En el contexto de los LLM (Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño, por sus siglas en inglés), la formación previa y el perfeccionamiento son dos fases cruciales que contribuyen al rendimiento y la precisión del modelo.
Durante la formación previa, el modelo aprende aspectos como:
- Gramática y sintaxis.
- Relaciones entre palabras y frases.
- Contextos temáticos amplios.
La formación previa es computacionalmente intensiva y generalmente se lleva a cabo en supercomputadoras utilizando procesos de aprendizaje profundo, específicamente redes neuronales. Por ejemplo, GPT-3 fue entrenado utilizando una infraestructura poderosa provista por OpenAI, que involucró miles de GPUs durante semanas o meses.
Las fuentes utilizadas para la formación previa de modelos como GPT-3 pueden incluir textos de dominio público como Wikipedia, artículos de noticias, libros, y otros textos variados que están legalmente disponibles para su uso.
Fuentes:
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog, 1(8).
Durante esta fase, el modelo se entrena adicionalmente utilizando un conjunto de datos más pequeño pero más específico para el caso de uso deseado. Por ejemplo, si se desea que un LLM proporcione asistencia legal, se podría perfeccionar utilizando bases de datos de jurisprudencia, textos legales y artículos académicos en derecho. Esto permite que el modelo refine sus conocimientos y mejore su precisión en el dominio específico.
Ejemplos de perfeccionamiento incluyen:
- Ajuste de un modelo de GPT-3 para responder preguntas de trivia.
- Entrenamiento adicional para personalizar respuestas en un chatbot de atención al cliente.
- Optimización de un modelo para traducción automática en un par de idiomas específico.
El perfeccionamiento es menos intensivo en términos computacionales comparado con la formación previa y a menudo puede realizarse utilizando recursos de cómputo más modestos.
Fuentes:
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., … & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A robustly optimized BERT pretraining approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692.
En resumen, tanto la formación previa como el perfeccionamiento son fundamentales para el rendimiento y la adaptabilidad de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño. La formación previa proporciona una base sólida y amplia de conocimiento, mientras que el perfeccionamiento adapta y optimiza el modelo para tareas y dominios específicos. Este doble enfoque asegura que los LLM puedan ser altamente competentes en una variedad de aplicaciones.
