¿Qué papel desempeñan los formadores de datos en el desarrollo de los LLM?
Cada vez son más las empresas que buscan formadores de datos LLM o que llevan a cabo tareas de revisión de datos para desarrollar y especializar a los LLM en la realización de tareas específicas. ¿Por qué son importantes las técnicas de evaluación y anotación de datos para los modelos lingüísticos a gran escala? Te lo explicamos: resulta que la eficacia delentrenamiento de los LLM depende en gran medida de la calidad de los datos y de los conocimientos técnicos de los Entrenadores de Datos (también conocidos como Etiquetadores de Datos). En este artículo, echamos un vistazo al proceso de optimización de datos, a los métodos de muestreo utilizados para optimizar el uso de datos por parte de los LLM, a las diversas aplicaciones prácticas de los LLM especializados y a las distintas consideraciones que son esenciales a la hora de entrenar a los LLM.
TLDR; puntos clave
- El entrenamiento LLM requiere datos de alta calidad, una elección juiciosa de la arquitectura y los parámetros, y el uso de técnicas de muestreo avanzadas como Ask-LLM y Muestreo de densidad para mejorar el rendimiento del modelo, haciendo un uso óptimo de los datos.
- Los formadores de datos del LLM desempeñan un papel esencial en la preparación y optimización de los conjuntos de datos para el entrenamiento, la selección de los datos adecuados y el ajuste de los conjuntos de datos con las etiquetas (o anotaciones) correctas. También son responsables de validar la calidad de los datos para minimizar los sesgos y maximizar la eficiencia y precisión del LLM.
- Plataformas y herramientas como Run:aiParadigm y MosaicML facilitan la gestión de los recursos de infraestructura para la formación LLM, haciendo que el proceso sea más eficiente y rentable.
- Los LLM bien formados tienen una amplia gama de aplicaciones prácticas, enatención al cliente, generación de código y creación de contenidos.
Formación LLM: conceptos básicos
El entrenamiento de grandes modelos lingüísticos es un proceso complejo que implica la recopilar grandes cantidades de datos textualesdiseñar arquitecturas de redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros y utilizar potencia de cálculo y algoritmos de optimización para ajustar estos parámetros. Los grandes modelos lingüísticos se enseñan a comprender y generar lenguaje humano alimentándolos con grandes cantidades de datos textuales y utilizando algoritmos para aprender patrones y predecir lo que ocurrirá a continuación en una frase.
Estos modelos se entrenan en tareas específicas, como la categorización de correos electrónicos o el análisis de sentimientos, mediante un método denominado ajuste fino. El ajuste fino es un método para enseñar a los LLM a procesar las consultas de entrada y representar las respuestas correspondientes.
Otro enfoque importante de la formación LLM esingeniería de instruccionesque consiste en proporcionar una instrucción de entrada al LLM para que utilice datos personalizados o un contexto específico. Esto resulta especialmente útil para dar instrucciones al LLM, realizar operaciones de búsqueda o realizar consultas a partir de un conjunto de datos más pequeño.
La importancia de los datos
La calidad de los datos es un factor importante en el rendimiento de los modelos lingüísticos a gran escala. Unos buenos datos permiten a los modelos generalizar y comprender mejor las estructuras lingüísticas. Para que los LLM realicen tareas lingüísticas con eficacia, se preentrenan en conjuntos de datos amplios y diversos. Esto les permite aprender patrones generales en los datos y transferir conocimientos a nuevas tareas con una modificación mínima.
Los LLM pueden perfeccionarse utilizando dos enfoques principales: el uso de datos no anotados o el uso de pequeños conjuntos anotados. El uso de datos no anotados, también conocido como aprendizaje no supervisado, permite a los modelos descubrir patrones y estructuras en los datos sin guiarse por etiquetas o anotaciones. Este enfoque puede ser costoso desde el punto de vista informático, ya que a menudo requiere procesar grandes cantidades de datos y utilizar algoritmos complejos para identificar patrones relevantes.
En cambio, el uso de pequeños conjuntos anotados, también conocido como aprendizaje supervisado, consiste en proporcionar a los modelos ejemplos etiquetados para ayudarles a aprender una tarea específica. Aunque este enfoque requiere una inversión inicial para anotar los datos, puede resultar mucho más económico a largo plazo, ya que permite obtener resultados satisfactorios con menos datos y menos cálculos. Además, el uso de conjuntos de datos anotados permite controlar mejor la calidad de los datos y garantiza que los modelos aprendan la información correcta.
