El Funcionamiento Interno de los LLM Un Análisis Profundo de la Arquitectura del Modelo de Lenguaje

Análisis profundo de la arquitectura del modelo de lenguaje LLM

Introducción

Los modelos de lenguaje basados en preentrenamiento a gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural. Esto ha permitido que las máquinas comprendan y generen textos similares a los humanos con una precisión notable. Para apreciar realmente las capacidades de los LLMs, es esencial adentrarse en su funcionamiento interno y comprender las complejidades de su arquitectura. Al desentrañar los misterios detrás de la arquitectura de los modelos de lenguaje de los LLMs, podemos obtener ideas valiosas sobre cómo estos modelos procesan y generan lenguaje, abriendo camino para el avance en la comprensión del lenguaje, la generación de texto y la extracción de información.

En este blog, profundizaremos en el funcionamiento interno de los LLMs y descubriremos la magia que les permite comprender y generar lenguaje de una manera que ha transformado las posibilidades de interacción entre humanos y máquinas para siempre.

Objetivos de aprendizaje

• Comprender los componentes fundamentales de los LLMs, incluyendo los transformadores y los mecanismos de autoatención.
• Explorar la arquitectura en capas de los LLMs, que comprende codificadores y decodificadores.
• Obtener información sobre las etapas de preentrenamiento y ajuste fino de los LLMs.
• Descubrir los avances recientes en las arquitecturas de los LLMs, como GPT-3, T5 y BERT.
• Obtener una comprensión integral de los mecanismos de atención y su importancia en los LLMs.

Este artículo se publicó como parte del Data Science Blogathon.

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Más información: ¿Qué son los modelos de lenguaje grandes (LLMs, por sus siglas en inglés)?

Los fundamentos de los LLMs: Transformadores y mecanismos de autoatención

Adéntrate en los fundamentos de los LLMs, donde los transformadores y los mecanismos de autoatención forman los componentes básicos que permiten a estos modelos comprender y generar lenguaje con una destreza excepcional.

Transformadores

Los transformadores, introducidos inicialmente en el artículo “Attention is All You Need” por Vaswani et al. en 2017, revolucionaron el campo del procesamiento del lenguaje natural. Estas arquitecturas robustas eliminan la necesidad de las redes neuronales recurrentes (RNNs, por sus siglas en inglés) y en su lugar se basan en mecanismos de autoatención para capturar las relaciones entre las palabras en una secuencia de entrada.

Los transformadores permiten que los LLMs procesen texto en paralelo, lo que facilita una comprensión del lenguaje más eficiente y efectiva. Al atender simultáneamente a todas las palabras en una secuencia de entrada, los transformadores capturan dependencias a largo plazo y relaciones contextuales que podrían ser desafiantes para los modelos tradicionales. Este procesamiento en paralelo permite que los LLMs extraigan patrones y dependencias intrincados del texto, lo que conduce a una comprensión más profunda de la semántica del lenguaje.

Autoatención

Profundizando aún más, nos encontramos con el concepto de autoatención, que se encuentra en el núcleo de las arquitecturas basadas en transformadores. La autoatención permite que los LLMs se centren en diferentes partes de la secuencia de entrada al procesar cada palabra.

Durante la autoatención, los LLMs asignan pesos de atención a diferentes palabras según su relevancia para la palabra actual que se está procesando. Este mecanismo de atención dinámica permite que los LLMs atiendan información contextual crucial y descarten partes irrelevantes o ruidosas de la entrada.

Al atender selectivamente las palabras relevantes, los LLMs pueden capturar eficazmente dependencias y extraer información significativa, mejorando así sus capacidades de comprensión del lenguaje.

El mecanismo de autoatención permite que los transformadores consideren la importancia de cada palabra en el contexto de toda la secuencia de entrada. En consecuencia, las dependencias entre palabras se pueden capturar de manera eficiente, independientemente de la distancia. Esta capacidad es valiosa para comprender significados matizados, mantener la coherencia y generar respuestas contextualmente relevantes.

Capas, Codificadores y Decodificadores

Dentro de la arquitectura de los LLMs, se teje una estructura compleja con múltiples capas de codificadores y decodificadores, cada una desempeñando un papel vital en el proceso de comprensión y generación del lenguaje. Estas capas forman una estructura jerárquica que permite a los LLMs capturar progresivamente los matices y las complejidades del lenguaje.

Codificador

En el corazón de esta estructura se encuentran las capas de codificadores. Los codificadores analizan y procesan el texto de entrada, extrayendo representaciones significativas que capturan la esencia del lenguaje. Estas representaciones codifican información crucial sobre la semántica, la sintaxis y el contexto de la entrada. Al analizar el texto de entrada en múltiples capas, los codificadores capturan dependencias locales y globales, lo que permite que los LLMs comprendan las complejidades del lenguaje.

