La Inteligencia Artificial funciona mediante algoritmos y modelos matemáticos que procesan datos para aprender patrones. Estos modelos luego aplican ese aprendizaje para tomar decisiones, resolver problemas o realizar tareas específicas, adaptándose y mejorando con la retroalimentación recibida.
Los datos
Los datos son esenciales para entrenar un LLM. Durante el proceso de entrenamiento, el modelo se expone a un gran corpus de texto que contiene diversas fuentes de información, como libros, artículos, sitios web y más. Estos datos permiten al modelo aprender la estructura y las reglas del lenguaje natural, así como capturar la diversidad y complejidad del habla humana. Los datos también influyen en la calidad y relevancia de las respuestas generadas por el LLM.
Proceso de entrenamiento del sistema de aprendizaje para el LLM
En esta fase, el modelo se alimenta con el conjunto de datos de entrenamiento. El modelo utiliza algoritmos de aprendizaje automático para aprender a identificar patrones en los datos. Estos patrones se utilizan para generar texto nuevo.
El proceso de entrenamiento puede durar varios días, semanas, meses… dependiendo del tamaño del conjunto de datos y de la complejidad del modelo y es revisado por lo técnicos especialistas para poder realizar las correcciones pertinentes.
Durante el proceso de entrenamiento de modelos de lenguaje, se emplean varias técnicas para validar y corregir las respuestas:
1. Validación Cruzada (Cross-validation): Divide el conjunto de datos en segmentos para entrenar y evaluar el modelo en múltiples subconjuntos. Esto ayuda a verificar la capacidad del modelo para generalizar y evitar el *sobreajuste.
2. Métricas de Evaluación: Se utilizan métricas como la precisión, la recuperación, la puntuación o la pérdida, dependiendo del tipo de tareas (generación de texto, clasificación, etc.), para evaluar cuán precisas son las respuestas del modelo en comparación con las respuestas esperadas.
3. Corrección de Errores: Se identifican patrones de errores recurrentes y se realizan ajustes en el modelo para mejorar su rendimiento. Se pueden corregir respuestas incorrectas proporcionando retroalimentación al sistema y ajustando los parámetros.
4. Fine-tuning (Ajuste Fino): Se realiza un ajuste adicional del modelo en conjuntos de datos más específicos para mejorar su rendimiento en tareas o dominios particulares.
5. Regularización: Se aplican técnicas como la regularización para evitar el sobreajuste y mejorar la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos.
6. Análisis de Errores: Se examinan las respuestas incorrectas del modelo para comprender sus limitaciones y mejorar su desempeño.
Estas técnicas ayudan a asegurar que el modelo no solo aprenda de los datos de entrenamiento, sino que también generalice bien a nuevos datos y produzca respuestas precisas y coherentes en una variedad de situaciones.
*El sobreajuste (overfitting)
Ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, aprendiendo no solo los patrones generales, sino también el ruido o detalles irrelevantes específicos de esos datos. En el contexto de un LLM:
- Impacto del sobreajuste: Puede hacer que el modelo sea demasiado específico para los datos de entrenamiento, lo que resulta en respuestas inexactas o poco confiables cuando se enfrenta a nuevos datos. El modelo puede memorizar ejemplos en lugar de aprender patrones generales del lenguaje.
- Consecuencias para un LLM: Si un LLM sufre de sobreajuste, puede generar respuestas que parecen precisas dentro del conjunto de datos de entrenamiento, pero carecen de generalización cuando se presentan nuevos datos. Esto puede llevar a respuestas incorrectas o incoherentes para consultas fuera del conjunto de entrenamiento.
- Prevención del sobreajuste: Para evitarlo, se emplean técnicas como la validación cruzada, la regularización, el uso de conjuntos de datos de validación y técnicas de ajuste de hiperparámetros para asegurar que el modelo aprenda patrones generales del lenguaje en lugar de memorizar datos específicos.
El sobreajuste puede afectar negativamente la capacidad de un LLM para producir respuestas precisas y relevantes en contextos nuevos o diferentes a los del entrenamiento. Por tanto, controlar este fenómeno es esencial para garantizar la generalización del modelo a diferentes escenarios y datos.
Un LLM, o modelo de lenguaje con grandes capacidades (en inglés, Large Language Model), como GPT, opera mediante una red neuronal profunda. Imagina una enorme red de nodos interconectados, como un mapa donde cada palabra o fragmento es un punto en ese espacio.
