Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, demostrando capacidades notables en diversas aplicaciones. Sin embargo, estos modelos enfrentan desafíos significativos, incluidas limitaciones temporales de su base de conocimiento, dificultades con cálculos matemáticos complejos y una tendencia a producir información inexacta o «alucinaciones». Estas limitaciones han impulsado a los investigadores a explorar soluciones innovadoras que puedan mejorar el rendimiento de los LLM sin la necesidad de un reentrenamiento extenso. La integración de los LLM con aplicaciones y fuentes de datos externas ha surgido como un enfoque prometedor para abordar estos desafíos, con el objetivo de mejorar la precisión, la relevancia y las capacidades computacionales, al tiempo que se mantienen las fortalezas centrales de los modelos en la comprensión y generación del lenguaje.

La arquitectura de transformadores ha surgido como un gran avance en el procesamiento del lenguaje natural, superando significativamente a las redes neuronales recurrentes anteriores. La clave de este éxito reside en el mecanismo de autoatención del transformador, que permite al modelo considerar la relevancia de cada palabra en relación con todas las demás palabras de una oración, capturando dependencias complejas e información contextual. Los transformadores constan de componentes de codificador y decodificador, cada uno de los cuales comprende múltiples capas con mecanismos de autoatención y redes neuronales de retroalimentación. La arquitectura procesa la entrada tokenizada a través de capas de incrustación, aplica autoatención multidireccional e incorpora codificación posicional para retener la información del orden de la secuencia. Se han desarrollado varios modelos basados ​​en transformadores para tareas específicas, incluidos modelos de solo codificador como BERT para la comprensión de texto, modelos de codificador-decodificador como BART y T5 para tareas de secuencia a secuencia, y modelos de solo decodificador como la familia GPT para la generación de texto. Los avances recientes se centran en la ampliación de estos modelos y el desarrollo de técnicas para un ajuste fino eficiente, expandiendo su aplicabilidad en diversos dominios.

Científico investigador sénior Giorgio Roffo El artículo presenta una exploración exhaustiva de los desafíos que enfrentan los LLM y soluciones innovadoras para abordarlos. Los investigadores presentan la Generación Aumentada de Recuperación (RAG) como un método para acceder a información externa en tiempo real, mejorando el rendimiento de LLM en varias aplicaciones. Analizan la integración de LLM con aplicaciones externas para tareas complejas y exploran la incitación a la cadena de pensamiento para mejorar las capacidades de razonamiento. El artículo profundiza en marcos como el Modelo de Lenguaje Asistido por Programa (PAL), que combina LLM con intérpretes de código externos para cálculos precisos, y examina avances como ReAct y LangChain para resolver problemas intrincados. Los investigadores también describen los componentes arquitectónicos para desarrollar aplicaciones impulsadas por LLM, que cubren la infraestructura, la implementación y la integración de fuentes de información externas. El artículo proporciona información sobre varios modelos basados ​​en transformadores, técnicas para escalar el entrenamiento de modelos y estrategias de ajuste para mejorar el rendimiento de LLM para casos de uso específicos.

La percepción de que los sistemas de inteligencia artificial generativa modernos como ChatGPT y Gemini son simplemente LLM simplifica en exceso su sofisticada arquitectura. Estos sistemas integran múltiples marcos y capacidades que se extienden mucho más allá de los LLM independientes. En su núcleo se encuentra el LLM, que sirve como motor principal para generar texto similar al humano. Sin embargo, este es solo un componente dentro de un marco más amplio y complejo.

Herramientas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) mejoran las capacidades del modelo al permitirle obtener información de fuentes externas. Técnicas como Chain of Thought (CoT) y Program-Aided Language models (PAL) mejoran aún más las capacidades de razonamiento. Marcos como ReAct (Reasoning and Acting) permiten a los sistemas de IA planificar y ejecutar estrategias para la resolución de problemas. Estos componentes trabajan en conjunto, creando un ecosistema complejo que ofrece respuestas más sofisticadas, precisas y contextualmente relevantes, que superan ampliamente las capacidades de los modelos de lenguaje independientes.

