Entrenamiento de IA: técnicas y métodos para desarrollar modelos lingüísticos avanzados

En una era en la que las tecnologías de IA como GPT-4, PaLM y LLaMA están desempeñando rápidamente un papel en el cambio del mundo.

El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLM) es un tema de gran interés para muchos.

Pero, ¿alguna vez te has preguntado qué hay detrás del entrenamiento de estos modelos?

En este artículo se profundizará en las principales técnicas y pautas de formación. La IA avanzada está transformando la industria tecnológica actual.

así como las cuestiones éticas y la reducción de los sesgos para la sostenibilidad futura.

Técnicas modernas de entrenamiento de IA

Entrenar la IA para que sea altamente efectiva no solo requiere una gran cantidad de entrada de datos, sino que también requiere las técnicas adecuadas para que el entrenamiento "obtenga los mejores resultados" y "utilice la mayor cantidad de recursos".

1. Transferir el aprendizaje

Concepto:

Aproveche el conocimiento disponible en modelos anteriores (por ejemplo, GPT-4, PaLM o BERT ya entrenados en big data) para ayudar a entrenar nuevos modelos.

Fuerza:

• Ahorre tiempo y potencia de procesamiento
• Información menos especializada
• Ideal para organizaciones con un presupuesto limitado.

Muestra real:

• Las empresas de atención médica a menudo utilizan modelos de inglés previamente entrenados y los ajustan con datos de documentos médicos especializados para el contexto tailandés.
• Algunos utilizan la técnica LoRA (Low-Rank Adaptation) para ajustar GPT-4 con solo el 0,5% de los parámetros del modelo principal, reduciendo el tiempo de entrenamiento de 1 semana a 2 días.

2. Aprendizaje de pocos disparos, un disparo y cero disparos

Aprendizaje de pocos disparos:

Técnicas que permiten a los modelos de IA aprender de unos pocos ejemplos, ideales en situaciones en las que los datos son limitados o en las que el modelo necesita adaptarse rápidamente a una nueva tarea.

Muestra:

• Creación de un sistema de chatbot para restaurantes con solo 5--10 ejemplos de conversación El modelo será capaz de responder a las preguntas de los clientes de forma adecuada.
• El propio modelo de ChatGPT puede utilizar el aprendizaje de pocos disparos para ajustar su comportamiento de respuesta en tiempo real.
• El modelo Claude de Anthropic utiliza la "IA constitucional" para controlar el comportamiento del modelo.

Aprendizaje de una sola vez:

Aprender de "Un ejemplo" es adecuado para tareas extremadamente limitadas por los datos, como el reconocimiento facial.

Aprendizaje Zero-shot:

Prediga o distinga incluso si nunca antes ha visto un ejemplo de esa clase o contexto. Apoyándose en el conocimiento latente en el modelo.

Muestra:

ChatGPT puede responder a una variedad de preguntas, incluso si nunca antes ha pasado por un ejemplo específico.

3. Aprendizaje por refuerzo (RL)

Concepto:

Enseñar el modelo con un principio de "prueba y error", dar una puntuación positiva o negativa en función de los resultados obtenidos.

Fuerza:

• No hay una "respuesta" fija. Requiere experimentos repetidos.
• Desarrollar estrategias naturales, como jugar o controlar robots.

Muestra real:

• Un sistema de IA que juega una partida de ajedrez o una partida de Go para derrotar al campeón del mundo.
• Usar RL para mejorar el sistema de recomendación para que sea más adecuado para los usuarios, como recomendar películas en Netflix o videos de interés en YouTube, TikTok.
• Tesla utiliza RL para que los coches aprendan de 10 millones de horas de clips de vídeo En lugar de escribir las reglas de control tradicionales, reduce los accidentes en un 34% en una prueba de 100.000 km.

Procedimientos eficientes de entrenamiento de IA

1. Preparación de datos:

• Recopile, limpie y supervise el sesgo en los datos para reducir los posibles problemas de sesgo más adelante.

2. Selección de modelos:

• Elija la estructura adecuada, como un transformador para el procesamiento del lenguaje o CNN para el procesamiento de imágenes.

3. Configuración de parámetros:

• Ajuste los hiperparámetros (tasa de aprendizaje, tamaño del lote, etc.) para alinearlos con los datos y el tamaño de los recursos.

4. Entrenamiento y medición:

• Realice un seguimiento continuo de la pérdida, la precisión y otras métricas, y compruebe si hay sobreajustes.

5. Pruebas y mejoras:

• Utilice los datos de prueba o el trabajo real para comprobar el rendimiento. Si hay algún error, mejóralo y vuelve a la formación posterior.

