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La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Profundo, con especial atención al Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), han experimentado cambios sustanciales en los últimos años. El área ha avanzado rápidamente tanto en el desarrollo teórico como en las aplicaciones prácticas, desde los primeros días de las redes neuronales recurrentes (RNN) hasta el dominio actual de los modelos Transformer.

Los modelos capaces de procesar y producir lenguaje natural con eficiencia han avanzado significativamente gracias a la investigación y el desarrollo en el campo de las redes neuronales, particularmente en lo que respecta a la gestión de secuencias. La capacidad innata de RNN para procesar datos secuenciales los hace muy adecuados para tareas que involucran secuencias, como datos de series temporales, texto y voz. Aunque los RNN son ideales para este tipo de trabajos, todavía existen problemas de escalabilidad y complejidad del entrenamiento, particularmente con secuencias largas.

Para abordar estas cuestiones, los investigadores de Google DeepMind han introducido dos modelos únicos, Hawk y Griffin. Estos modelos brindan una nueva vía para el modelado de secuencias efectivo y económico al utilizar las ventajas de los RNN y al mismo tiempo resolver sus inconvenientes convencionales.

Hawk es un desarrollo de la arquitectura RNN que utiliza recurrencias lineales controladas para mejorar la capacidad del modelo para identificar relaciones en los datos y, al mismo tiempo, evitar los desafíos de entrenamiento que conllevan los RNN más convencionales. El mecanismo de unidad lineal cerrada (GLU) de Hawk le da a la red más control sobre el flujo de información, lo que mejora su capacidad para reconocer patrones complejos.

Este método mejora la capacidad del modelo para aprender de datos con dependencias de largo alcance y reduce el problema del gradiente de desaparición que afecta a los RNN convencionales. El equipo compartió que Hawk demostró mejoras de rendimiento notables con respecto a sus predecesores, incluido Mamba, en una variedad de tareas posteriores, lo que destaca la efectividad de sus avances arquitectónicos.

Griffin, el otro avance en el modelado de secuencias, combina mecanismos de atención local con las recurrencias lineales cerradas de Hawk. Al combinar las mejores características de los modelos RNN y basados ​​en la atención, este modelo híbrido proporciona un método completo para procesar secuencias.

Griffin es capaz de manejar secuencias más largas y mejorar la interpretabilidad al centrarse en partes pertinentes de la secuencia de entrada de manera más eficiente debido al componente de atención local. Con muchos menos datos de entrenamiento, esta combinación produce un modelo que se desempeña en tareas de referencia como modelos avanzados como Llama-2 y iguala su desempeño. El diseño de Griffin también muestra su resistencia y adaptabilidad al permitirle extrapolar secuencias más largas que las encontradas durante el entrenamiento.

Al igualar la eficiencia del hardware de los modelos Transformer durante el entrenamiento, Hawk y Griffin han sido diseñados para superar un obstáculo importante para el uso generalizado de modelos sofisticados de redes neuronales. Estos modelos han logrado un rendimiento mucho más rápido y una latencia reducida durante la inferencia, lo que los hace muy atractivos para servicios y aplicaciones en tiempo real que necesitan responder rápidamente.

Escalar estos modelos para manejar volúmenes masivos de datos es un desafío importante. El modelo Griffin se ha ampliado efectivamente hasta 14 mil millones de parámetros, lo que demuestra la capacidad de estos modelos para gestionar adecuadamente problemas a gran escala. Se necesitan técnicas sofisticadas de fragmentación de modelos y entrenamiento distribuido para lograr este tamaño, garantizando que la carga de trabajo computacional se divida efectivamente entre varias unidades de procesamiento. Este método reduce los períodos de capacitación y maximiza la utilización del hardware, lo que permite utilizar estos modelos en diversas aplicaciones del mundo real.

En conclusión, esta investigación es un importante punto de inflexión en la evolución de las arquitecturas de redes neuronales para el procesamiento de secuencias. A través de la integración creativa de recurrencias lineales cerradas, la atención local y las fortalezas de los RNN, Hawk y Griffin han presentado un sustituto potente y eficaz de los métodos convencionales.


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Tanya Malhotra es estudiante de último año de la Universidad de Estudios de Petróleo y Energía, Dehradun, y cursa BTech en Ingeniería Informática 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.