Grandes modelos lingüísticos (LLMs) Conceptos

El panorama de la IA evoluciona rápidamente, y los Grandes Modelos Lingüísticos (LLMs) están a la vanguardia de esta evolución. Este capítulo examina cómo los LLMestán avanzando en el desarrollo de la inteligencia artificial similar a la humana y transformando las industrias a través de sus numerosas aplicaciones. Descubrirás los retos y la complejidad que se asocian a los modelos de lenguaje.

Este capítulo hace hincapié en la novedad de LLMs y sus capacidades emergentes, al tiempo que esboza varias técnicas de NLP para la preparación de datos. Aprenderás los retos de entrenar a LLMs y cómo la puesta a punto puede abordarlos eficazmente. También comprenderás cómo las técnicas de aprendizaje N-shot permiten una adaptación eficiente de los modelos preentrenados cuando se enfrentan a datos etiquetados limitados.

En este capítulo, aprenderás los componentes fundamentales del entrenamiento de un LLM, como las técnicas de preentrenamiento. También adquirirás una comprensión intuitiva de conceptos complejos como la arquitectura de los transformadores, incluido el mecanismo de atención. El capítulo trata de una técnica avanzada de ajuste fino y resume el proceso de entrenamiento para completar un LLM.

En este capítulo, profundizamos en las consideraciones clave a la hora de entrenar LLMs, como la disponibilidad de grandes datos, la calidad de los datos, el etiquetado preciso y las implicaciones de los datos sesgados. También examinarás varios riesgos de LLM, como la privacidad de los datos, los problemas éticos y el impacto medioambiental. Por último, el capítulo concluye debatiendo las áreas de investigación emergentes y el panorama en evolución de LLMs.