En ambos casos, es importante garantizar la calidad de los datos utilizados para perfeccionar los LLM. Unos datos de buena calidad permiten a los modelos generalizar y comprender mejor las estructuras lingüísticas, lo que se traduce en un mejor rendimiento en las tareas lingüísticas. Para conseguirlo, es esencial recopilar datos que sean relevantes, diversos y representativos del ámbito de aplicación previsto, y preprocesarlos adecuadamente para eliminar errores, sesgos e incoherencias.
Es importante recordar (una vez más) que la calidad de los datos influye en el rendimiento de los algoritmos de IA. Dimensiones como la precisión, la exhaustividad, la coherencia, la pertinencia y la temporalidad son fundamentales para obtener resultados fiables e imparciales. Por tanto, es esencial medir la calidad de los datos, con métricas como :
- la tasa de error
- la tasa de finalización
- el índice de coherencia
- la métrica de frescura
son esenciales para evaluar la calidad de los datos y garantizar que son adecuados para el entrenamiento práctico de algoritmos de IA.
Elección de la arquitectura y los parámetros
La elección de la arquitectura de una red neuronal artificial es una decisión importante que debe tener en cuenta la naturaleza de los datos y la complejidad de la tarea. El diseño de las capas de entrada y salida de una red neuronal está influido por el tipo de datos que se procesan. Por ejemplo, las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan para imágenes, mientras que las redes neuronales recurrentes (RNN) o modelos basados en Transformadores se utilizan para secuencias de texto.
Es necesario mantener un equilibrio entre la complejidad del modelo y la complejidad de los datos para evitar un aprendizaje excesivo o insuficiente. Las incrustaciones, que transforman la información en forma digital, son importantes cuando un LLM debe procesar un gran corpus de documentos, como en el caso de creación de un chatbot. Los métodos y técnicas de optimización, como los métodos de abandono y regularización, como L1/L2, son esenciales para ajustar los parámetros con el fin de minimizar las pérdidas y evitar el sobreaprendizaje.
Por último, el rendimiento del LLM depende en gran medida de la elección de la arquitectura y los parámetros, incluido el equilibrio entre el tamaño, la ventana de contexto, el tiempo de inferencia y la huella de memoria.
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Técnicas de muestreo para la formación LLM
Las técnicas de muestreo pueden desempeñar un papel clave en el entrenamiento LLM. En particular, las técnicas de muestreo Ask-LLM y Density han sido identificadas como los mejores métodos en sus respectivas categorías para el muestreo de datos de entrenamiento LLM. La contribución clave del artículo "¿Cómo entrenar LLMs eficientes en datos?" incluye el desarrollo del muestreo Ask-LLM, la evaluación comparativa exhaustiva de 19 estrategias de muestreo diferentes y nuevos conocimientos sobre el papel de la cobertura, la calidad y el coste del muestreo en el preentrenamiento de LLM.
Otro punto de debate importante es la eficacia de utilizar heurísticas de bajo coste, como :
- maximizar la cobertura,
- para el preentrenamiento de un LLM de última generación,
- o si es realmente beneficioso utilizar métodos de muestreo más costosos que evalúen la calidad de cada ejemplo.
Ask-LLM
El método Ask-LLM evalúa la calidad de los ejemplos de entrenamiento pidiendo a un modelo lingüístico preentrenado que juzgue si debe utilizarse un ejemplo. Utiliza la probabilidad del "sí" para estimar la puntuación de la calidad de los datos. Ask-LLM aborda los fallos habituales del filtrado de perplejidad, como la selección de muestras fuera de contexto, la repetición de las mismas frases o el rechazo de temas nicho, proporcionando una evaluación de la calidad más matizada y contextual.
Los modelos entrenados en datos evaluados por Ask-LLM pueden converger hasta un 70% más rápido en comparación con el entrenamiento en el conjunto completo de datos. Esto significa que el entrenamiento de los modelos es más rápido y eficiente, lo que puede suponer un importante ahorro de tiempo y recursos.
Muestreo de densidad
El método de muestreo de densidad pretende maximizar la cobertura de temas latentes en el conjunto de datos de entrada mediante un proceso de muestreo diverso. Estima la densidad de los ejemplos de entrenamiento mediante un procedimiento de suma de kernels que opera sobre las relaciones de similitud de incrustación. Se aproxima a la puntuación de densidad sumando los valores de kernel de cada ejemplo del conjunto de datos.
En resumen, el muestreo de densidad ofrece un enfoque más diverso para el muestreo de datos de formación. Permite abarcar un mayor número de temas en el conjunto de datos de entrada, lo que puede contribuir a mejorar el rendimiento de los LLM al permitirles comprender y generar una mayor variedad de contenidos.
