar ejemplos adicionales. En el caso de LLMs, se puede generar más texto variado a partir de los datos existentes.
– Ejemplo: Para un modelo de lenguaje entrenado con textos en varios idiomas, usar traducción automática de textos existentes a otros idiomas para crear un conjunto de entrenamiento más diverso. Fuente utilizada: Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. Journal of Big Data, 6(1), 60.5. Weight Sharing: Se refiere a la práctica de utilizar los mismos pesos en diferentes partes de la red, lo que reduce el número total de parámetros y, por lo tanto, el riesgo de sobreajuste.
– Ejemplo: En modelos Transformer, el mecanismo de atención usa la técnica de compartición de pesos en las capas de autoatención para monitorizar palabras en diferentes posiciones de manera eficiente. Fuente utilizada: Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems.6. Batch Normalization: Se utiliza para normalizar las salidas de cada capa, lo que estabiliza y acelera el proceso de entrenamiento.
– Ejemplo: Aplicar batch normalization en un modelo T5 puede ayudar a mantener el gradiente estable y mejorar la convergencia del modelo. Fuente utilizada: Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015). Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning.Estas técnicas, cuando se combinan adecuadamente, pueden mejorar significativamente la capacidad de un LLM para generalizar bien a datos nuevos, reduciendo el riesgo de sobreajuste.
