¿Cuál es el papel de los formadores de datos en el desarrollo de los LLM?
Cada vez más empresas buscan formadores de datos de LLM o realizar tareas de revisión de datos para refinar y especializar los LLM para realizar 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 deFormación LLM depende en gran medida de la calidad de los datos y de la experiencia técnica de los formadores de datos (también llamados Etiquetadoras de datos). En este artículo, nos proponemos examinar el proceso de optimización de datos, los métodos de muestreo utilizados para optimizar el uso de los datos por parte de los LLM, las diversas aplicaciones prácticas de los LLM especializados, así como las diversas consideraciones que son esenciales a la hora de capacitar a los LLM.
TLDR; los puntos clave
- La formación en LLM requiere datos de calidad, una elección cuidadosa de la arquitectura y los parámetros y el uso de técnicas de muestreo avanzadas, como pregúntale a LLM y muestreo por densidad para mejorar el rendimiento de los modelos, utilizando los datos de forma óptima.
- Les Formadores de datos de LLM desempeñan un papel fundamental en la preparación y optimización de los conjuntos de datos para la capacitación, la selección de los datos apropiados 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 de los LLM.
- Plataformas y herramientas como Run.AI or DataBricks para facilitar la gestión de los recursos de infraestructura para la formación de LLM, haciendo que el proceso sea más eficiente y económico.
- Los LLM bien capacitados ofrecen diversas aplicaciones prácticas, en atención al cliente, El generación de código Y el creación de contenido.
Formación LLM: lo básico
La formación de grandes modelos lingüísticos es un proceso complejo que implica recopilar grandes cantidades de datos textuales, el diseño de arquitecturas de redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros y el uso de algoritmos de optimización y potencia de cálculo para ajustar estos parámetros. A los principales modelos lingüísticos se les enseña a comprender y generar el lenguaje humano alimentando enormes cantidades de datos textuales y utilizando algoritmos para aprender patrones y predecir lo que sigue en una oración.
Estos modelos se entrenan en tareas específicas, como la categorización del correo electrónico o el análisis de opiniones, mediante un método denominado Afinación fina. El Afinación fina es un método de enseñanza de LLM que les enseña cómo procesar las solicitudes de entrada y cómo representar las respuestas correspondientes.
Otro enfoque importante en la formación de LLM es prompt engineering que implica proporcionar una solicitud de entrada al LLM para utilizar datos personalizados o un contexto específico. Esto es particularmente útil para dar instrucciones al LLM, realizar operaciones de búsqueda o realizar consultas desde 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. Los datos de calidad permiten a los modelos generalizar y comprender mejor las estructuras lingüísticas. Para que los LLM puedan realizar tareas lingüísticas de manera eficaz, están previamente capacitados en conjuntos de datos grandes y diversos. Esto les permite aprender los patrones generales de los datos y transferir los conocimientos a nuevas tareas con cambios mínimos.
Los LLM se pueden refinar utilizando dos enfoques principales: el uso de datos sin anotaciones o el uso de pequeños conjuntos anotados. El uso de datos no anotados, también denominado aprendizaje no supervisado, permite a los modelos descubrir patrones y estructuras en los datos sin dejarse guiar por etiquetas o anotaciones. Este enfoque puede resultar costoso desde el punto de vista computacional, ya que a menudo requiere procesar grandes cantidades de datos y usar algoritmos complejos para identificar los patrones relevantes.
Por el contrario, el uso de conjuntos pequeños y anotados, también denominado aprendizaje supervisado, implica proporcionar modelos con ejemplos etiquetados para ayudarlos a aprender una tarea específica. Si bien este enfoque requiere una inversión inicial para anotar los datos, puede resultar mucho más económico a largo plazo, ya que proporciona resultados satisfactorios con menos datos y cálculos. Además, el uso de conjuntos de datos anotados permite un mejor control de 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. Los datos de calidad permiten a los modelos generalizar y comprender mejor las estructuras lingüísticas, lo que se traduce en un mejor desempeño en las tareas lingüísticas. Para ello, es esencial recopilar datos que sean relevantes, diversos y representativos del campo de aplicación objetivo, y preprocesarlos adecuadamente para eliminar errores, sesgos e incoherencias.