Plataformas y herramientas para la formación LLM
Existen varias plataformas y herramientas que facilitan los métodos de entrenamiento LLM. Por ejemplo, Run:ai facilita la gestión de recursos de infraestructura de IA, ofreciendo funciones para escalar y distribuir cargas de trabajo de IA. La infraestructura de IA que ofrece Run:ai se basa en la red de centros de datos Jupiter de Google Cloud, lo que permite un escalado eficiente para cargas de trabajo de IA de alta intensidad.
La plataforma Paradigm incluye:
- demostraciones llave en mano
- cuadros de mando
- herramientas de ajuste eficaces
Estas herramientas ayudan a agilizar el despliegue y la gestión de los LLM, al tiempo que proporcionan un control centralizado para la supervisión del rendimiento y los ajustes del modelo.
MosaicML
MosaicML es otra plataforma clave para la formación LLM. En colaboración con Cloudflare R2, permite la formación LLM en cualquier plataforma de procesamiento del mundo sin costes de transferencia de datos. La plataforma MosaicML simplifica la orquestación de tareas de formación LLM utilizando múltiples nubes, lo que hace que la formación sea más rentable y rápida.
MosaicML ofrece funciones como la eliminación de los gastos de tráfico saliente y la posibilidad de iniciar, detener, mover y redimensionar los trabajos de formación en función de la disponibilidad y el coste de los recursos de procesamiento. Por ejemplo, Replit utiliza la plataforma MosaicML para entrenar sus modelos con el fin de lograr la personalización, la reducción de la dependencia y la eficiencia de costes, apoyando los requisitos de procesamiento.
¿Cuál es el papel de los formadores de datos LLM?
Los formadores de datos del LLM desempeñan un papel clave en la preparación de los conjuntos de datos que alimentan el proceso de aprendizaje de la IA. Su trabajo consiste en recopilar y estructurar los datos, y después anotarlos para que sean óptimos para el entrenamiento de modelos. Por ejemplo, al preparar un conjunto de datos para un LLM diseñado para reconocer entidades con nombre, los preparadores de datos deben recopilar primero un conjunto variado de textos, desde artículos de periódico hasta transcripciones de diálogos. A continuación, anotan manualmente estos textos para marcar los nombres de personas, lugares, organizaciones, etc. Este proceso puede automatizarse parcialmente mediante programas informáticos específicos, pero la verificación y corrección manuales siguen siendo esenciales para garantizar la exactitud de las anotaciones.
Estos conjuntos de datos anotados se utilizan después para entrenar al modelo a reconocer y extraer correctamente estas entidades de nuevos textos no anotados, una habilidad esencial para aplicaciones como la extracción de información y la respuesta automática a preguntas. Un ejemplo notable de la provisión de conjuntos de datos preparados para el entrenamiento de LLM es la base de datos Hugging Faceque proporciona acceso a multitud de conjuntos de datos para diversas aplicaciones de PNL. Para obtener más información sobre la preparación de conjuntos de datos y ver ejemplos en acción, visite Conjuntos de datos Hugging Face.
¿Qué influencia tiene el proceso de anotación manual en la calidad y eficacia de los modelos finales de IA?
El proceso de anotación manual influye directamente en la calidad y eficacia de los modelos finales, haciéndolos más adecuados para tareas específicas y ámbitos concretos.
Antes de poner a punto un LLM, es imprescindible disponer de un conjunto de datos bien preparado y pertinente. Las anotaciones manuales son esenciales, ya que ayudan a estructurar los datos brutos en formatos que puedan ser utilizados por los modelos de IA. Los anotadores de anotadores clasifican, etiquetan y corrigen los datos para crear conjuntos de datos que reflejen con precisión los matices y complejidades del lenguaje humano.
Los LLM preentrenados suelen ser generalistas en su capacidad de comprender y generar texto. El perfeccionamiento con datos anotados manualmente permite especializar estos modelos para tareas o sectores específicos. Por ejemplo, un LLM destinado al ámbito jurídico puede perfeccionarse con documentos jurídicos anotados por abogados para identificar la terminología específica y el estilo de redacción propios de ese ámbito. Este proceso garantiza que el modelo no sólo sea preciso en sus respuestas, sino que también se ajuste a las expectativas del sector en cuestión.
Aplicaciones prácticas de los LLM formados
Una vez entrenados y puestos a punto, los LLM tienen multitud de aplicaciones prácticas. Se utilizan para :
- Transformar el proceso de creación de contenidos.
- Ofrezca atención multilingüe al cliente comprendiendo y generando contenidos de forma adecuada.
- Evaluar el rendimiento de los LLM en la generación de código utilizando marcos como HumanEval de Replit, que comprueban la producción de código y ejecutan casos de prueba para comprobar si el código generado funciona como se espera.
Además, los LLM formados pueden contribuir a la creación de chatbots avanzados. Muestran habilidades como la coherencia conversacional, puesta a prueba por puntos de referencia como HELM y HellaSwag.
