Amazon ha dado un paso significativo en el desarrollo de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) mediante el uso de SageMaker AI, ofreciendo una guía tanto teórica como práctica para organizaciones que buscan optimizar sus proyectos de inteligencia artificial. Este entorno facilita la toma de decisiones alineadas con necesidades específicas, limitaciones de recursos y objetivos comerciales.
El artículo destaca tres aspectos fundamentales del desarrollo de LLM: las etapas del ciclo de vida del modelo, las metodologías de ajuste fino y las técnicas de alineación crítica que garantizan un despliegue responsable de la inteligencia artificial. Entre estas metodologías, se explora el Ajuste Eficiente de Parámetros (PEFT), con técnicas como LoRA y QLoRA que permiten a organizaciones de todos los tamaños adaptar modelos grandes a sus necesidades concretas. Además, se examinan enfoques de alineación como el Aprendizaje por Refuerzo desde Retroalimentación Humana (RLHF) y la Optimización de Preferencias Directas (DPO), los cuales aseguran que estos sistemas complejos se comporten de acuerdo con los valores humanos.
El proceso de pre-entrenamiento sienta las bases para el funcionamiento de los LLM, donde los modelos desarrollan una comprensión general del lenguaje a través de millones de datos textuales. Esta etapa es crucial y requiere altos recursos computacionales, incluyendo miles de GPUs. El pre-entrenamiento se complementa con el pre-entrenamiento continuado, que ajusta modelos a dominios específicos antes de su afinación final. Esto es especialmente útil en sectores como la medicina, donde se debe considerar la terminología especializada.
Las metodologías de alineación son esenciales para que los LLM se comporten de manera alineada con las preferencias humanas. Técnicas como el RLHF transforman la retroalimentación humana en señales de recompensa para guiar el comportamiento del modelo. Por otro lado, la DPO simplifica este proceso mediante la optimización directa del modelo sin la complejidad de ciclos de entrenamiento de RL.
La fase de ajuste fino es donde un modelo pre-entrenado se entrena específicamente para tareas concretas, equilibrando la preservación de su conocimiento general con la incorporación de nuevas habilidades. Se utilizan enfoques como el Ajuste Fino Supervisado, que actualiza los parámetros del modelo con conjuntos de datos curados, y el PEFT, que permite adaptaciones de modelos con requisitos computacionales reducidos.
Amazon también facilita optimizaciones en el desarrollo de LLM mediante técnicas como la cuantización, que reduce el tamaño de los modelos, y la destilación de conocimiento, que permite que modelos más pequeños aprendan de modelos más grandes, mejorando su rendimiento sin incrementar significativamente los requisitos de recursos. La formación con precisión mixta y la acumulación de gradientes son otras técnicas que permiten entrenar modelos complejos de manera más eficiente.
En conclusión, AWS ofrece una suite de herramientas robustas para el desarrollo y optimización de modelos de inteligencia artificial, destacando la flexibilidad para adaptarse a cualquier nivel de sofisticación. El viaje hacia la adaptación de modelos en la nube está apenas comenzando, y Amazon se comprometió a ofrecer soporte en cada paso del camino.
vía: AWS machine learning blog