Cabe señalar (una vez más) que la calidad de los datos afecta al rendimiento de los algoritmos de IA. Dimensiones como la precisión, la integridad, la coherencia, la coherencia, la relevancia y la puntualidad son fundamentales para obtener resultados confiables e imparciales. Por lo tanto, medir la calidad de los datos es esencial, con métricas como:
- La tasa de error
- La tasa de completitud
- 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 los algoritmos de IA.
Elección de arquitectura y parámetros
La elección de la arquitectura para 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 en una red neuronal depende del tipo de datos procesados. Por ejemplo, las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan para las imágenes, mientras que las redes neuronales recurrentes (RNN) o los modelos basados en transformadores (o Transformers) se utilizan para secuencias de texto.
Es necesario mantener un equilibrio entre la complejidad del modelo y la complejidad de los datos para evitar el sobreaprendizaje o el subaprendizaje. Les Incruzaciones, que transforman la información en formato digital, son importantes cuando un LLM debe procesar un gran corpus de documentos, como en el creación de un chatbot. Métodos y técnicas de optimización como Abandonos y los métodos de regularización como L1/L2 son esenciales para ajustar los parámetros a fin de minimizar las pérdidas y evitar el sobreaprendizaje.
Por último, el rendimiento de los LLM depende en gran medida de la elección de la arquitectura y los parámetros, incluida la búsqueda del compromiso entre el tamaño, la ventana de contexto, el tiempo de inferencia y el espacio de memoria.
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Técnicas de muestreo para la formación de LLM
Las técnicas de muestreo pueden desempeñar un papel clave en la formación de LLM. En particular, las técnicas Pregúntale a LLM y Muestreo por densidad fueron identificados como los mejores métodos en sus respectivas categorías para muestrear los datos de entrenamiento de LLM. La contribución esencial del artículo » ¿Cómo capacitar a los LLM eficientes en cuanto a datos? « incluye el desarrollo del muestreo ASK-LLM, la calibración integral de 19 estrategias de muestreo diferentes y nuevos conocimientos sobre el papel de la cobertura, la calidad y el costo del muestreo en los LLM previos a la capacitación.
Otro punto importante de discusión es la eficacia del uso de heurísticas de bajo costo, como:
- maximizar la cobertura,
- para la formación previa de un LLM de vanguardia,
- o si existe un beneficio real en utilizar métodos de muestreo más caros que evalúen la calidad de cada ejemplo.
Pregúntale a LLM
El método Ask-LLM evalúa la calidad de los ejemplos de formación pidiéndole a un modelo lingüístico previamente entrenado que juzgue si se debe utilizar un ejemplo. Se basa en la probabilidad de que el «sí» estime la puntuación de calidad de los datos. Ask-LLM aborda los fallos más comunes del filtrado por perplejidad, como la selección de muestras fuera de contexto, la repetición de las mismas frases o el rechazo de temas específicos, al proporcionar una evaluación de la calidad más matizada y contextual.
Los modelos entrenados con los datos evaluados por Ask-LLM pueden converger hasta un 70% más rápido en comparación con el entrenamiento con todos los datos. Esto significa que la capacitación de modelos es más rápida y eficiente, lo que puede generar ahorros significativos en términos de tiempo y recursos.
Muestreo por densidad
El objetivo del método de muestreo por densidad es maximizar la cobertura de los sujetos 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 núcleos que opera sobre las relaciones de similitud de Incruzaciones. Se acerca a la puntuación de densidad sumando los valores del núcleo para cada ejemplo del conjunto de datos.
En resumen, el método de muestreo por densidad ofrece un enfoque más diversificado para muestrear los datos de entrenamiento. Permite cubrir una mayor cantidad de temas y temas en el conjunto de datos de entrada, lo que puede ayudar a mejorar el rendimiento de los LLM al permitirles comprender y generar una mayor variedad de contenido.
Plataformas y herramientas para la formación en LLM
Hay varias plataformas y herramientas que facilitan los métodos de formación de LLM. Por ejemplo, Run:AI facilita la administración de los recursos de infraestructura de IA, proporcionando capacidades para escalar y distribuir las 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, por otro lado, incluye:
- demostraciones llave en mano
- tableros
- herramientas de ajuste eficaces
Estas herramientas ayudan a simplificar la implementación y la administración de LLM, al tiempo que proporcionan un control centralizado para la supervisión del rendimiento y los ajustes del modelo.
