Afinamiento de LLMs para la búsqueda - Rasit Abay, Algolia

📚Tabla de contenidos

1. Introducción
2. Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
3. Procesamiento del lenguaje natural con Transformers
4. Afinación de modelos de lenguaje grandes para la relevancia y clasificación de búsqueda
5. Preparación de datos
6. Resultados y estadísticas
7. Casos de ejemplos individuales
8. Conclusiones
9. Destacados
10. Preguntas frecuentes

📝Artículo

Introducción

¡Hola a todos! En este artículo, hablaremos sobre cómo afinar modelos de lenguaje grandes para mejorar la relevancia y clasificación de búsqueda. Soy el Dr. Rashidabai, científico de datos senior en Algolia, y me especializo en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y estimación impulsada por datos de sistemas dinámicos debido a mi formación en ingeniería aeroespacial.

En este artículo, aprenderemos los componentes esenciales necesarios para entrenar cualquier tipo de modelo de aprendizaje automático. Luego, nos sumergiremos en el procesamiento del lenguaje natural con Transformers, una arquitectura de redes neuronales específica. Finalmente, discutiremos cómo afinar modelos de lenguaje grandes para mejorar la relevancia y clasificación de búsqueda.

Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

Cuando entrenamos un modelo de aprendizaje automático, hay cinco componentes esenciales que necesitamos. Primero, necesitamos datos de entrada y objetivo, ya que estamos trabajando con aprendizaje supervisado. En nuestro caso, si estamos trabajando con imágenes, los datos de entrada serían las imágenes y los objetivos serían las etiquetas correspondientes.

Luego, tenemos la arquitectura de la red neuronal, que puede ser una red neuronal completamente conectada, una red neuronal convolucional o incluso Transformers. Todos ellos tienen una estructura similar con componentes no lineales, como pesos y sesgos.

Después, tenemos la función objetivo, también conocida como función de pérdida. Esta función nos permite medir cuánto se equivoca nuestro modelo en comparación con los objetivos reales.

Una vez que tenemos la función de pérdida, podemos calcular las gradientes, que nos indican cuánta corrección debemos aplicar a cada parámetro de la red neuronal para minimizar el error.

Usando el algoritmo de descenso de gradiente, podemos actualizar los parámetros internos de la red neuronal y guiar el aprendizaje para que nuestro modelo pueda hacer predicciones más precisas.

Procesamiento del lenguaje natural con Transformers

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una tecnología que permite a las computadoras procesar, comprender e interpretar el lenguaje humano en lugar de simplemente representarlo como unos y ceros. En lugar de convertir el lenguaje humano en una representación binaria, utilizamos modelos como Transformers, que son arquitecturas de redes neuronales especializadas en NLP.

Los Transformers utilizan un mecanismo de atención para determinar qué partes del texto son importantes y enfocar su atención en ellas. Esto les permite procesar grandes cantidades de información de manera eficiente y superar las limitaciones de modelos anteriores, como las redes neuronales recurrentes.

La capacidad de los Transformers para procesar información contextualizada y realizar una atención precisa los convierte en los modelos más exitosos y líderes en NLP.

Afinación de modelos de lenguaje grandes para la relevancia y clasificación de búsqueda

En este artículo, nos centraremos en la afinación de modelos de lenguaje grandes para mejorar la relevancia y clasificación de búsqueda. Utilizaremos una variante de los Transformers llamada BERT (Codificación de Representaciones Bidireccionales de Transformers).

La afinación de modelos de lenguaje implica entrenar el modelo con un conjunto de datos específico para mejorar su capacidad para comprender el contexto y realizar predicciones relevantes en la búsqueda semántica.

Aplicaremos un esquema de aprendizaje en la que pasaremos pares de frases de consulta y resultados a través del modelo BERT. Durante el entrenamiento, el modelo aprenderá la similitud y la disimilitud entre las frases de entrada y generará valores numéricos que indiquen su relación.

Para lograr esto, utilizaremos funciones de pérdida constructivas y conservadoras. Estas funciones nos permiten mapear cada par de frases a un espacio de inserción y actualizar las representaciones de las frases en función de las similitudes y diferencias que el modelo aprenda.

Al afinar nuestro modelo con conjuntos de datos específicos de comercio electrónico, logramos que el modelo comprendiera la relevancia y la relación entre las frases de consulta y los resultados. Esto resultó en una mejora significativa en la clasificación y relevancia de la búsqueda.

Preparación de datos

La preparación de datos es un aspecto esencial para construir un modelo competitivo de búsqueda semántica. Utilizamos el conjunto de datos de Amazon ESCI, que es uno de los mejores conjuntos de datos públicos de comercio electrónico disponibles en la actualidad.