Desafíos del entrenamiento de IA

1. Altos requisitos de recursos:

• Los modelos cada vez más grandes requieren una gran cantidad de GPU/TPU y energía.
• Existen investigaciones sobre la formación en ahorro de energía, como la compresión o la destilación de conocimientos.

Muestra:

• El entrenamiento GPT-4 consume hasta 50 GWh de energía, lo que equivale al consumo eléctrico de 10.000 hogares durante 1 año.

2. Sesgo en los datos

• Si los datos están sesgados en términos de idioma, género o raza, el modelo puede estar "mal clasificado" y ser injusto.
• Soluciones, como el aumento de datos o el reponderado.

Muestra:

• Un estudio del MIT de 2024 descubrió que los modelos que se sometieron al proceso de descalificación pueden reducir el sesgo de género en el sistema de contratación (RRHH) hasta en un 78%.

3. Explicabilidad:

• Los modelos grandes (Transformers) a menudo tienen elementos complejos "como una caja negra".
• El uso de IA explicable (XAI) como Grad-CAM o LIME ayuda a comprender mejor las etapas de decisión del modelo.

4. Implementación en el mundo real:

• La diferencia entre un "entorno simulado" y un "entorno real" puede causar problemas inesperados.
• Por lo tanto, es necesario implementar sistemas MLOps y actualizar continuamente los modelos.

El futuro de la formación en IA

1. Aprendizaje federado:

• El modelo "descentralizado" es como muchos hogares que se ayudan mutuamente para cocinar, pero no hay necesidad de incluir los ingredientes como una pila central.
• Ayuda a mantener la privacidad y a reducir el riesgo de fugas de datos.

2. Formación en ahorro energético:

• Desarrolle nuevos enfoques, como el entrenamiento en dispositivos periféricos o el uso de poda/cuantificación para reducir el tamaño del modelo.
• Reducir la huella de carbono y ser respetuoso con el medio ambiente

3. Aprendizaje continuo:

• El modelo puede aprender nueva información en cualquier momento, sin olvidar la información antigua (superando el "olvido catastrófico").
• Ideal para tareas que se actualizan con frecuencia, como análisis de redes sociales, noticias y marketing.

4. IA ética y responsable:

• Las agencias y organizaciones gubernamentales han emitido "directrices" para desarrollar una IA que no viole la ética.
• Existen herramientas más generalizadas de evaluación de sesgos, transparencia y seguridad de modelos.

resumir

El entrenamiento de modelos avanzados de IA presenta tanto desafíos como enormes oportunidades. La aplicación de técnicas como el Aprendizaje por Transferencia, el Few-shot/Zero-shot, el Reinforcement Learning y la gestión sistemática del proceso de formación ayudarán a aumentar la eficiencia. Reduzca el tiempo y haga un uso eficiente de los recursos, impulsando a la IA a avanzar rápidamente.

Sin embargo, tener en cuenta los problemas de sesgo, ética, entorno y explicación de los resultados son factores importantes que no deben pasarse por alto. Hacer un seguimiento de los avances de la investigación y la tecnología en el campo de la IA responsable nos ayudará a utilizar la IA de la manera sostenible y más beneficiosa para la sociedad.

"Cuando la IA desempeña un papel en todos los sectores de nuestras vidas, tenemos que ser capaces de hacerlo. Aprender y aplicar correctamente las técnicas de entrenamiento de IA será la clave para crear innovación, estar preparados para enfrentar los desafíos y avanzar realmente hacia un futuro sostenible".

Terminología técnica

• Transferencia de Aprendizaje:
  • Aplique el conocimiento del modelo anterior a la nueva tarea (aprenda los atajos de los datos antiguos).
• Aprendizaje de Few-shot / One-shot / Zero-shot:
  • Muy poco autoaprendizaje (o tal vez ningún ejemplo)
• Aprendizaje por refuerzo:
  • Aprendizaje por refuerzo con recompensas o castigos (ensayo y error)
• Transformador:
  • Estructura del modelo de IA que utiliza el motor de atención para las tareas lingüísticas
• CNN (Red Neuronal Convolucional):
  • Las redes neuronales son ideales para las tareas de procesamiento de imágenes.
• Aprendizaje federado:
  • Entrene modelos descentralizados sin centralizar los datos.
• Destilación de conocimientos:
  • Transferir "conocimiento" de modelos grandes a modelos pequeños para ahorrar recursos.
• Poda/Cuantización:
  • Técnicas para reducir el número de parámetros en el modelo, para reducir el tamaño y ahorrar energía.
• IA explicable (XAI):
  • Cómo hacernos entender la lógica o el proceso de decisión del modelo
• MLOps:
  • Conceptos para desarrollar y desplegar modelos de IA en un entorno de trabajo real (similar a DevOps, pero para Machine Learning)