Los avances actuales en el entrenamiento de LLM se centran en el escalamiento eficiente en múltiples GPU. Las técnicas como Distributed Data Parallel (DDP) y Fully Sharded Data Parallel (FSDP) distribuyen los cálculos y los componentes del modelo en las GPU, optimizando el uso de la memoria y la velocidad de entrenamiento. FSDP, inspirado en el marco ZeRO (Zero Redundancy Optimizer), presenta tres etapas de optimización para fragmentar los estados, gradientes y parámetros del modelo. Estos métodos permiten el entrenamiento de modelos más grandes y aceleran el proceso para los más pequeños. Además, el desarrollo de LLM de 1 bit, como BitNet b1.58, ofrece mejoras significativas en la eficiencia de la memoria, la velocidad de inferencia y el consumo de energía, al tiempo que mantiene un rendimiento comparable al de los modelos tradicionales de 16 bits.

Las técnicas de ajuste fino mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes para tareas específicas. El ajuste fino de instrucciones utiliza pares de indicaciones y finalización para actualizar los pesos del modelo, lo que mejora las respuestas específicas de la tarea. El ajuste fino multitarea mitiga el olvido catastrófico al entrenar simultáneamente en múltiples tareas. Los métodos PEFT como la adaptación de bajo rango (LoRA) y el ajuste de indicaciones reducen las demandas computacionales al tiempo que mantienen el rendimiento. LoRA introduce matrices de descomposición de bajo rango, mientras que el ajuste de indicaciones agrega indicaciones suaves entrenables. Estas técnicas reducen significativamente la cantidad de parámetros entrenables, lo que hace que el ajuste fino sea más accesible y eficiente. La investigación futura apunta a optimizar el equilibrio entre la eficiencia de los parámetros y el rendimiento del modelo, explorando enfoques híbridos y métodos PEFT adaptativos.

El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF, por sus siglas en inglés) y el autoentrenamiento reforzado (ReST, por sus siglas en inglés) son técnicas avanzadas para alinear modelos lingüísticos de gran tamaño con las preferencias humanas. El RLHF utiliza la retroalimentación humana para entrenar un modelo de recompensa, que guía la optimización de políticas del modelo lingüístico a través de algoritmos de aprendizaje por refuerzo como la optimización de políticas proximales (PPO, por sus siglas en inglés). ReST introduce una estructura de dos bucles: un paso de crecimiento que genera predicciones de salida y un paso de mejora que filtra y ajusta este conjunto de datos utilizando RL fuera de línea. El RLHF ofrece una alineación directa, pero enfrenta altos costos computacionales y un potencial hackeo de recompensas. ReST proporciona eficiencia y estabilidad al desacoplar la generación de datos y la mejora de políticas. Ambos métodos mejoran significativamente el rendimiento del modelo, y ReST muestra una promesa particular en aplicaciones a gran escala. La investigación futura puede explorar enfoques híbridos que combinen sus fortalezas.

Este artículo tutorial proporciona una descripción general completa de los avances recientes en LLM y aborda sus limitaciones inherentes. Presenta técnicas innovadoras como RAG para acceder a información externa actual, PAL para cálculos precisos y LangChain para una integración eficiente con fuentes de datos externas. El artículo explora estrategias de ajuste fino, incluido el ajuste fino de instrucciones y métodos eficientes en cuanto a parámetros como LoRA y ajuste rápido. También analiza técnicas de alineación como RLHF y ReST. Además, el artículo cubre arquitecturas de transformadores, técnicas de escalado para el entrenamiento de modelos y aplicaciones prácticas. Estos avances tienen como objetivo en conjunto mejorar el rendimiento, la confiabilidad y la aplicabilidad de LLM en varios dominios, allanando el camino para interacciones de IA más sofisticadas y contextualmente relevantes.

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Asjad es consultor en prácticas en Marktechpost. Está cursando la licenciatura en ingeniería mecánica en el Instituto Indio de Tecnología de Kharagpur. Asjad es un entusiasta del aprendizaje automático y del aprendizaje profundo que siempre está investigando las aplicaciones del aprendizaje automático en el ámbito de la atención médica.