Estudiantes, aquí hay 5 aspectos fundamentales a considerar al aprender a entrenar modelos de lenguaje extensos.

Los modelos de lenguaje grande (LLMs, por sus siglas en inglés) están en pleno auge actualmente. Estos modelos de inteligencia artificial, entrenados con grandes conjuntos de datos, tienen la capacidad de generar texto, traducir idiomas, escribir código y realizar diversas tareas útiles. El fenómeno comenzó con ChatGPT de OpenAI, que atrajo a cientos de millones de usuarios en poco tiempo. A partir de ahí, han surgido otros modelos con características valiosas, como Claude de Anthropic y Jasper AI. Cada vez más, empresas, universidades, estudiantes y aficionados están desarrollando sus propios LLMs.

El entrenamiento de LLMs se ha vuelto más accesible debido al aumento en la disponibilidad de potencia de cómputo. No obstante, existen aspectos clave que hay que considerar antes de comenzar a entrenar tu propio LLM. A continuación, se presentan algunas de estas consideraciones esenciales.

Preparación de datos

Los LLMs son tan buenos como los datos con los que son entrenados. Por lo tanto, es crucial dedicar tiempo a transformar datos sin procesar en formatos apropiados para su aprendizaje. Los datos suelen ser recopilados de recursos públicos como sitios web, revistas, redes sociales y repositorios de código, dependiendo de la finalidad del LLM. Por ejemplo, si el objetivo es ayudar con tareas de ingeniería, se debería recopilar información de apuntes de clase y libros relacionados.

Limpieza de datos

Antes de usar cualquier conjunto de datos para el entrenamiento de un LLM, es fundamental limpiarlo. Esto incluye:

• Eliminación de duplicados: Revisa el conjunto de datos para encontrar y eliminar entradas redundantes, evitando cálculos innecesarios que incrementen costos.
• Manejo de valores faltantes: A menudo, los conjuntos de datos presentan valores ausentes. Puedes optar por estimar o eliminar estas partes.
• Corrección de errores estructurales: Asegúrate de que no existan errores de formato en las unidades o en el código.
• Limpieza textual: Elimina palabras irrelevantes y corrige errores de capitalización. Este paso, aunque parece simple, es vital para la precisión del LLM.

Aunque es posible limpiar los datos manualmente, esta tarea puede ser muy laboriosa. Se recomienda combinar revisiones manuales con herramientas de limpieza automatizadas que faciliten el proceso.

Elección de la arquitectura del modelo

Los LLMs presentan diferentes arquitecturas que pueden influir en su rendimiento. Las principales incluyen:

1. Encoder-Decoder: Compuesta por dos componentes, esta arquitectura transforma las entradas en representaciones continuas y luego las traduce a salidas comprensibles. Aunque es poderosa, requiere mucha computación.

2. Encoder-only: Este modelo se centra en procesar texto sin generar nuevas secuencias, ideal para clasificación y traducción de textos. Un ejemplo es el modelo BERT de Google.

3. Decoder-only: Se utiliza para generar texto, prediciendo la siguiente palabra en una secuencia basándose en las anteriores. Modelos como GPT-4 de OpenAI emplean esta arquitectura.

Al elegir una arquitectura, considera factores como la complejidad, la seguridad y el propósito específico del LLM.

Métodos de entrenamiento

Tener un conjunto de datos refinado es esencial, pero también lo es optimizar los métodos de entrenamiento. Algunas estrategias clave incluyen:

• Compresión de modelos: Puedes reducir el tamaño del modelo mediante técnicas como “pruning” (eliminar partes innecesarias) y “knowledge distillation” (transferencia de conocimiento de un modelo grande a uno más pequeño).

• Selección de hardware: Utiliza hardware especializado como el chip H100 de Nvidia para entrenar LLMs más eficientemente.

• Actualizaciones regulares: Mantén el modelo actualizado con nuevos datos para garantizar que su performance se mantenga óptima.

Seguridad

La seguridad es crucial en el entrenamiento de LLMs. Estos modelos pueden ser vulnerables a abusos, como la generación de información falsa. Para mitigar riesgos, considera:

• Anonimización de datos: Transforma datos personales en formatos que no sean identificables.
• Encriptación: Asegura los datos durante su transmisión y almacenamiento.
• Control de acceso: Implementa medidas para gestionar quién puede acceder y modificar datos en el grupo de trabajo.
• Pruebas de penetración: Simula ataques para identificar vulnerabilidades en el sistema del LLM.

Monitoreo continuo

Es fundamental monitorear regularmente el rendimiento del LLM y asegurarse de que cumpla con los estándares académicos e industriales. Establecer puntos de evaluación como precisión y tasa de alucinaciones ayuda a mantener el LLM en óptimas condiciones.

El entrenamiento de LLMs es una experiencia valiosa que puede preparar a los estudiantes para futuras carreras en ingeniería de inteligencia artificial o programación en el ámbito tecnológico.