Decodificador

A medida que la información codificada fluye a través de las capas, llega a los componentes decodificadores. Los decodificadores generan respuestas coherentes y contextualmente relevantes en función de las representaciones codificadas. Los decodificadores utilizan los datos codificados para predecir la siguiente palabra o crear una secuencia de términos que forman una respuesta significativa. Los LLMs perfeccionan y mejoran su generación de respuestas con cada capa de decodificador, incorporando el contexto y la información extraída del texto de entrada.

La estructura jerárquica de los LLM les permite comprender los matices del lenguaje capa por capa. En cada capa, los codificadores y decodificadores refinan la comprensión y generación de texto, capturando progresivamente relaciones y contextos más complejos. Las capas inferiores capturan características de nivel inferior, como la semántica a nivel de palabras, mientras que las capas superiores capturan información más abstracta y contextual. Este enfoque jerárquico permite a los LLM generar respuestas coherentes, contextualmente apropiadas y semánticamente ricas.

La arquitectura en capas de los LLM no solo permite extraer significado y contexto del texto de entrada, sino que también permite generar respuestas más allá de meras asociaciones de palabras. La interacción entre los codificadores y decodificadores en múltiples capas permite a los LLM capturar los detalles refinados del lenguaje, incluyendo estructuras sintácticas, relaciones semánticas e incluso matices de tono y estilo.

Atención en su núcleo, permitiendo la comprensión contextual

Los modelos de lenguaje se han beneficiado enormemente de los mecanismos de atención, transformando nuestra forma de abordar la comprensión del lenguaje. Vamos a explorar el papel transformador de los mecanismos de atención en los modelos de lenguaje y su contribución a la conciencia contextual.

El poder de la atención

Los mecanismos de atención en los modelos de lenguaje permiten una comprensión dinámica y consciente del contexto del lenguaje. Los modelos de lenguaje tradicionales, como los modelos n-gramos, tratan las palabras como unidades aisladas sin considerar sus relaciones dentro de una oración o documento.

En cambio, los mecanismos de atención permiten a los LLM asignar pesos variables a diferentes palabras, capturando su relevancia dentro del contexto dado. Al centrarse en términos esenciales y pasar por alto los irrelevantes, los mecanismos de atención ayudan a los modelos de lenguaje a comprender el significado subyacente de un texto de manera más precisa.

Relevancia ponderada

Una de las ventajas críticas de los mecanismos de atención es su capacidad para asignar diferentes pesos a diferentes palabras en una oración. Al procesar un comentario, el modelo de lenguaje calcula su relevancia con respecto a otras palabras en el contexto, considerando sus relaciones semánticas y sintácticas.

Por ejemplo, en la oración “El gato se sentó en la alfombra”, el modelo de lenguaje que utiliza mecanismos de atención asignaría mayores pesos a “gato” y “alfombra”, ya que son más relevantes para la acción de sentarse. Esta relevancia ponderada permite al modelo de lenguaje priorizar la información más relevante mientras ignora detalles irrelevantes, lo que resulta en una comprensión más completa del contexto.

Modelado de dependencias a largo plazo

El lenguaje a menudo implica dependencias que abarcan múltiples palabras o incluso frases. Los mecanismos de atención son excelentes para capturar estas dependencias a largo plazo, permitiendo a los LLM conectar de manera fluida la estructura del lenguaje. Al prestar atención a diferentes partes de la secuencia de entrada, los modelos de lenguaje pueden aprender a establecer relaciones significativas entre palabras que están separadas por una gran distancia en una oración.

Esta capacidad es valiosa en tareas como la traducción automática, donde mantener la coherencia y comprender el contexto a distancias mayores es crucial.

Pre-entrenamiento y ajuste fino: desatando el poder de los datos

Los modelos de lenguaje poseen un proceso de entrenamiento único que les permite comprender y generar lenguaje con destreza. Este proceso consta de dos etapas clave: pre-entrenamiento y ajuste fino. Exploraremos los secretos detrás de estas etapas y desvelaremos cómo los LLM desatan el poder de los datos para convertirse en maestros del lenguaje.

