Large Language Models explained briefly

Summary

En este video, se explica cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes, como los chatbots, a través de una analogía con un guion de película incompleto. Estos modelos predicen la siguiente palabra en un texto utilizando probabilidades basadas en enormes cantidades de datos. La capacitación de estos modelos, que involucra billones de parámetros, es un proceso computacionalmente intensivo. Se destaca el uso de la atención en los transformadores, una técnica clave que permite que el modelo entienda el contexto de las palabras. Además, se menciona la importancia del aprendizaje por refuerzo para mejorar la interacción con los usuarios.

Takeaways

• 😀 Un modelo de lenguaje grande es una función matemática sofisticada que predice qué palabra viene a continuación para cualquier fragmento de texto.
• 😀 Los modelos de lenguaje no predicen una sola palabra con certeza, sino que asignan probabilidades a todas las palabras posibles.
• 😀 Los modelos de lenguaje como los chatbots predicen las palabras de manera secuencial, eligiendo palabras de forma aleatoria según su probabilidad.
• 😀 El entrenamiento de modelos de lenguaje implica procesar una enorme cantidad de texto, con GPT-3 necesitando más de 2600 años para que un humano lo lea de principio a fin.
• 😀 La 'gran' parte de los modelos de lenguaje grandes es el número de parámetros (valores continuos) que tienen, los cuales pueden ser cientos de miles de millones.
• 😀 Los parámetros de un modelo comienzan al azar y se ajustan mediante un algoritmo llamado retropropagación, basado en ejemplos de texto.
• 😀 Los modelos de lenguaje también pasan por un entrenamiento adicional llamado aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, donde se ajustan según las correcciones de los trabajadores.
• 😀 El proceso de entrenamiento requiere una cantidad colosal de cálculos, que, si se hicieran a razón de mil millones de operaciones por segundo, llevarían más de 100 millones de años.
• 😀 La arquitectura 'transformer', introducida en 2017, permite que los modelos lean todo el texto a la vez, en paralelo, mejorando la eficiencia en el procesamiento de datos.
• 😀 El modelo utiliza una operación especial llamada 'atención' que permite a las listas de números (que representan palabras) influenciarse mutuamente según el contexto.
• 😀 Los modelos de lenguaje se entrenan con millones de ejemplos para hacer predicciones más precisas sobre textos que nunca antes habían visto, mejorando su capacidad para generar respuestas útiles y naturales.

Q & A

¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo funciona?

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es una función matemática sofisticada que predice cuál es la siguiente palabra en un texto. En lugar de predecir una sola palabra con certeza, asigna probabilidades a todas las palabras posibles que podrían seguir.

¿Cómo se utiliza un modelo de lenguaje grande en un chatbot?

Para crear un chatbot, se introduce un texto que describe una interacción entre un usuario y un asistente AI. Luego, el modelo predice la siguiente palabra en respuesta, repitiendo este proceso para generar una conversación completa.

¿Por qué las respuestas generadas por los modelos de lenguaje suelen ser diferentes cada vez?

A pesar de que el modelo en sí es determinista, la selección de palabras puede ser aleatoria en función de las probabilidades, lo que genera respuestas diferentes cada vez que se ejecuta el modelo con el mismo texto.

¿Cómo aprenden los modelos de lenguaje a hacer predicciones?

Los modelos de lenguaje aprenden a hacer predicciones procesando grandes cantidades de texto. En el caso de GPT-3, si un ser humano intentara leer todo el texto utilizado para entrenarlo, le tomaría más de 2600 años.

¿Qué son los parámetros o pesos en un modelo de lenguaje grande?

Los parámetros o pesos son valores continuos que determinan el comportamiento de un modelo de lenguaje. Son ajustados durante el proceso de entrenamiento para que el modelo haga mejores predicciones sobre el siguiente texto.

¿Cómo se entrena un modelo de lenguaje?

El entrenamiento se realiza utilizando un proceso llamado retropropagación, en el que el modelo ajusta sus parámetros comparando las predicciones de palabras con las palabras correctas en ejemplos de texto, para mejorar gradualmente su precisión.

¿Qué tan grande es el cálculo involucrado en entrenar un modelo de lenguaje grande?

El entrenamiento de los modelos de lenguaje más grandes implica una cantidad de cálculos que es increíblemente vasta. Si pudieras realizar un billón de sumas y multiplicaciones por segundo, te tomaría más de 100 millones de años completar el entrenamiento de los modelos más grandes.

¿Cuál es la diferencia entre el preentrenamiento y el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana?

El preentrenamiento se enfoca en completar pasajes de texto aleatorios de internet, mientras que el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana ajusta el modelo según las correcciones realizadas por humanos, mejorando la calidad de las predicciones según lo que los usuarios prefieren.

¿Por qué se utilizan chips especializados como GPUs para entrenar modelos de lenguaje?

Las GPUs están optimizadas para realizar muchas operaciones en paralelo, lo que las hace esenciales para manejar la enorme cantidad de cálculos necesarios para entrenar modelos de lenguaje grandes.

¿Qué es un transformador y cómo mejora el procesamiento de texto en los modelos de lenguaje?

Un transformador es un tipo de modelo que procesa todo el texto a la vez, en paralelo, en lugar de palabra por palabra. Utiliza una operación especial llamada 'atención' para refinar los significados de las palabras basándose en su contexto, lo que mejora significativamente la calidad de las predicciones.