Mosaico ML
MosaicML es otra plataforma clave para la formación de LLM. En colaboración con Cloudflare R2, permite la formación de LLM en cualquier plataforma de procesamiento del mundo sin comisiones por transferencia de datos. La plataforma MosaicML simplifica la organización de las tareas de formación para los LLM que utilizan múltiples nubes, lo que hace que la formación sea más económica y rápida.
MosaicML ofrece funciones como la eliminación de las tarifas de tráfico saliente y la capacidad de iniciar, detener, mover y cambiar el tamaño de las tareas de aprendizaje en función de la disponibilidad y los costos de los recursos de procesamiento. Por ejemplo, Replit usa la plataforma MosaiCML para entrenar sus modelos a fin de lograr la personalización, la reducción de las dependencias y la rentabilidad al atender las necesidades de procesamiento.
¿Cuál es el papel de los formadores de datos de LLM?
Los formadores de datos de LLM, o procesadores de datos para modelos lingüísticos a gran escala, desempeñan un papel de liderazgo en la preparación de conjuntos de datos que impulsan los procesos de aprendizaje de la IA. Su trabajo consiste en recopilar y estructurar los datos y, a continuación, anotarlos de forma óptima para el entrenamiento de modelos. Por ejemplo, en la preparación de un conjunto de datos para un LLM destinado al reconocimiento de entidades nombradas, los procesadores de datos primero deben recopilar una variedad de textos, que van desde artículos de periódicos hasta transcripciones de diálogos. Luego, anotan manualmente estos textos para marcar los nombres de personas, lugares, organizaciones, etc. Este proceso puede automatizarse parcialmente con un software específico, pero la verificación y la corrección manuales siguen siendo esenciales para garantizar la precisión de las anotaciones.
Estos conjuntos de datos anotados se utilizan luego para entrenar al modelo para que reconozca y extraiga correctamente estas entidades en textos nuevos y sin anotaciones, una habilidad esencial para aplicaciones como la extracción de información y la respuesta automática a las preguntas. Un ejemplo notable del suministro de conjuntos de datos preparados para la formación en LLM es la plataforma c, que ofrece acceso a una multitud de conjuntos de datos para diversas tareas de PNL. Para obtener más información sobre la preparación de conjuntos de datos y ver ejemplos en acción, puede visitar conjuntos de datos de Hugging Face.
¿Qué influencia tiene el proceso de anotación manual en la calidad y la eficacia de los modelos finales de IA?
El proceso de anotación manual influye directamente en la calidad y la eficiencia de los modelos finales, haciéndolos más adecuados para tareas y áreas específicas.
Antes de que puedas Afinador En un LLM, es imperativo tener un conjunto de datos relevante y bien preparado. Las anotaciones manuales son esenciales porque permiten estructurar los datos sin procesar en formatos que pueden utilizar los modelos de IA. Los anotadores los seres humanos clasifican, etiquetan y corrigen los datos para crear conjuntos de datos que reflejen con precisión los matices y las complejidades del lenguaje humano.
Los LLM previamente entrenados suelen ser generalistas en su capacidad para comprender y generar texto. El Afinación fina con datos anotados manualmente permite especializar estos modelos para tareas o sectores específicos. Por ejemplo, un LLM destinado a ser utilizado en el campo legal puede ser Afinada sintonía con documentos legales anotados por expertos legales para identificar la terminología específica y el estilo de escritura específicos de este campo. Este proceso garantiza que el modelo no solo sea preciso en sus respuestas, sino que también esté en línea con las expectativas del sector en cuestión.
Aplicaciones prácticas de los LLM capacitados
Una vez entrenado y Fine-Tunes, los LLM tienen multitud de aplicaciones prácticas. Se utilizan para:
- Transformar el proceso de creación de contenido.
- Ofrezca atención al cliente multilingüe entendiendo y generando contenido de manera adecuada.
- Evalúe el rendimiento de los LLM en la generación de código mediante marcos como HumanEval de Replit, que prueban la producción de código y ejecutan casos de prueba para verificar si el código generado funciona según lo esperado.
Además, los LLM capacitados pueden contribuir a la creación de chatbots avanzados. Demuestran habilidades como la coherencia conversacional, probadas por puntos de referencia como HELM y HellasWag.
