Datos, Transformadores y Cómputo Implacable

Este artículo fue escrito en abril de 2023, por lo que algunas partes pueden estar algo desactualizadas, pero la mayoría de las ideas clave sobre modelos de lenguaje grandes siguen siendo igual de relevantes hoy.

¿Qué ocurre cuando un modelo de lenguaje regular se hace mucho más grande? Se convierte en un modelo de lenguaje grande o LLM. No podemos ampliarlos indefinidamente sin encontrar tres grandes limitaciones: datos de entrenamiento, algoritmos y potencia de cómputo. Resolver estos tres factores fue lo que permitió la transición del aprendizaje automático tradicional al deep learning y probablemente será lo que impulse el siguiente gran salto.

Datos de entrenamiento. Todo modelo necesita datos y cuanto más potente se quiere el modelo, más datos hacen falta. Tradicionalmente recolectar y etiquetar datos era caro y lento. Sin embargo los modelos de lenguaje tienen una ventaja clave: el aprendizaje auto supervisado. Con él se pueden generar etiquetas a partir del propio texto sin intervención humana, por ejemplo prediciendo la siguiente palabra en una frase. Mientras haya texto disponible se puede convertir en datos de entrenamiento masivos.

Escala web. En los primeros días los corpus eran pequeños: MB o pocos GB. Internet cambió eso. La web es esencialmente textual y a escala gigantesca. Proyectos como Common Crawl recogen terabytes de texto y muchas plataformas ofrecen conjuntos de datos depurados de mayor calidad. Combinar aprendizaje auto supervisado con datos a escala web produjo el combustible que permitió modelos como GPT, PaLM o LLaMA.

Algoritmos. Tener océanos de datos no basta: hacen falta algoritmos capaces de digerirlos. Aquí brilló el Transformer, presentado por Google en 2017, que se transformó en la arquitectura dominante de casi todos los LLM actuales. Conceptualmente el Transformer es un motor encoder decoder que procesa secuencias y aprende a transformar una secuencia en otra, por ejemplo en tareas de traducción, resumen o clasificación en formato texto.

Secuencia a secuencia. En NLP trabajamos con secuencias de palabras y muchas tareas encajan en el molde secuencia a secuencia. Un modelo aprende a codificar la entrada en una representación oculta y luego a decodificar esa representación en la salida deseada. Esa representación oculta no es lenguaje humano sino vectores latentes que capturan el significado de forma matemática.

Auto regresión y generación. Los decodificadores de Transformer suelen funcionar de forma autoregresiva: generan token a token y usan sus propias predicciones previas como entrada para el siguiente paso. Esa dinámica es la responsable de la sensación de que modelos como ChatGPT teclean palabra por palabra y permite controlar la probabilidad de cada siguiente token.

Cómputo. Escalar Transformers requiere grandes clústeres de GPUs o TPUs, memoria amplia y pipelines de entrenamiento eficientes. El coste de entrenamiento y el consumo energético son puntos críticos: modelos más grandes necesitan más datos y más cálculo, y entrenar sin la infraestructura adecuada es inviable.

Balance y aplicación empresarial. No siempre el más grande es mejor para una aplicación concreta. Dependiendo del caso conviene ajustar tamaño, datos y optimización para obtener rendimiento, latencia y coste adecuados. En Q2BSTUDIO aplicamos estos principios para crear soluciones útiles para empresas desde aplicaciones a medida hasta agentes IA especializados.

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En resumen, los LLM surgieron de la confluencia de datos a escala, algoritmos potentes como los Transformers y cómputo masivo. En Q2BSTUDIO combinamos esos avances con prácticas de ingeniería de software para ofrecer soluciones reales que aporten valor empresarial, seguras y escalables.

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