Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) han avanzado considerablemente gracias a diversos marcos y bibliotecas que facilitan su desarrollo, entrenamiento e implementación. Aquí están algunos de los más destacados, junto con ejemplos y fuentes reconocidas:
1. TensorFlow: TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que se utiliza ampliamente para tareas de aprendizaje automático, incluidas las relacionadas con LLM. TensorFlow ofrece una serie de herramientas y APIs que facilitan el diseño y el entrenamiento de modelos de lenguaje. Por ejemplo, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo que se entrena y se implementa a menudo utilizando TensorFlow.
Ejemplo: Utilizar el marco de TensorFlow para entrenar un modelo BERT en grandes volúmenes de texto, permitiendo tareas como la clasificación de texto, el etiquetado de entidades y las tareas de búsqueda de preguntas y respuestas. Fuente: Google. (2023). [TensorFlow – An open source machine learning framework](https://www.tensorflow.org/).2. PyTorch: PyTorch es otra biblioteca popular para el aprendizaje profundo y es conocida por su flexibilidad y facilidad de uso. Desarrollada por Facebook, PyTorch es ampliamente utilizada para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y para construir modelos LLM. Modelos como GPT-2 y GPT-3 de OpenAI se han desarrollado y se han implementado usando PyTorch.
Ejemplo: Utilizar PyTorch para implementar un modelo GPT-3 que permita la generación de texto coherente y significativo a partir de ciertas entradas. Este modelo puede ser utilizado en aplicaciones como chatbots, generación automática de contenido y más. Fuente: Facebook AI Research. (2023). [PyTorch – An open source machine learning library](https://pytorch.org/).3. Hugging Face Transformers: Esta es una de las bibliotecas más completas y fáciles de usar para modelos de transformación y LLM. Hugging Face proporciona tanto el acceso a modelos preentrenados (como BERT, GPT-2, GPT-3) como la funcionalidad para entrenar y ajustar modelos en nuevos datos.
Ejemplo: Utilizar la biblioteca de Hugging Face para descargar un modelo preentrenado de GPT-2 y luego afinarlo en un conjunto de datos específico, como correos electrónicos empresariales, para tareas de generación de texto o análisis de sentimientos. Fuente: Hugging Face. (2023). [Transformers – State-of-the-art Natural Language Processing](https://huggingface.co/transformers/).4. fastai: Basado en PyTorch, fastai es un marco que simplifica muchos aspectos del aprendizaje automático y profundo. Ofrece módulos de alto nivel que permiten a los usuarios construir modelos complejos con relativamente poco código. fastai ha sido utilizado para tareas de NLP y para entrenar modelos de lenguaje con grandes volúmenes de datos.
Ejemplo: Utilizar fastai para entrenar un modelo secuencial de lenguaje que puede ser utilizado para tareas de predicción de la siguiente palabra o para completar frases en aplicaciones de autocompletado. Fuente: fast.ai. (2023). [fastai – A Layered API for Deep Learning](https://www.fast.ai/).5. AllenNLP: Desarrollado por el Instituto Allen para la Inteligencia Artificial, AllenNLP es una biblioteca diseñada específicamente para la investigación en NLP. Proporciona herramientas y modelos para una variedad de tareas en NLP, incluyendo modelos LLM.
Ejemplo: Implementar un modelo de análisis de sentimientos entrenado utilizando AllenNLP que puede clasificar las emociones en textos de redes sociales. Fuente: Allen Institute for AI. (2023). [AllenNLP – An open-source NLP research library](https://allennlp.org/).Cada uno de estos marcos y bibliotecas ofrece un conjunto único de herramientas y capacidades que hacen que trabajar con modelos de lenguaje de gran tamaño sea más accesible y eficiente. La elección del marco dependerá de los requisitos específicos del proyecto, de la comunidad de soporte y de las preferencias personales del desarrollador.