Atención al cliente
Los LLM se implementan ampliamente en el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales que pueden interactuar con los usuarios de una manera natural y similar a la humana. Chatbots mejorados con inteligencia artificial impulsados por el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, puede proporcionar 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. Denominado Reconocimiento de entidades (NER), una subtarea del procesamiento del lenguaje natural, puede identificar y clasificar entidades específicas, como los nombres de los productos y las ubicaciones, en los datos de los usuarios, lo que puede resultar beneficioso para los servicios de atención al cliente.
Generación de código
Los LLM como Bard y GPT-4 pueden automatizar la escritura y finalización de programas de computadora en una variedad de lenguajes de programación. Al generar código de calidad con rapidez, los LLM ayudan a los equipos de desarrolladores a superar los cuellos de botella y a ser más eficientes, especialmente en lenguajes como Python y JavaScript.
Ask-LLM, presentado por JetBrains en Datalore, utiliza modelos lingüísticos a gran escala para generar y modificar código basándose en instrucciones de lenguaje natural. Ask-LLM permite a los usuarios introducir sus consultas y convertirlas en código ejecutable, lo que aumenta la eficiencia y simplifica el proceso de codificación para tareas como el análisis y la visualización de datos.
Creación de contenido
Los LLM generan contenido para diversas industrias y se basan en los gráficos de conocimiento para garantizar la precisión y la relevancia. Automatizan las tareas de creación de flujos de contenido que antes eran manuales, lo que ahorra tiempo y recursos.
Seguridad y cumplimiento en la formación de LLM
La seguridad y el cumplimiento son aspectos a tener en cuenta cuando se trabaja en un LLM. Existen las siguientes medidas para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos utilizados para entrenar a los modelos:
- Los datos se cifran para evitar el acceso no autorizado.
- Se respetan las normas de protección de datos.
- Se aplican controles estrictos de supervisión de acceso y autorización.
- Los datos manejados son seguros y cumplen con la normativa vigente (incluida la última normativa europea en vigor).
Estas medidas garantizan la seguridad y el cumplimiento de los datos utilizados durante la formación de LLM.
Se realizan auditorías periódicas en los modelos de LLM para detectar cualquier uso indebido o posibles fallos de seguridad y cumplimiento. Además, existen procedimientos de gestión de la privacidad para proteger la información personal durante el proceso de formación del LLM.
Control de datos y modelos
El control de datos y modelos es otro aspecto fundamental de la seguridad y el cumplimiento en la formación LLM. Los datos de alta calidad son necesarios para el éxito de los proyectos de IA porque afectan a la capacidad de aprendizaje del algoritmo, a la fiabilidad de las predicciones y a la imparcialidad de los resultados. Los desafíos relacionados con la calidad de los datos en la IA incluyen:
- Datos incompletos
- datos inexactos
- Datos incoherentes
- mala gestión de datos
Estos problemas pueden llevar a Perspectivas rendimiento de IA erróneo y poco fiable.
💡 Para proteger los sistemas de IA y garantizar el cumplimiento, es esencial establecer funcionalidades y controles para los datos y los modelos durante el proceso de formación. Esto puede incluir auditorías periódicas, controles de acceso estrictos y procedimientos de gestión de la privacidad. Al garantizar un control adecuado de los flujos y modelos de datos, las organizaciones pueden minimizar los riesgos y garantizar la seguridad y el cumplimiento de sus sistemas de IA.
En resumen
En conclusión, el entrenamiento de modelos lingüísticos de gran tamaño 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, la formación en LLM se puede simplificar y optimizar. Los LLM especializados (una vez ajustados) tienen una multitud de aplicaciones prácticas, como la atención al cliente, la generación de código y la creación de contenido. Sin embargo, es necesario garantizar la seguridad y el cumplimiento durante todo el proceso de formación. Con las medidas adecuadas, los LLM pueden capacitarse de manera efectiva y segura, allanando el camino para avances significativos en el campo de la inteligencia artificial.
Por último, el uso de conjuntos de datos anotados manualmente para entrenar y refinar los LLM no solo es beneficioso para la precisión y relevancia de los resultados, sino que también es un enfoque más económico. El uso de conjuntos de datos anotados optimiza el uso de los recursos informáticos, ya que los modelos se pueden entrenar más rápidamente y con menos recursos computacionales.
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