Descubre los poderosos Modelos de Lenguaje Grandes
Tabla de Contenidos:
- Introducción a los modelos de lenguaje grandes
- Definición de modelos de lenguaje grandes
- Casos de uso de los modelos de lenguaje grandes
- Ajuste de la consulta
- Herramientas de desarrollo de IA de Google
- Modelos de lenguaje grandes vs. IA generativa
- Características principales de los modelos de lenguaje grandes
- Ventajas de usar modelos de lenguaje grandes
- El caso de Palm: un modelo de lenguaje grande
- Desarrollo de LLMs vs. ML tradicional
- Uso de casos de generación de texto
- Diseño de la consulta y la ingeniería de prompts
- Tipos de modelos de lenguaje grandes
- Razonamiento basado en secuencia de pensamiento
- Afinamiento del modelo y métodos eficientes de ajuste
- Herramientas y recursos de generación de IA
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes
En esta era digital, los modelos de lenguaje grandes (LLMs) se han vuelto cada vez más relevantes en el campo de la inteligencia artificial (IA). Estos modelos son una subcategoría del aprendizaje profundo y son capaces de generar contenido nuevo, como texto, imágenes, audio y datos sintéticos. En este artículo, exploraremos en detalle los LLMs, sus casos de uso, su ajuste de consulta y las herramientas de desarrollo proporcionadas por Google para la IA generativa.
¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grandes?
Los modelos de lenguaje grandes se refieren a modelos de lenguaje generales y de propósito general que pueden ser preentrenados y, posteriormente, ajustados para fines específicos. Son capaces de resolver problemas comunes del lenguaje, como clasificación de texto, respuesta a preguntas, resumen de documentos y generación de texto, en diversas industrias.
Ventajas de usar Modelos de Lenguaje Grandes
El uso de modelos de lenguaje grandes presenta varias ventajas. En primer lugar, un solo modelo puede ser utilizado para diferentes tareas, lo que simplifica considerablemente el proceso de desarrollo. Además, estos modelos requieren una cantidad mínima de datos de entrenamiento para adaptarse a un problema específico, lo que les permite funcionar de manera efectiva incluso con conjuntos de datos pequeños. Además, su rendimiento mejora constantemente a medida que se agregan más datos y parámetros.
El caso de PaLM: un modelo de lenguaje grande
En abril de 2022, Google lanzó PaLM (Pathways Language Model), un modelo de lenguaje con 540 mil millones de parámetros que ha logrado un rendimiento sobresaliente en múltiples tareas del lenguaje. PaLM se basa en la arquitectura de transformador y utiliza el sistema de rutas para entrenar eficientemente un solo modelo en múltiples unidades de procesamiento tensorial. Este modelo es un ejemplo de cómo los modelos de lenguaje grandes pueden alcanzar un rendimiento de vanguardia en una amplia gama de tareas.
Desarrollo de LLMs vs. ML tradicional
El desarrollo de LLMs difiere significativamente del desarrollo de aprendizaje automático (ML) tradicional. Mientras que el ML tradicional requiere ejemplos de entrenamiento y un tiempo computacional y hardware considerable, el desarrollo de LLMs se enfoca en el diseño de consultas y en la ingeniería de prompts. Esto significa que no es necesario ser un experto en la materia, ni tampoco entrenar un modelo. En cambio, basta con diseñar un prompt claro, conciso e informativo.
Uso de casos de generación de texto
Uno de los casos de uso más comunes de los LLMs es la generación de texto. Esto incluye desde completar oraciones hasta responder preguntas y puede ser aplicado a diversas áreas como el servicio al cliente, la atención médica y la cadena de suministro. Los LLMs pueden generar texto relevante y coherente en función del contexto y la consulta.
Diseño de la consulta y la ingeniería de prompts
El diseño de la consulta y la ingeniería de prompts son conceptos clave en el procesamiento del lenguaje natural. El diseño de la consulta implica crear una consulta específica para la tarea que el sistema debe realizar, mientras que la ingeniería de prompts busca mejorar el rendimiento del modelo mediante el uso de conocimientos específicos del dominio, ejemplos de resultados deseados y palabras clave efectivas.
Tipos de modelos de lenguaje grandes
Existen tres tipos principales de modelos de lenguaje grandes: modelos de lenguaje genéricos, modelos ajustados a instrucciones y modelos ajustados a diálogos. Cada tipo de modelo requiere una forma diferente de consulta para generar una respuesta relevante.
Razonamiento basado en secuencia de pensamiento
El razonamiento basado en secuencia de pensamiento es un enfoque que busca mejorar la precisión de las respuestas generadas por un modelo. Se ha observado que los modelos son más propensos a dar respuestas correctas cuando primero explican la razón detrás de la respuesta. Esto muestra cómo los LLMs pueden emular cierto grado de pensamiento humano.
Afinamiento del modelo y métodos eficientes de ajuste
Afinar un modelo permite personalizar su respuesta en función de ejemplos de la tarea que se quiere realizar. Esto implica entrenar el modelo con nuevos datos, especialmente diseñados para el dominio o caso de uso específico. Sin embargo, el afinamiento tradicional puede ser costoso y poco realista en muchos casos. Por esta razón, se han desarrollado métodos de afinamiento eficientes de parámetros que permiten ajustar un LLM a nuevos datos sin alterar el modelo base.
Herramientas y recursos de generación de IA
Google proporciona una variedad de herramientas y recursos para la generación de IA. Estos incluyen Generative AI Studio, que permite explorar y personalizar modelos de IA generativa, y Generative ai App Builder, una herramienta de creación de aplicaciones de Gen AI sin necesidad de programar. También está disponible la PaLM API, que permite probar y experimentar con modelos de lenguaje grandes y Gen AI en Google Cloud.
Recursos:
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