En los últimos meses se ha visto un aumento significativo en la popularidad de los modelos de lenguajes grandes (LLM). Basados en las fortalezas del procesamiento del lenguaje natural, la comprensión del lenguaje natural y la generación del lenguaje natural, estos modelos han demostrado sus capacidades en casi todas las industrias. Con la introducción de la Inteligencia Artificial Generativa, estos modelos se han entrenado para producir respuestas textuales como los humanos.
Con los conocidos modelos GPT, OpenAI ha demostrado el poder de los LLM y allanó el camino para desarrollos transformadores. Métodos como el ajuste fino y la generación aumentada de recuperación (RAG) mejoran las capacidades de los modelos de IA al proporcionar respuestas a los problemas que surgen de la búsqueda de respuestas más precisas y contextualmente ricas.
Recuperación de Generación Aumentada (RAG)
En RAG se combinan los modelos generativos y basados en la recuperación. A diferencia de los modelos generativos convencionales, RAG incorpora datos específicos y actuales sin cambiar el modelo subyacente, lo que le permite operar más allá de los límites del conocimiento preexistente.
La idea fundamental de RAG es construir repositorios de conocimiento basados en los datos de una organización o dominio particular. La IA generativa accede a datos actuales y contextualmente relevantes a medida que los repositorios se actualizan periódicamente. Esto permite que el modelo responda a las entradas de los usuarios con respuestas más precisas, complejas y adaptadas a las necesidades de la organización.
Grandes cantidades de datos dinámicos se traducen a un formato estándar y se guardan en una biblioteca de conocimientos. Después de eso, los datos se procesan utilizando modelos de lenguaje integrados para crear representaciones numéricas, que se guardan en una base de datos vectorial. RAG se asegura de que los sistemas de IA produzcan palabras, pero también lo hagan con los datos más actualizados y relevantes.
Sintonia FINA
El ajuste fino es un método mediante el cual los modelos previamente entrenados se personalizan para llevar a cabo acciones específicas o mostrar comportamientos específicos. Incluye tomar un modelo ya existente que ha sido entrenado en una gran cantidad de puntos de datos y modificarlo para alcanzar un objetivo más específico. Un modelo previamente entrenado que sea experto en producir contenido en lenguaje natural se puede perfeccionar para centrarse en la creación de chistes, poesía o resúmenes. Los desarrolladores pueden aplicar el conocimiento y las habilidades generales de un modelo enorme a un tema o tarea en particular ajustándolo.
El ajuste fino es especialmente beneficioso para mejorar el rendimiento de tareas específicas. El modelo gana competencia en la producción de resultados precisos y contextualmente relevantes para determinadas tareas al entregar información especializada a través de un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado. El tiempo y los recursos informáticos necesarios para la formación también se reducen considerablemente gracias a los ajustes, ya que los desarrolladores recurren a información preexistente en lugar de empezar desde cero. Este método permite que los modelos brinden respuestas enfocadas de manera más efectiva al adaptarse a dominios limitados.
Factores a considerar al evaluar el ajuste fino y RAG
- RAG funciona excepcionalmente bien en situaciones de datos dinámicos al solicitar periódicamente los datos más recientes de fuentes externas sin requerir un reentrenamiento frecuente del modelo. Por otro lado, Fine-tuning carece de garantía de recuperación, lo que lo hace menos confiable.
- RAG mejora las capacidades de LLM al obtener datos pertinentes de otras fuentes, lo cual es perfecto para aplicaciones que consultan documentos, bases de datos u otros repositorios de datos estructurados o no estructurados. Es posible que el ajuste fino de la información externa no sea factible para las fuentes de datos que cambian con frecuencia.
- RAG impide el uso de modelos más pequeños. El ajuste fino, por otro lado, aumenta la eficacia de los modelos pequeños, permitiendo inferencias más rápidas y menos costosas.
- Es posible que RAG no ajuste automáticamente el estilo lingüístico o la especialización de dominio en función de la información obtenida, ya que se centra principalmente en la recuperación de información. El ajuste proporciona una alineación profunda con estilos o áreas de especialización específicos al permitir ajustar el comportamiento, el estilo de escritura o el conocimiento de un dominio específico.
- RAG es generalmente menos propenso a sufrir alucinaciones y basa cada respuesta en la información recuperada. El ajuste fino puede disminuir las alucinaciones, pero cuando se expone a estímulos nuevos, aún puede causar reacciones inventadas.
- RAG proporciona transparencia al dividir la generación de respuestas en fases discretas y proporciona información sobre cómo recuperar datos. El ajuste fino aumenta la opacidad de la lógica subyacente a las respuestas.
¿En qué se diferencian los casos de uso para RAG y Fine-tuning?
Los LLM se pueden ajustar para una variedad de tareas de PNL, como categorización de texto, análisis de sentimientos, creación de texto y más, donde el objetivo principal es comprender y producir texto según la entrada. Los modelos RAG funcionan bien en situaciones en las que la tarea requiere acceso a conocimiento externo, como resúmenes de documentos, respuesta a preguntas de dominio abierto y chatbots que pueden recuperar datos de una base de conocimiento.
Diferencia entre RAG y ajuste fino según los datos de entrenamiento
Mientras perfeccionan los LLM, aunque no utilizan específicamente métodos de recuperación, se basan en material de capacitación para tareas específicas, que frecuentemente consiste en ejemplos etiquetados que coinciden con la tarea objetivo. Los modelos RAG, por otro lado, están entrenados para realizar tareas tanto de recuperación como de generación. Esto requiere combinar datos que muestren una recuperación y uso exitosos de información externa con datos supervisados para su generación.
Diferencia arquitectónica
Para ajustar un LLM, normalmente es necesario comenzar con un modelo previamente entrenado como GPT y entrenarlo con datos específicos de la tarea. La arquitectura no se modifica, con modificaciones menores a los parámetros del modelo para maximizar el rendimiento de la tarea particular. Los modelos RAG tienen una arquitectura híbrida que permite la recuperación efectiva de una fuente de conocimiento, como una base de datos o una colección de documentos, combinando un módulo de memoria externo con un LLM basado en transformador similar a GPT.
Conclusión
En conclusión, la decisión entre RAG y puesta a punto en el campo dinámico de la Inteligencia Artificial se basa en las necesidades particulares de la aplicación en cuestión. La combinación de estos métodos podría conducir a sistemas de IA aún más complejos y adaptables a medida que los modelos de lenguaje sigan evolucionando.
Referencias
Tanya Malhotra es estudiante de último año de la Universidad de Estudios de Petróleo y Energía, Dehradun, y cursa BTech en Ingeniería en Ciencias de la Computación con especialización en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Es una entusiasta de la Ciencia de Datos con buen pensamiento analítico y crítico, junto con un ardiente interés en adquirir nuevas habilidades, liderar grupos y gestionar el trabajo de manera organizada.