Cuando le das información, como una pregunta o un fragmento de texto, el modelo descompone el texto en partes más pequeñas (tokens), busca patrones en esos tokens basándose en su entrenamiento con enormes cantidades de texto previo y predice cuál es la palabra o secuencia de palabras más probable que continúe esa frase.
Por ejemplo, si el modelo ha sido entrenado con muchas reseñas de restaurantes, al recibir una pregunta sobre dónde encontrar buena comida italiana, utilizará su aprendizaje para generar posibles respuestas coherentes basadas en su comprensión de las palabras asociadas a restaurantes italianos en las reseñas previas.
Esto se logra a través de múltiples capas de procesamiento donde el modelo ajusta constantemente sus conexiones para mejorar sus predicciones.
El LLM no solo recuerda lo que aprendió, sino que también puede inferir y generar nuevo contenido basado en ese aprendizaje. Su capacidad para comprender y generar texto se fundamenta en esta red neuronal profunda, que procesa información de manera compleja y la aplica para generar respuestas o textos coherentes y relevantes.
Los modelos de lenguaje con grandes capacidades (LLM) como GPT tienen múltiples capas, cada una con una función específica en el procesamiento de una consulta de usuario.
Cada LLM puede tener diferentes capas y procesos, pero de forma genérica y para entenderlo de forma sencilla podríamos decir que de una forma estándar seguirían los siguientes pasos:
– Tokenización & Procesamiento
- Capa de entrada (Input Layer): Recibe la consulta del usuario, tokeniza el texto en fragmentos más pequeños (tokens) y codifica esa información para que sea comprensible para el modelo.
Ejemplo: Si un usuario escribe «¿Cuál es el mejor restaurante italiano en Nueva York?», esta capa dividiría y codificaría cada palabra para que el modelo pueda trabajar con esos fragmentos. - Capas de atención (Attention Layers): Estas capas determinan qué partes del texto son más relevantes para la comprensión de la consulta. Evalúan la importancia de cada token basándose en la relación que tienen con otros tokens en el contexto general.
Ejemplo: En la frase mencionada, las capas de atención se enfocarían en comprender la relación entre «mejor restaurante», «italiano» y «Nueva York», asignando diferentes pesos a cada palabra según su relevancia para la consulta.
– Generación de respuestas iniciales & Regulaciones de lenguaje y éticas
- Capas ocultas (Hidden Layers): Son múltiples capas intermedias donde se procesa y transforma la información. Aquí es donde se lleva a cabo la mayor parte del procesamiento, como la identificación de patrones y la comprensión del contexto.
Ejemplo: Las capas ocultas analizarían la estructura gramatical y semántica de la consulta para entender que se está preguntando por recomendaciones de restaurantes italianos en una ubicación específica.
Basándose en el análisis de la pregunta codificada, el LLM crea varias posibles respuestas utilizando su conocimiento previo del lenguaje y los patrones aprendidos durante el entrenamiento. Estas respuestas iniciales pueden ser varias opciones que el modelo considera como posibles respuestas a la consulta del usuario.
Durante la generación de respuestas, el LLM puede estar sujeto a restricciones éticas o reglas predefinidas para garantizar que las respuestas sean apropiadas, no promuevan el discurso de odio, no sean ofensivas o respeten ciertas pautas establecidas por los desarrolladores para mantener un lenguaje seguro y adecuado.
– Generación de respuesta final & Decodificador
- Capa de salida (Output Layer): Genera la respuesta basada en la información procesada en las capas anteriores.
Después de considerar las respuestas iniciales y aplicar regulaciones éticas si es necesario, el modelo selecciona la respuesta más adecuada y coherente con la petición del usuario.
En esta capa se toma la respuesta seleccionada por el modelo y la convierte de nuevo en texto comprensible para el usuario, transformando los números (tokens) generados por el modelo en palabras o frases que puedan ser entendidas y leídas por las personas.
Ejemplo: La capa de salida proporcionaría una respuesta sugerida, como: «En Nueva York, muchos eligen ‘L’Artusi’ o ‘Carbone’ para disfrutar de auténtica comida italiana».
El proceso completo implica la interacción compleja y continua entre estas capas para comprender la consulta del usuario y generar una respuesta coherente y relevante.
Cada capa contribuye a la comprensión progresiva y refinada del texto, permitiendo al LLM ofrecer respuestas más precisas y contextuales.
