Hoy en día, el mundo está lleno de LLM, abreviatura de modelos de lenguaje grande. No pasa un día sin que se anuncie un nuevo modelo de lenguaje, lo que alimenta el miedo a perderse el espacio de la IA. Sin embargo, muchos todavía luchan con los conceptos básicos de los LLM, lo que dificulta mantener el ritmo de los avances. Este artículo está dirigido a aquellos que deseen profundizar en el funcionamiento interno de dichos modelos de IA para tener una comprensión sólida del tema. Con esto en mente, presento algunas herramientas y artículos que pueden ayudar a solidificar los conceptos y desglosar los conceptos de los LLM para que puedan entenderse fácilmente.
· 1. El transformador ilustrado de Jay Alammar
· 2. El GPT-2 ilustrado por Jay Alammar
· 3. Visualización LLM por Brendan Bycroft
· 4. Herramienta Tokenizer de OpenAI
· 5. Comprensión de los tokenizadores GPT por Simon Wilson
· 6. ¿Los modelos de aprendizaje automático memorizan o generalizan? -Un explorable por PAR
Estoy seguro de que muchos de ustedes ya están familiarizados con este artículo icónico. Jay fue uno de los primeros pioneros en escribir artículos técnicos con visualizaciones potentes. Un recorrido rápido por este blog le permitirá comprender lo que intento dar a entender. A lo largo de los años, ha inspirado a muchos escritores a seguir su ejemplo, y la idea de los tutoriales pasó de texto y código simples a visualizaciones inmersivas. De todos modos, volvamos al Transformer ilustrado. La arquitectura del transformador es el componente fundamental de todos los modelos de lenguaje con transformadores (LLM). Por lo tanto, es esencial comprender sus conceptos básicos, que es lo que Jay hace maravillosamente. El blog cubre conceptos cruciales como:
- Una mirada de alto nivel al modelo transformador
- Explorando el transformador…