El conjunto de datos se etiquetó con diferentes categorías de relevancia, como sustitutos exactos, complementos y no relevantes. Estas etiquetas fueron escaladas de forma logarítmica para que el modelo pudiera comprender la relevancia de cada categoría.

La calidad y la cantidad de los datos son fundamentales para entrenar un modelo competitivo de búsqueda semántica. En Algolia, utilizamos medidas como el puntaje Beta para estimar la interacción positiva entre el cliente y el resultado de búsqueda.

Resultados y estadísticas

Después de entrenar nuestro modelo durante diez épocas, observamos mejoras significativas en los resultados. Hubo un aumento del 31% en el solapamiento de clasificación, un aumento del 4% en el NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) y una mejora general del 30% en la relevancia entre las frases de consulta, los títulos y las descripciones.

Además de los resultados cuantitativos, también realizamos análisis de casos individuales para comprender mejor el rendimiento del modelo. Descubrimos que nuestro modelo afinado logró colocar los resultados exactos en la parte superior de los resultados de búsqueda, mientras que el modelo base no logró hacerlo.

Casos de ejemplos individuales

Al analizar casos individuales, encontramos que el modelo afinado pudo agrupar adecuadamente los resultados exactos en la parte superior. También observamos que el modelo base era más sensible a pequeñas diferencias en el texto y tenía dificultades para comprender la similitud y la relevancia de las frases de consulta y los resultados.

Estos ejemplos demuestran la importancia de afinar modelos de lenguaje con conjuntos de datos específicos para lograr una mayor relevancia y clasificación en la búsqueda semántica. Al entrenar el modelo con el conjunto de datos de comercio electrónico, logramos que el modelo comprendiera la relación entre los elementos y mejorara la clasificación y relevancia.

Conclusiones

En conclusión, a través de nuestro trabajo en Algolia, hemos logrado mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de lenguaje para la relevancia y clasificación en la búsqueda semántica. Afinar modelos de lenguaje grandes con conjuntos de datos específicos y utilizar funciones de pérdida constructivas y conservadoras ha demostrado ser un enfoque eficiente y prometedor.

La preparación de datos de Alta calidad y cantidad es esencial para construir modelos competitivos en la búsqueda semántica. Además, optimizar los modelos mediante bibliotecas como ONNX nos ha permitido mejorar la eficiencia y el consumo de memoria.

En Algolia, no solo nos esforzamos por construir los mejores modelos, sino también por construir modelos que sean rentables y altamente receptivos en su implementación.

¡Gracias por leer este artículo! Si estás interesado en conocer más sobre cómo optimizamos los modelos y implementamos eficientemente, no dudes en contactarme a través de LinkedIn.

🔍 Destacados

• Entrenamos modelos de lenguaje grandes y los optimizamos para la búsqueda semántica.
• Mejoramos la clasificación y relevancia de los resultados de búsqueda.
• El aprendizaje supervisado con funciones de pérdida constructivas es una forma eficiente de afinar los modelos.
• La preparación de datos de alta calidad y cantidad es esencial para construir modelos competitivos.
• Optimizamos el consumo de memoria y la velocidad de los modelos mediante bibliotecas como ONNX.

❓ Preguntas frecuentes

P: ¿Cuáles son los componentes esenciales para entrenar un modelo de aprendizaje automático? R: Los componentes esenciales son los datos de entrada y objetivo, la arquitectura de la red neuronal, la función objetivo, el cálculo de gradientes y el algoritmo de descenso de gradiente.

P: ¿Por qué son importantes los Transformers en el procesamiento del lenguaje natural? R: Los Transformers son importantes en el procesamiento del lenguaje natural debido a su capacidad para procesar grandes cantidades de información y realizar una atención precisa. Esto los hace ideales para comprender el contexto y generar representaciones precisas del lenguaje humano.

P: ¿Cómo afinamos modelos de lenguaje grandes para la relevancia y clasificación de búsqueda? R: Afinamos modelos de lenguaje grandes utilizando una variante de Transformers llamada BERT. Utilizamos un esquema de aprendizaje supervisado con funciones de pérdida constructivas y conservadoras para mejorar la clasificación y relevancia de los resultados de búsqueda.

P: ¿Por qué es importante la preparación de datos en la búsqueda semántica? R: La preparación de datos es importante en la búsqueda semántica porque la calidad y cantidad de los datos influyen en el rendimiento del modelo. Un conjunto de datos adecuado y bien etiquetado permite al modelo comprender la relevancia y relación entre las frases de consulta y los resultados.

Recursos útiles:

• Amazon ESCI dataset
• Transformers