Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-3 y PaLM han dado paso a una nueva era de texto generado por IA. Estos modelos son capaces de producir escritos sorprendentemente similares a los humanos y abren emocionantes oportunidades para las empresas. Sin embargo, con numerosas opciones disponibles, determinar cuál modelo es el más adecuado para su caso de uso específico puede ser un desafío. La investigación ha demostrado que el rendimiento de estos modelos puede variar significativamente según la tarea en cuestión, enfatizando la importancia de alinear las capacidades del modelo con sus necesidades específicas [3].
Tener un entendimiento básico de cómo funcionan los LLMs y el aprendizaje profundo le ayudará enormemente en el proceso de selección. Esencialmente, los LLMs son entrenados en enormes conjuntos de datos de texto para generar respuestas inteligentes al predecir la siguiente palabra en una oración. La arquitectura de estos modelos, como los transformadores, y sus métodos de entrenamiento, incluido el aprendizaje auto-supervisado, son cruciales para su rendimiento. La familiaridad con estos conceptos permite una evaluación más efectiva de diferentes modelos [4].
En esta guía, profundizaremos en los factores clave que debe considerar al seleccionar un LLM, mientras también tocamos los conceptos centrales del aprendizaje profundo que los sustentan. Comprender sus necesidades y las capacidades de estos modelos le permitirá elegir el LLM adecuado para sus objetivos.
Definiendo Sus Necesidades y Caso de Uso
El primer paso es definir claramente lo que desea lograr con un LLM. Considere estas preguntas:
- ¿Cuáles son las aplicaciones principales? ¿Está buscando contenido creativo, IA conversacional o quizás generación de código?
- ¿Prefiere una generación de texto más larga y altamente coherente, o respuestas concisas son más su estilo?
- ¿Qué tan crítica es la precisión para respuestas fácticas, especialmente en dominios que requieren alta precisión?
- ¿Es necesario que el modelo esté adaptado a un dominio especializado, ya que el ajuste fino puede mejorar significativamente el rendimiento en áreas específicas?
Tener objetivos claros le guiará en la decisión sobre el tamaño, la arquitectura y las capacidades que necesita en un modelo.
Evaluando la Arquitectura del Modelo:
Los LLMs vienen con diferentes arquitecturas como GPT, BERT y BART. Entender cómo los modelos transformadores procesan el lenguaje le ayudará a elegir la mejor estructura para sus necesidades. Por ejemplo:
- Los modelos GPT sobresalen en la generación textual, creatividad y tareas abiertas, lo que los hace ideales para aplicaciones que requieren contenido innovador.
- Los modelos BERT son generalmente más adecuados para tareas de respuesta a preguntas y búsqueda debido a su comprensión bidireccional del contexto.
- BART combina capacidades de auto-codificación y auto-regresivas, lo que lo hace particularmente efectivo para tareas de resumen y traducción.
Evaluando el Tamaño del Modelo:
A medida que el tamaño del modelo aumenta a miles de millones de parámetros, también lo hace su capacidad para generar texto coherente. Sin embargo, la potencia de cálculo requerida también escala drásticamente. Los modelos más compactos, alrededor de 6 mil millones de parámetros, pueden tener algunas limitaciones en calidad pero son a menudo más viables para diversas aplicaciones. Encontrar el equilibrio adecuado entre calidad del texto, tamaño del modelo y presupuesto es esencial. Con una cuidadosa consideración, puede seleccionar un modelo generativo que se alinee con sus objetivos.
Ahora tenemos una gran cantidad de modelos de código abierto disponibles, muchos de los cuales cuentan con más de 100 mil millones de parámetros. Sin embargo, más parámetros no siempre equivalen a mejores resultados. El resultado a menudo depende del dominio del problema específico. La mayoría de los modelos son entrenados en fuentes de datos generales, lo que requiere ajuste fino para contextos específicos [1]. Esto plantea la pregunta: “¿Cuál es la ventaja de ajustar un modelo de 70B en comparación con un modelo de 7B?” Generalmente, el modelo más pequeño ya debería tener un entendimiento fundamental del idioma inglés. Una vez que es competente en el lenguaje, el enfoque se desplaza hacia las entradas y salidas.