Atención al cliente
Los LLM se aplican ampliamente en el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales que pueden interactuar con los usuarios de forma natural y similar a la humana. Los chatbots mejorados con IA, impulsados por el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje naturalpueden ofrecer respuestas más personalizadas y similares a las humanas, mejorando el servicio al cliente y la experiencia general del usuario.
Los LLM pueden mejorar significativamente la atención al cliente multilingüe al facilitar la interacción con la empresa. El reconocimiento de entidades con nombre (NER), una subtarea del procesamiento del lenguaje naturalpuede identificar y clasificar entidades específicas, como nombres de productos y ubicaciones, en los datos de los usuarios, lo que puede beneficiar a los servicios de atención al cliente.
Generación de código
Los LLM como Bard y GPT-4 pueden automatizar la escritura y finalización de programas informáticos en diversos lenguajes de programación. Al generar código de calidad con rapidez, los LLM ayudan a los equipos de desarrolladores a superar cuellos de botella y ser más eficientes, sobre todo en lenguajes como Python y JavaScript.
Ask-LLM, introducido por JetBrains en Datalore, utiliza modelos lingüísticos a gran escala para generar y modificar código a partir de instrucciones en lenguaje natural. Ask-LLM permite a los usuarios introducir sus consultas y las convierte en código ejecutable, lo que aumenta la eficiencia y simplifica el proceso de codificación de tareas como el análisis y la visualización de datos.
Creación de contenidos
Los LLM generan contenidos para una gran variedad de sectores, utilizando Knowledge Graphs para garantizar la precisión y la relevancia. Automatizan tareas de creación de flujos de contenidos que antes eran manuales, con el consiguiente ahorro de tiempo y recursos.
Seguridad y cumplimiento en la formación LLM
La seguridad y la conformidad son aspectos a tener en cuenta cuando se trabaja con LLM. Para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos utilizados para entrenar los modelos, se aplican las siguientes medidas:
- Los datos se encriptan para impedir el acceso no autorizado.
- Se respetan las normas de protección de datos.
- Se aplican controles estrictos de acceso y autorización.
- Los datos tratados son seguros y cumplen la normativa vigente (incluida la última normativa europea en vigor).
Estas medidas garantizan la seguridad y la conformidad de los datos utilizados para la formación del LLM.
Se realizan auditorías periódicas de los modelos LLM para detectar cualquier uso indebido o posibles fallos de seguridad y cumplimiento. Además, existen procedimientos de gestión de la confidencialidad para proteger la información personal durante el proceso de formación LLM.
Control de datos y modelos
El control de datos y modelos es otro aspecto crítico de la seguridad y el cumplimiento en la formación de la IA. Para que los proyectos de IA tengan éxito se necesitan datos de alta calidad, ya que afectan a la capacidad de aprendizaje del algoritmo, la fiabilidad de las predicciones y la equidad de los resultados. Entre los retos que plantea la calidad de los datos en la IA se incluyen:
- datos incompletos
- datos inexactos
- datos incoherentes
- mala gobernanza de los datos
Estos problemas pueden dar lugar a percepciones erróneas y a un rendimiento poco fiable de la IA.
Para asegurar los sistemas de IA y garantizar el cumplimiento de la normativa, es esencial establecer características y medidas de control de los datos y los modelos durante el proceso de formación. Esto puede incluir auditorías periódicas, estrictos controles de acceso y procedimientos de gestión de la confidencialidad. Al garantizar un control adecuado de los flujos de datos y los modelos, las organizaciones pueden minimizar los riesgos y garantizar la seguridad y la conformidad de sus sistemas de IA.
En pocas palabras
En conclusión, el entrenamiento de grandes modelos lingüísticos es un proceso complejo que requiere una gran cantidad de datos, una arquitectura adecuada y técnicas de muestreo eficientes. Gracias a plataformas y herramientas como MosaicML, el entrenamiento de LLM puede simplificarse y optimizarse. Los LLM especializados (tras su puesta a punto) tienen multitud de aplicaciones prácticas, como la atención al cliente, la generación de código y la creación de contenidos. Sin embargo, es necesario garantizar la seguridad y el cumplimiento de las normas durante todo el proceso de formación. Con las medidas adecuadas, los LLM pueden entrenarse de forma eficiente y segura, allanando el camino para importantes avances en inteligencia artificial.
Por último, el uso de conjuntos de datos anotados manualmente para entrenar y perfeccionar los LLM no sólo es beneficioso para la precisión y relevancia de los resultados, sino que también es un enfoque más rentable. El uso de conjuntos de datos anotados optimiza el uso de recursos informáticos, ya que los modelos pueden entrenarse más rápidamente y con menos recursos informáticos.
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