Uso de transformadores pre-entrenados

import torch
from transformers import TransformerModel, AdamW

# Cargar el modelo Transformer pre-entrenado
nombre_modelo_preentrenado = 'bert-base-uncased'
modelo_preentrenado = TransformerModel.from_pretrained(nombre_modelo_preentrenado)

# Ejemplo de entrada
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])

# Obtener la salida del modelo pre-entrenado
salidas = modelo_preentrenado(input_ids)

# Acceder a los últimos estados ocultos o la salida agrupada
ultimos_estados_ocultos = salidas.last_hidden_state
salida_agrupada = salidas.pooler_output

Ajuste fino

Una vez que los LLM han adquirido una comprensión general del lenguaje a través del pre-entrenamiento, entran en la etapa de ajuste fino, donde se adaptan a tareas o dominios específicos. El ajuste fino implica exponer los LLM a datos etiquetados particulares de la tarea deseada, como análisis de sentimientos o respuesta a preguntas. Estos datos etiquetados permiten a los LLM adaptar su conocimiento pre-entrenado a los matices y requisitos específicos de la tarea.

Durante el ajuste fino, los LLM refinan su comprensión y capacidad de generación de lenguaje, especializándose en patrones lingüísticos y matices contextuales específicos del dominio. Al entrenarse con datos etiquetados, los LLM adquieren una comprensión más profunda de las complejidades específicas de la tarea, lo que les permite proporcionar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Ajuste fino del Transformer

import torch
from transformers import TransformerModel, AdamW

# Cargar el modelo Transformer pre-entrenado
nombre_modelo_preentrenado = 'bert-base-uncased'
modelo_preentrenado = TransformerModel.from_pretrained(nombre_modelo_preentrenado)

# Modificar el modelo pre-entrenado para una tarea específica
modelo_preentrenado.config.num_labels = 2  # Número de etiquetas para la tarea

# Ejemplo de entrada
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
etiquetas = torch.tensor([1])

# Definir el optimizador y la función de pérdida para el ajuste fino
optimizador = AdamW(modelo_preentrenado.parameters(), lr=1e-5)
funcion_perdida = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# Bucle de ajuste fino
for epoca in range(num_epocas):
    # Paso hacia adelante
    outputs = modelo_preentrenado(input_ids)
    logits = outputs.logits
    
    # Calcular la pérdida
    perdida = funcion_perdida(logits.view(-1, 2), etiquetas.view(-1))
    
    # Paso hacia atrás y optimización
    optimizador.zero_grad()
    perdida.backward()
    optimizador.step()
    
    # Imprimir la pérdida para monitoreo
    print(f"Época {epoca+1}/{num_epocas} - Pérdida: {perdida.item():.4f}")

La belleza de este proceso de entrenamiento de dos etapas radica en su capacidad para aprovechar el poder de los datos. El pre-entrenamiento en grandes cantidades de datos de texto no etiquetados proporciona a los LLM un entendimiento general del lenguaje, mientras que el ajuste fino en datos etiquetados afina su conocimiento para tareas específicas. Esta combinación permite que los LLM posean una base de conocimientos amplia mientras sobresalen en dominios particulares, ofreciendo habilidades notables de comprensión y generación de lenguaje.

Avances en Arquitecturas Modernas más allá de los LLM

Los avances recientes en arquitecturas de modelos de lenguaje que van más allá de los LLM tradicionales muestran las capacidades notables de modelos como GPT-3, T5 y BERT. Exploraremos cómo estos modelos han empujado los límites de la comprensión y generación del lenguaje, abriendo nuevas posibilidades en diversos dominios.

GPT-3

GPT-3, Generative Pre-trained Transformer, ha surgido como una arquitectura revolucionaria de modelos de lenguaje, revolucionando la comprensión y generación del lenguaje natural. La arquitectura de GPT-3 se basa en el modelo Transformer, incorporando numerosos parámetros para lograr un rendimiento excepcional.

La Arquitectura de GPT-3

GPT-3 consta de una serie de capas de codificador Transformer. Cada capa se compone de mecanismos de auto-atención de múltiples cabezas y redes neuronales de alimentación hacia adelante. El mecanismo de atención permite que el modelo capture dependencias y relaciones entre palabras, mientras que las redes de alimentación hacia adelante procesan y transforman las representaciones codificadas. La innovación clave de GPT-3 radica en su tamaño enorme, con asombrosos 175 mil millones de parámetros, lo que le permite capturar un vasto conocimiento del lenguaje.

Implementación del Código

Puedes utilizar la API de OpenAI para interactuar con el modelo GPT-3 de OpenAI. Aquí tienes una ilustración de cómo usar GPT-3 para generar texto.

import openai

# Configura tus credenciales de API de OpenAI
openai.api_key = 'TU_CLAVE_API'

# Define la indicación para la generación de texto
indicación = ""

# Realiza una solicitud a GPT-3 para generar texto
respuesta = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=indicación,
  max_tokens=100,
  temperature=0.6
)

# Recupera el texto generado de la respuesta de la API
texto_generado = respuesta.choices[0].text

# Imprime el texto generado
print(texto_generado)

T5

Text-to-Text Transfer Transformer, o T5, representa un avance revolucionario en las arquitecturas de modelos de lenguaje. Adopta un enfoque unificado para varias tareas de procesamiento del lenguaje natural al enmarcarlas como transformaciones de texto a texto. Este enfoque permite que un solo modelo maneje múltiples tareas, incluyendo la clasificación de texto, la sumarización y la pregunta-respuesta.

