Modelos de lenguaje grande en pocas palabras

Los modelos de lenguaje extenso (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Esto les permite predecir palabras y crear oraciones que reflejen cómo escriben y hablan los humanos.

Índice del contenido

Comprensión de modelos de lenguaje grandes

Los grandes modelos de lenguaje han transformado el procesamiento del lenguaje natural (NLP) porque han facilitado el desarrollo de modelos poderosos y previamente entrenados para una variedad de tareas.

Los grandes modelos de lenguaje se entrenan en grandes conjuntos de datos con cientos de millones (o incluso miles de millones) de palabras. Los algoritmos complejos reconocen patrones a nivel de palabra y permiten que el modelo aprender sobre el lenguaje natural y su uso contextual.

Los LLM como GPT-2 y BERT han reemplazado la falta de datos de entrenamiento internos y el tedioso proceso de extracción de características con conjuntos de datos que entrenan grandes redes neuronales. Estos modelos se basan en redes neuronales recurrentes (RNN) para analizar los datos y predecir qué palabras aparecerán a continuación en una frase u oración en particular.

Por ejemplo, si modelo analizó la frase “andaba en bicicleta”, el LLM puede comprender qué es una bicicleta analizando franjas de datos de las palabras que tienden a rodearla. Esto los convierte en una herramienta de IA poderosa y versátil que proporciona una generación precisa de lenguaje natural, sentimiento análisis, resumen e incluso respuesta a preguntas.

¿Cómo se entrenan los modelos de lenguaje grande?

Los modelos de idiomas grandes se alimentan con extractos de texto que se han oscurecido o enmascarado parcialmente. el neural del sistema, se esfuerza por predecir las partes que faltan y luego compara la predicción con el texto real.

el neural del sistema, realiza esta tarea repetidamente y ajusta los parámetros en función de los resultados. Con el tiempo, construye una matemática modelo de cómo las palabras aparecen una al lado de la otra en frases y oraciones.

Tenga en cuenta que cuanto mayor sea el neural del sistema,, mayor es la capacidad de aprendizaje del LLM. El resultado del LLM también depende del tamaño y la calidad del conjunto de datos. Si el modelo está expuesto a texto de alta calidad y bien seleccionado, estará expuesto a una variedad más diversa y precisa de secuencias de palabras y hará mejores predicciones.

Ejemplos de modelos de lenguaje grande

NLG de Turing

Turing NLG es un LLM de 17 mil millones de parámetros desarrollado por Microsoft. Cuando se lanzó a principios de 2020, era el más grande de su tipo. modelo hasta la fecha.

LA modelo es un lenguaje generativo basado en transformadores modelo. Esto significa que puede generar palabras para terminar una oración incompleta, responder preguntas con respuestas directas y proporcionar resúmenes de varios documentos de entrada.

ardilla de tierra

Gopher es un modelo de 280 mil millones de parámetros desarrollado por DeepMind. Gopher se basó en la investigación de áreas donde el escala de la modelo estimulados actuación como la comprensión lectora, la verificación de hechos y la identificación de resultados tóxicos.

La investigación ha descubierto que Gopher se destaca en la comprensión masiva del lenguaje multitarea (MMLU), un punto de referencia que cubre modelo conocimiento y capacidad de resolución de problemas en 57 temas en numerosas disciplinas STEM.

GPT-3

El GPT-3 de OpenAI se alimenta con alrededor de 570 GB de información de texto procedente del conjunto de datos disponible públicamente conocido como CommonCrawl.

Con una de las redes neuronales más grandes jamás lanzadas, GPT-3 puede recrear cualquier cosa que tenga un idioma estructura. Esto incluye respuestas a preguntas, ensayos, resúmenes, traducciones, memorandos y código de computadora.

tipos de LLM

Los modelos de lenguaje grande tienden a venir en tres tipos principales.

1 – Modelos basados en transformadores

Los LLM basados en transformadores son la forma más dominante en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y, como sugiere el nombre, se basan en la arquitectura del transformador.

Esta arquitectura procesa y genera texto con una combinación de mecanismos de autoatención, codificación posicional y redes neuronales multicapa. Los transformadores prestan atención a las palabras relevantes en una oración y pueden comprender el contexto y las dependencias dentro del texto mismo.

En última instancia, esto les permite producir resultados precisos y coherentes.

GPT de Open AI modelo es un ejemplo de un transformador basado modelo. Esto modelo El tipo a veces se llama autorregresivo porque genera texto de izquierda a derecha y predice la siguiente palabra en una oración en función de lo que vino antes.

2 – Modelos de redes neuronales recurrentes

Los LLM basados en redes neuronales recurrentes (RNN) también procesan secuencias de palabras. Pero tienden a ser más útiles en contextos donde determinar el orden de las palabras es crucial para comprender correctamente la oración.

Dado que estos modelos pueden mantener una memoria de información previa, pueden capturar dependencias secuenciales dentro del texto de entrada. Para aumentar el futuro actuación, también aprenden de sus propios productos generados al retroalimentarlos al del sistema,.

Algunos de los primeros LLM se basaron en RNN, pero el artículo de 2017 La atención es todo lo que necesitas anunció un nuevo enfoque basado en transformadores.

3 – Modelos híbridos

Los modelos híbridos son un tipo más reciente que se esfuerza por utilizar las fortalezas de los modelos basados en transformadores y RNN.

Combinando las capacidades secuenciales de los RNN y el poder de procesamiento paralelo de los LLM, los modelos híbridos han mostrado potencial en herramientas de generación de texto, chatbots y asistentes virtuales.

¿Cuáles son las aplicaciones LLM más comunes?

