Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM): Una visión general completa desde el entrenamiento hasta la inferencia

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Introducción y Objetivos

La introducción de ChatGPT ha llevado a un aumento significativo en la utilización de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para abordar tareas downstream. Este artículo revisa la evolución de las técnicas de entrenamiento y despliegue de LLM, alineándose con la tendencia emergente de entrenamientos y despliegues rentables. Se discuten diversos aspectos, incluidos la preparación de datos, la arquitectura de entrenamiento, las tareas de pre-entrenamiento, el entrenamiento paralelo y el ajuste fino de modelos. En la inferencia, se cubren temas como la compresión de modelos, el cálculo paralelo, la gestión de memoria y la optimización estructural.

Metodología

El estudio está estructurado de la siguiente manera:

Conocimiento de Fondo: Introducción a los modelos transformadores, los cuales han demostrado ser especialmente adecuados para escalar modelos, permitiendo una mejora significativa en el rendimiento mediante el aumento del tamaño del modelo o de los datos de entrenamiento.
Entrenamiento de LLM: Descripción detallada del proceso de pre-entrenamiento que incluye la recopilación y procesamiento de datos, la arquitectura del modelo y las metodologías específicas de entrenamiento. Se abordan técnicas como la preparación de datos, pre-entrenamiento con modelos de lenguaje, y ajuste fino supervisado y eficiente.
Inferencia y Despliegue: Análisis de la inferencia de modelos, incluyendo la compresión de modelos, el cálculo paralelo y la gestión de memoria. Se exploran técnicas como el entrenamiento de precisión mixta y la optimización del uso de memoria en las GPUs.
Utilización de LLM: Discusión sobre la utilización de los modelos de lenguaje en diversas tareas y dominios downstream. Se destacan las aplicaciones en traducción automática, chatbots, análisis de sentimientos y resumen de texto.
Direcciones Futuras: Exploración de las futuras direcciones y sus implicaciones para los LLM, abarcando la optimización del entrenamiento y despliegue, así como la mejora en la comprensión y generación del lenguaje humano.

Resultados y Conclusiones

El artículo destaca los avances en las técnicas de entrenamiento y despliegue de LLM, subrayando la importancia de una preparación de datos adecuada y la elección de la arquitectura del modelo para mejorar el rendimiento. Los modelos transformadores, particularmente con la arquitectura de atención paralela, han llevado a un progreso significativo en la generación de texto de alta calidad y en las capacidades de aprendizaje y razonamiento. La adopción de estrategias de ajuste fino eficiente y técnicas de inferencia optimizadas es crucial para la aplicación exitosa de LLM en diversos dominios. La investigación futura debe centrarse en abordar los desafíos de escalabilidad y eficiencia, así como en garantizar la seguridad y la ética en el desarrollo de LLM.

Referencia Bibliográfica: #

Liu, Y., He, H., Han, T., Zhang, X., Liu, M., Tian, J., Zhang, Y., Wang, J., Gao, X., Zhong, T., Pan, Y., Xue, S., Wu, Z., Liu, Z., Zhang, X., Zhang, S., Hu, X., Zhang, T., Qiang, N., Liu, T., & Ge, B. (2024). Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference. Journal of Artificial Intelligence Research, 28, 2024-03011. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.02038