Si pensamos en los modelos de IA como funciones, las entradas son sus datos de dominio, mientras que la tarea y la salida representan los resultados esperados. Diferentes entradas se alimentan en varias etapas, con datos de dominio introducidos durante el ajuste fino y la tarea especificada durante la inferencia. La salida proviene entonces de estas dos entradas. Por lo tanto, es crucial centrarse en sus entradas en lugar de solo en los parámetros del modelo. Recuerde, los modelos más grandes requieren hardware más complejo, lo que puede aumentar los costos.
Aprovechando el Ajuste Fino:
La mayoría de los LLMs se benefician enormemente del ajuste fino con datos específicos del dominio relevantes para su caso de uso. Busque modelos y plataformas que soporten el aprendizaje por transferencia y la personalización para adaptar el modelo a sus necesidades. La investigación indica que los modelos ajustados con datos específicos del dominio pueden lograr un rendimiento significativamente mejorado [5].
APIs vs Modelos Autoalojados:
Decidir entre APIs y modelos autoalojados es una elección significativa. Tres factores principales suelen influir en esta decisión: cumplimiento y requisitos legales como HIPAA, seguridad de datos y costo.
Si bien las APIs ofrecen un modelo de pago por uso, ejecutar soluciones similares en una infraestructura autoalojada puede ser un desafío. Por ejemplo, si fuera un microservicio con implementación sin servidor y facturación, no tendría costos iniciales. Sin embargo, en lo que respecta a los LLMs, configurar una máquina y ejecutar inferencias bajo demanda con opciones autoalojadas puede ser engorroso e ineficiente. En términos simples, lo sin servidor para LLMs solo es factible al usar modelos más pequeños que pueden ejecutarse en contenedores (y sí, es posible ejecutar modelos en contenedores). Elegir el modelo adecuado, ya sea uno específico o uno más grande, combina arte y ciencia.
Evaluando la Reputación y Responsabilidad del Proveedor:
Al trabajar con un proveedor de LLM de terceros, es crucial asegurarse de que tengan una sólida reputación y un historial de desarrollo de modelos de calidad de manera responsable. Investigue sus capacidades, canales de soporte y su compromiso con la ética de la IA.
Responsabilidad y Ética:
Con un stack de código abierto, puede definir filtros de contenido, directrices éticas y prácticas de datos. Por el contrario, los modelos propietarios a menudo reflejan los valores de sus creadores, lo que requiere una cuidadosa consideración de las implicaciones de su uso.
Comience Su Viaje con LLM Hoy:
Con objetivos claros, un entendimiento de las capacidades del modelo y un proceso de selección reflexivo, estará preparado para encontrar el modelo de lenguaje grande ideal para elevar sus iniciativas de IA. Para identificar un modelo adecuado, es esencial comprender el problema que está tratando de resolver (un problema bien entendido ya está medio resuelto). Una vez que se selecciona el modelo, tener datos de dominio limpios y contextuales que cumplan con los estándares de calidad aborda el siguiente 30%. El 50% restante proviene de prácticas como la ingeniería de prompts y el ajuste del modelo con hiperparámetros. En nuestra experiencia, hemos logrado resultados similares para grandes modelos como GPT-3.5 de OpenAI utilizando modelos más pequeños como Llama2-7B a través de calibración y ajuste de hiperparámetros. Incluso logramos ejecutar estos modelos (ajuste fino + inferencia) en máquinas de consumo utilizando técnicas como LoRa y desplegándolos en dispositivos más pequeños con cuantización, lo que redujo significativamente el tamaño del modelo. Recuerde, el mejor modelo no siempre es el más grande. Así que, no se obsesione demasiado con el nombre de los LLMs... :) ¡Nos vemos en el próximo blog!