Al unificar las arquitecturas específicas de tareas en un solo modelo, T5 logra un rendimiento y eficiencia impresionantes, agilizando el proceso de desarrollo y implementación del modelo.

La Arquitectura de T5

T5 se basa en la arquitectura Transformer, que consta de una estructura codificador-decodificador. A diferencia de los modelos tradicionales ajustados para tareas específicas, T5 se entrena utilizando un objetivo de múltiples tareas donde se considera una diversidad de funciones como transformaciones de texto a texto. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a mapear una entrada de texto a una salida de texto, lo que lo hace altamente adaptable y capaz de realizar una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluyendo clasificación de texto, sumarización, traducción y más.

Implementación de código

La biblioteca transformers, que ofrece una interfaz simple para interactuar con diferentes modelos de transformadores, incluido T5, puede utilizar el modelo T5 en Python. Aquí hay una ilustración de cómo usar T5 para realizar tareas de texto a texto.

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")

input_ids = tokenizer("traducir inglés a alemán: La casa es maravillosa.", 
      return_tensors="pt").input_ids
      
# Generar la traducción usando T5
outputs = model.generate(input_ids)

# Imprimir el texto generado
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

BERT

BERT, Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores, introdujo un cambio revolucionario en la comprensión del lenguaje. Al aprovechar el entrenamiento bidireccional, BERT captura el contexto tanto de los contextos izquierdos como de los contextos derechos, lo que permite una comprensión más profunda de la semántica del lenguaje.

BERT ha mejorado significativamente el rendimiento en tareas como el reconocimiento de entidades nombradas, el análisis de sentimientos y la inferencia de lenguaje natural. Su capacidad para comprender los matices del lenguaje con una comprensión contextual detallada lo ha convertido en un pilar en el procesamiento moderno del lenguaje natural.

Arquitectura de BERT

BERT consta de una pila de capas de codificador de transformadores. Aprovecha el entrenamiento bidireccional, lo que permite que el modelo capture el contexto tanto de los contextos izquierdos como de los contextos derechos. Este enfoque bidireccional proporciona una comprensión más profunda de la semántica del lenguaje. También permite que BERT sobresalga en tareas como el reconocimiento de entidades nombradas, el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas y más. BERT también incorpora tokens únicos, incluyendo [CLS] para clasificación y [SEP] para separar oraciones o límites de documentos.

Implementación de código

La biblioteca transformers ofrece una interfaz simple para interactuar con varios modelos de transformadores. También incluye BERT y se puede usar en Python. Aquí hay una ilustración de cómo usar BERT para realizar la comprensión del lenguaje.

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# Cargar el modelo BERT y el tokenizador
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Definir el texto de entrada
input_text = "Hola, mi perro es lindo"

# Tokenizar el texto de entrada y convertirlo en un tensor de Pytorch
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)
input_tensors = torch.tensor([input_ids])

# Hacer la predicción del modelo
outputs = model(input_tensors)

# Imprimir la etiqueta predicha
print("Etiqueta predicha:", torch.argmax(outputs[0]).item())

Conclusión

El funcionamiento interno de los LLM revela una arquitectura sofisticada. Esto permite que estos modelos comprendan y generen lenguaje con una precisión y versatilidad incomparables.

Cada componente es crucial en la comprensión y generación del lenguaje, desde los transformadores y los mecanismos de autoatención hasta los codificadores y decodificadores en capas. A medida que desentrañamos los secretos detrás de la arquitectura de los LLM, adquirimos una mayor apreciación por sus capacidades y su potencial para transformar diversas industrias.

Aspectos clave:

• Los LLM, impulsados por los transformadores y los mecanismos de autoatención, han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural. Esto permite que las máquinas comprendan y generen texto similar al humano con una precisión notable.
• La arquitectura en capas de los LLM comprende codificadores y decodificadores. Esto permite extraer el significado y el contexto del texto de entrada, lo que lleva a generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes.
• El preentrenamiento y el ajuste fino son etapas cruciales en el proceso de entrenamiento de los LLM. El preentrenamiento permite que los modelos adquieran una comprensión general del lenguaje a partir de datos de texto no etiquetados, mientras que el ajuste fino adapta los modelos a tareas específicas utilizando datos etiquetados, refinando así su conocimiento y especialización.

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