Los modelos de lenguaje grande tienen aplicaciones casi ilimitadas y, en la actualidad, están descubriendo nuevas oportunidades en búsqueda, NLP, robótica, finanzas, generación de código y atención médica, entre muchos otros.

A continuación, detallamos algunos de los más interesantes e importantes:

Proveedores minoristas y de servicios

Estas empresas pueden usar LLM para ofrecer un mejor servicio al cliente a través de asistentes de IA y chatbots dinámicos.

Mientras que los chatbots de primera generación se basaban en guiones predeterminados y, a menudo, brindaban una experiencia deficiente, los chatbots equipados con LLM pueden conversar en diferentes estilos de conversación y, quizás lo más importante, aprender y adaptarse en función de las interacciones anteriores con los clientes.

Buscar

Los motores de búsqueda también utilizan los LLM para generar resultados semánticos basados en la intención de búsqueda del usuario, el contexto de la consulta y la relación entre palabras.

Esto difiere del enfoque tradicional en el que los motores de búsqueda recorren la web en busca de coincidencias exactas de las palabras clave utilizadas para encontrar información.

Biología -

Algunas empresas de IA utilizan grandes modelos de lenguaje para comprender (o identificar) el ADN, el ARN, las proteínas y otras moléculas.

En julio de 2022, por ejemplo, DeepMind anunció una base de datos con casi todas las proteínas conocidas. Cuatro meses después, científicos del Meta liberaron las estructuras de más de 600 millones de proteínas diferentes como parte de una base de datos denominada ESM Metagennomic Atlas.

Con aproximadamente 2,000 GPU, Meta solo tardó dos semanas en llenar la base de datos con proteínas del suelo, agua de mar y otras fuentes. Se espera que algún día los algoritmos de IA también se utilicen para predecir la función de una proteína individual.

Puntos clave

Los modelos de lenguaje extenso (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Pueden predecir palabras y crear oraciones que reflejen cómo escriben y hablan los humanos.
Los modelos de idiomas grandes se alimentan con extractos de texto que se han oscurecido o enmascarado parcialmente. el neural del sistema, luego se esfuerza por predecir las partes que faltan y luego compara la predicción con el texto real.
Tres populares y poderosos modelos de lenguaje grande incluyen MicrosoftNLG de Turing, Gopher de DeepMind y GPT-3 de OpenAI.

Puntos clave

Introducción a los LLM:
- Herramientas de IA que leen, resumen y traducen texto.
- Predecir y generar oraciones de forma humana.
Transformación del procesamiento del lenguaje natural (PNL):
- Los LLM revolucionan la PNL con poderosos modelos pre-entrenados.
- Entrenado en vastos conjuntos de datos, aprendiendo patrones de lenguaje natural.
Aprendizaje en LLM:
- Entrenado en conjuntos de datos masivos con algoritmos complejos.
- Comprende el contexto y el uso del lenguaje natural.
Papel de las redes neuronales recurrentes (RNN):
- Los LLM como GPT-2 y BERT reemplazan la extracción interna de datos y características.
- Los RNN en LLM procesan datos, predicen palabras y comprenden el contexto.
Ejemplo de comprensión contextual:
- LLM analizar frases para entender las relaciones entre las palabras.
- Permite la generación precisa de lenguaje natural, resúmenes y más.
Proceso de formación LLM:
- Extractos de texto con partes enmascaradas proporcionadas a los LLM.
- Neural del sistema, predice partes que faltan, compara con el texto real.
- Ajustes de tareas repetidas del sistema, parámetros para el aprendizaje.
Tamaño de la red neuronal y calidad del conjunto de datos:
- Las redes neuronales más grandes mejoran la capacidad de aprendizaje.
- La calidad del conjunto de datos afecta la diversidad de secuencias de palabras y predicciones.
Ejemplos destacados de LLM:
- Turing NLG (Microsoft):
  - 17 mil millones de parámetros LLM.
  - Genera terminaciones de oraciones, responde preguntas, proporciona resúmenes.
- Gopher (Mente Profunda):
  - parámetro de 280 mil millones modelo.
  - Realiza tareas de comprensión lectora, fact-checking e identificación de contenidos tóxicos.
  - Sobresalir en la comprensión masiva del lenguaje multitarea (MMLU).
- GPT-3 (IA abierta):
  - Entrenado en 570 GB de datos de texto.
  - Versátil para generar varias formas de texto: respuestas, ensayos, código, traducciones y más.
Tipos de LLM:
- Modelos basados en transformadores:
  - Dominante en PNL.
  - Utilice mecanismos de autoatención, codificación posicional y redes neuronales multicapa.
  - Comprender el contexto y las dependencias dentro del texto.
- Modelos de redes neuronales recurrentes (RNN):
  - Procese palabras secuenciales, enfatice el orden.
  - Mantener memoria de información previa, capturar dependencias secuenciales.
- Modelos híbridos:
  - Combine las fortalezas de los modelos basados en transformadores y RNN.
  - Utilizado en generación de texto, chatbots, asistentes virtuales.
Aplicaciones LLM:
- Proveedores minoristas y de servicios:
  - Asistentes y chatbots de IA con tecnología LLM para mejorar el servicio al cliente.
- Los motores de búsqueda:
  - Los LLM generan resultados de búsqueda semántica basados en la intención y el contexto.
- Biología y Salud:
  - LLM analizar ADN, ARN, proteínas.
  - Ayudar a predecir las funciones de las proteínas.
Conclusión:
- Los LLM transforman el procesamiento de textos.
- Herramientas de IA predictivas, adaptables y versátiles.