Muestreo especulativo explicado de manera intuitiva y exhaustiva
Muestreo especulativo explicado de forma intuitiva y exhaustiva
Aprendizaje automático | Procesamiento del lenguaje natural | Ciencia de datos
Explorando la estrategia que acelera los modelos de lenguaje en un 3x
En este artículo discutiremos “Muestreo especulativo”, una estrategia que permite generar texto de manera más rápida y asequible sin comprometer el rendimiento.
Primero discutiremos un problema importante que está ralentizando los modelos de lenguaje modernos, luego crearemos una comprensión intuitiva de cómo el muestreo especulativo los acelera de manera elegante, y finalmente implementaremos el muestreo especulativo desde cero en Python.
¿A quién le interesa esto? A cualquier persona interesada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) o en los avances de IA de vanguardia.
¿Qué nivel de conocimientos se requiere? Los conceptos en este artículo son accesibles para entusiastas del aprendizaje automático y son lo suficientemente avanzados como para interesar a científicos de datos experimentados. El código al final puede ser útil para desarrolladores.
- Resumen semanal de IA de ODSC semana del 15 de diciembre
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- Vectores de eliminación en tablas Delta acelerando las operaciones en Databricks
Prerrequisitos: Puede ser útil tener un conocimiento básico de Transformers, los modelos GPT de OpenAI, o ambos. Si te sientes confundido, puedes consultar cualquiera de estos artículos:
GPT — Explicado de manera intuitiva y exhaustiva
Explorando la arquitectura de los Transformadores Generativos Pre-entrenados de OpenAI.
towardsdatascience.com
Transformers — Explicados de manera intuitiva y exhaustiva
Explorando la ola moderna de aprendizaje automático: desmontando el transformador paso a paso
towardsdatascience.com
Los modelos de lenguaje están volviéndose demasiado grandes
En los últimos cuatro años, los modelos GPT de OpenAI han crecido de 117 millones de parámetros en 2018 a aproximadamente 1.8 billones de parámetros estimados en 2023. Este crecimiento rápido se debe en gran medida al hecho de que, en la modelización del lenguaje, más grande es mejor.
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