Aprendizaje automático | Procesamiento del lenguaje natural | Ciencia de los datos
En este artículo analizaremos el “muestreo especulativo”, una estrategia que hace que la generación de texto sea más rápida y asequible sin comprometer el rendimiento.
Primero, discutiremos un problema importante que está ralentizando los modelos de lenguaje modernos, luego desarrollaremos una comprensión intuitiva de cómo el muestreo especulativo los acelera elegantemente y luego implementaremos el muestreo especulativo desde cero en Python.
¿Para quién es esto útil? Cualquier persona interesada en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) o en los avances de vanguardia en IA.
¿Qué tan avanzada está esta publicación? Los conceptos de este artículo son accesibles para los entusiastas del aprendizaje automático y son lo suficientemente avanzados como para interesar a los científicos de datos experimentados. El código al final puede resultar útil para los desarrolladores.
Requisitos previos: Puede resultar útil tener un conocimiento superficial de Transformers, los modelos GPT de OpenAI o ambos. Si se siente confundido, puede consultar cualquiera de estos artículos:
En los últimos cuatro años, los modelos GPT de OpenAI han crecido de 117 millones de parámetros en 2018 a aproximadamente 1,8 billones de parámetros en 2023. Este rápido crecimiento se puede atribuir en gran medida al hecho de que, en el modelado de lenguajes, cuanto más grande, mejor.