Introduction to Large Language Models

Summary

En este curso, aprenderás todo lo que necesitas saber sobre los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Se exploran sus aplicaciones, casos de uso, y cómo pueden ser afinados para tareas específicas. Los LLMs se entrenan con grandes cantidades de datos y parámetros, y pueden realizar tareas como clasificación de texto, generación de contenido y respuesta a preguntas con poca o ninguna información previa. Se abordan temas como el diseño de los 'prompts' y la ingeniería de los mismos, y cómo herramientas como Vertex AI y Generative AI Studio facilitan el desarrollo y la implementación de estos modelos en la nube.

Takeaways

• 😀 Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) son un subconjunto del aprendizaje profundo que puede generar contenido, como texto, imágenes, audio y datos sintéticos.
• 😀 Los LLMs pueden entrenarse para resolver problemas comunes del lenguaje, como clasificación de texto, respuestas a preguntas y resumen de documentos, y luego ajustarse a casos específicos con conjuntos de datos más pequeños.
• 😀 Los LLMs tienen una gran capacidad debido a la enorme cantidad de datos de entrenamiento (a menudo en escala de petabytes) y el elevado número de parámetros que definen su habilidad para resolver problemas.
• 😀 Un modelo de propósito general puede abordar diversas tareas sin necesidad de reentrenarse desde cero, lo que permite su uso en diversas industrias, como el comercio minorista, las finanzas y el entretenimiento.
• 😀 Google lanzó PAL, un modelo de 540 mil millones de parámetros que logra un rendimiento de vanguardia en múltiples tareas lingüísticas mediante la arquitectura Pathways.
• 😀 Los modelos transformadores, como PAL, están formados por un codificador y un decodificador, lo que les permite realizar tareas como la traducción de texto y la clasificación.
• 😀 En lugar de programar reglas específicas, los modelos generativos como PAL permiten a los usuarios generar su propio contenido a partir de grandes cantidades de datos de internet.
• 😀 El diseño de prompts es crucial para obtener los resultados correctos de los LLMs. Los prompts deben ser claros, concisos e informativos para obtener respuestas precisas.
• 😀 Los modelos de LLMs pueden dividirse en tres tipos: modelos de lenguaje genéricos, modelos ajustados por instrucciones y modelos ajustados para diálogo, cada uno requiriendo un tipo de prompting diferente.
• 😀 Las técnicas de ajuste de parámetros eficientes (PETM) permiten personalizar un LLM sin alterar su modelo base, mejorando su rendimiento sin grandes costos computacionales.
• 😀 Google Cloud ofrece herramientas como Generative AI Studio, Vertex AI y POM API para facilitar la personalización, entrenamiento y monitoreo de modelos de IA generativa para desarrolladores sin necesidad de mucha experiencia en codificación.

Q & A

¿Qué son los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)?

Los LLMs son modelos de aprendizaje profundo que pueden entender y generar lenguaje humano. Son entrenados con grandes conjuntos de datos y se pueden ajustar para tareas específicas con conjuntos de datos más pequeños.

¿Qué significa 'preentrenado' y 'ajustado' en el contexto de los LLMs?

'Preentrenado' se refiere al proceso en el que un modelo se entrena con un conjunto de datos masivo para aprender patrones de lenguaje generales. 'Ajustado' significa que se afina el modelo con datos más pequeños y específicos para realizar tareas especializadas.

¿Cuáles son las principales características que definen a un LLM?

Las tres principales características de los LLM son: 'gran' (en referencia al tamaño del conjunto de datos y el número de parámetros), 'propósito general' (capacidad para resolver tareas de lenguaje comunes) y 'preentrenado y ajustado' (modelo entrenado inicialmente para tareas generales y luego ajustado para tareas específicas).

¿Qué es el modelo Palm y cuál es su importancia?

Palm (Pathways Language Model) es un modelo de 540 mil millones de parámetros lanzado por Google, que ofrece un rendimiento de vanguardia en múltiples tareas de lenguaje. Utiliza una arquitectura innovadora llamada Pathways para entrenar modelos de manera más eficiente.

¿Qué es un modelo Transformer y cómo funciona?

Un modelo Transformer tiene dos componentes principales: un codificador, que codifica la secuencia de entrada, y un decodificador, que genera las representaciones adecuadas para la tarea. Esta arquitectura es fundamental para los modelos LLM, ya que facilita el aprendizaje y la generación de texto.

¿Cómo se diferencia el desarrollo de LLM de la máquina tradicional?

En el desarrollo de LLM, no es necesario ser un experto ni tener grandes conjuntos de datos. Solo se requiere diseñar el prompt adecuado. En contraste, el aprendizaje automático tradicional requiere experiencia, ejemplos de entrenamiento y grandes recursos computacionales.

¿Qué es el 'diseño de prompt' y por qué es importante?

El 'diseño de prompt' es el proceso de crear instrucciones claras y concisas para que un modelo LLM realice una tarea específica, como traducir un texto o generar un poema. Es fundamental para obtener buenos resultados de los modelos generativos.

¿Cuál es la diferencia entre 'diseño de prompt' y 'ingeniería de prompt'?

'El diseño de prompt' es el proceso de crear un prompt adecuado para una tarea. 'La ingeniería de prompt' va un paso más allá, ajustando los prompts para mejorar el rendimiento del modelo, utilizando ejemplos y palabras clave específicas.

¿Qué tipos de modelos LLM existen y qué los distingue?

Existen tres tipos de modelos LLM: los modelos de lenguaje genérico, que predicen la siguiente palabra; los modelos ajustados por instrucciones, que responden a instrucciones específicas; y los modelos ajustados para diálogos, que están diseñados para mantener conversaciones más naturales.

¿Qué es la 'razonamiento en cadena de pensamiento' y cómo mejora el rendimiento de los modelos?

El 'razonamiento en cadena de pensamiento' implica que el modelo primero explica su razonamiento antes de dar una respuesta. Esto mejora la precisión del modelo, ya que al desglosar el proceso, se reduce la probabilidad de cometer errores al resolver problemas complejos.