Los datos son la base de los modelos de lenguaje

La importancia de los datos en los modelos de lenguaje

Cómo los datos de alta calidad afectan cada aspecto del pipeline de entrenamiento de los LLM…

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés) han existido durante bastante tiempo, pero solo recientemente su impresionante rendimiento ha llamado la atención significativa de la comunidad de inteligencia artificial en general. Con esto en mente, podríamos comenzar a cuestionar el origen del actual movimiento de los LLM. ¿Qué fue lo que realmente hizo que los modelos recientes fueran tan impresionantes en comparación con sus predecesores? Aunque algunos pueden argumentar una variedad de diferentes factores, un avance especialmente impactante fue la capacidad de realizar alineación. En otras palabras, descubrimos cómo entrenar a los LLMs para no solo generar la palabra siguiente más probable, sino para generar texto que satisfaga los objetivos de un humano, ya sea siguiendo una instrucción o recuperando información importante.

“Hacemos la hipótesis de que la alineación puede ser un proceso simple donde el modelo aprende el estilo o formato para interactuar con los usuarios, para exponer el conocimiento y las capacidades que ya se adquirieron durante el pre-entrenamiento” – de [1]

En esta descripción general analizaremos el papel y el impacto de la alineación, así como la interacción entre la alineación y el pre-entrenamiento. Curiosamente, estas ideas fueron exploradas por el reciente modelo LIMA [1], que realiza la alineación simplemente ajustando finamente un LLM pre-entrenado sobre un corpus semi-curado de solo 1,000 ejemplos de respuestas de alta calidad. Aprenderemos que el proceso de alineación, aunque es crítico, enseña principalmente al LLM la capacidad de ser dirigido y el comportamiento o estilo correcto, mientras que la mayor parte del conocimiento se adquiere durante el pre-entrenamiento. Como tal, la alineación se puede realizar con éxito incluso con datos de entrenamiento mínimos. Sin embargo, veremos que el impacto de la calidad y diversidad de los datos tanto en la alineación como en otras vías de entrenamiento de los LLM (por ejemplo, pre-entrenamiento, ajuste fino, etc.) es absolutamente masivo.

El pipeline de entrenamiento de los LLM

“Los LLMs se entrenan en dos etapas: (1) pre-entrenamiento no supervisado a partir de texto en bruto, para aprender representaciones de propósito general, y (2) ajuste e instrucción a gran escala y aprendizaje por refuerzo, para alinearse mejor con las tareas finales y las preferencias del usuario” – de [1]

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Aunque los modelos de lenguaje se han estudiado desde una variedad de perspectivas diferentes en los últimos meses, la creación de estos…

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