De las redes neuronales a los transformadores: la evolución del aprendizaje automático - DATAVERSITY

De redes neuronales a transformadores: la evolución del aprendizaje automático – DATAVERSITY

Marca de tiempo: 29 de enero de 2024 3:35 a. M.
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Los modelos básicos, como los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés), son un tema amplio y en evolución, pero ¿cómo llegamos aquí? Para llegar a los LLM, hay varias capas que debemos analizar, comenzando con el tema general de la IA y el aprendizaje automático. El aprendizaje automático está dentro de la IA y es simplemente el proceso de enseñar a las computadoras a aprender y tomar decisiones basadas en datos.

En esencia, hay varias arquitecturas o métodos, cada uno con enfoques únicos para procesar y aprender de los datos. Estos incluyen redes neuronales, que imitan la estructura del cerebro humano, árboles de decisión que toman decisiones basándose en un conjunto de reglas y máquinas vectoriales de soporte que clasifican datos encontrando la mejor línea o margen divisorio.

El aprendizaje profundo es un subconjunto de aprendizaje automático Eso lleva estos conceptos más allá. Utiliza estructuras complejas conocidas como redes neuronales profundas, compuestas por muchas capas de nodos o neuronas interconectadas. Estas capas permiten que el modelo aprenda de grandes cantidades de datos, lo que hace que el aprendizaje profundo sea particularmente efectivo para tareas como el reconocimiento de imágenes y voz.

Evolución al aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo representa un cambio significativo con respecto al aprendizaje automático tradicional. El aprendizaje automático tradicional implica alimentar las funciones seleccionadas cuidadosamente por la máquina, mientras que los algoritmos de aprendizaje profundo aprenden estas funciones directamente de los datos, lo que genera modelos más sólidos e complejos. El aumento de la potencia computacional y la disponibilidad de datos impulsó este cambio, permitiendo el entrenamiento de redes neuronales profundas. Las empresas pueden experimentar con el aprendizaje profundo gracias a proveedores de nube como Amazon Web Services (AWS), que ofrece computación y almacenamiento prácticamente ilimitados para sus clientes.

Volviendo al aprendizaje profundo: las redes neuronales profundas son esencialmente pilas de capas, cada una de las cuales aprende diferentes aspectos de los datos. Cuantas más capas haya, más profunda será la red, de ahí el término "aprendizaje profundo". Estas redes pueden aprender patrones complejos en grandes conjuntos de datos, lo que las hace muy efectivas para tareas complejas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.

Redes neuronales

En cuanto a los conceptos básicos de las redes neuronales, están inspiradas en el cerebro humano y consisten en neuronas o nodos conectados en una estructura similar a una red. Cada neurona procesa datos de entrada, luego aplica una transformación y finalmente pasa la salida a la siguiente capa. Las funciones de activación dentro de estas neuronas ayudan a la red a aprender patrones complejos al introducir no linealidades en el modelo.

Una red neuronal típica consta de tres tipos de capas: de entrada, oculta y de salida. La capa de entrada recibe los datos, las capas ocultas los procesan y la capa de salida produce el resultado final. Las capas ocultas, a menudo numerosas en el aprendizaje profundo, son donde se realiza la mayor parte del cálculo, lo que permite a la red aprender de las características de los datos.

De RNN a LSTM

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son un método importante en el aprendizaje automático tradicional y se desarrollaron para manejar datos secuenciales, como oraciones en texto o series de tiempo. Los RNN procesan datos de forma secuencial, manteniendo una memoria interna de entradas anteriores para influir en las salidas futuras. Sin embargo, luchan con dependencias de largo alcance debido al problema del gradiente evanescente, donde la influencia de las entradas iniciales disminuye en secuencias largas.

Las redes de memoria a corto plazo (LSTM) abordan esta limitación. Los LSTM, un tipo avanzado de RNN, tienen una estructura más compleja que incluye puertas para regular el flujo de información. Estas puertas ayudan a los LSTM a retener información importante durante secuencias largas, lo que las hace más efectivas para tareas como el modelado de lenguaje y la generación de texto.

Introducción a Transformers

Ingrese a la arquitectura del transformador. Los transformadores marcan un avance significativo en el manejo de datos secuenciales, superando a los RNN y LSTM en muchas tareas. Introducido en el papel de referencia “La atención es todo lo que necesitas”, los transformadores revolucionan la forma en que los modelos procesan secuencias, utilizando un mecanismo llamado autoatención para sopesar la importancia de diferentes partes de los datos de entrada.

A diferencia de los RNN y LSTM, que procesan datos de forma secuencial, los transformadores procesan secuencias completas simultáneamente. Este procesamiento paralelo los hace no sólo eficientes sino también expertos en capturar relaciones complejas en los datos, un factor crucial en tareas como la traducción y el resumen de idiomas.

Componentes clave de los transformadores

La arquitectura del transformador se basa en dos componentes clave: autoatención y codificación posicional. La autoatención permite que el modelo se centre en diferentes partes de la secuencia de entrada, determinando cuánto enfoque poner en cada parte al procesar una palabra o elemento en particular. Este mecanismo permite que el modelo comprenda el contexto y las relaciones dentro de los datos.

La codificación posicional es otro aspecto crítico, ya que le da al modelo una idea del orden de las palabras o elementos en la secuencia. A diferencia de los RNN, los transformadores no procesan datos en orden, por lo que esta codificación es necesaria para mantener el contexto de la secuencia. La arquitectura también se divide en bloques codificadores y decodificadores, cada uno de los cuales realiza funciones específicas al procesar la entrada y generar la salida.

Ventajas de la arquitectura transformadora

Los transformadores ofrecen varias ventajas sobre los modelos de procesamiento de secuencias anteriores. Su capacidad para procesar secuencias enteras en paralelo acelera significativamente el entrenamiento y la inferencia. Este paralelismo, junto con la autoatención, permite a los transformadores manejar dependencias de largo alcance de manera más efectiva, capturando relaciones en datos que abarcan grandes espacios en la secuencia.

Además de esto, los transformadores escalan excepcionalmente bien con datos y recursos informáticos, razón por la cual han sido fundamentales para el desarrollo de grandes modelos de lenguaje. Su eficiencia y eficacia en diversas tareas los han convertido en una opción popular en la comunidad de aprendizaje automático, particularmente para tareas complejas de PNL.

Transformadores en modelos de lenguaje grandes de aprendizaje automático

Los transformadores son la columna vertebral de muchos modelos de lenguaje grandes como GPT (transformador generativo preentrenado) y BERT (representaciones de codificador bidireccional de transformadores). GPT, por ejemplo, sobresale en generar texto similar al humano, aprendiendo de grandes cantidades de datos para producir un lenguaje coherente y contextualmente relevante. BERT, por otro lado, se centra en comprender el contexto de las palabras en las oraciones, revolucionando tareas como la respuesta a preguntas y el análisis de sentimientos.

Estos modelos han hecho avanzar espectacularmente el campo de la procesamiento natural del lenguaje, mostrando la capacidad del transformador para comprender y generar lenguaje a un nivel cercano al dominio humano. Su éxito ha provocado una ola de innovación que ha llevado al desarrollo de modelos aún más potentes.

Aplicaciones e impacto

Las aplicaciones de modelos basados ​​en transformadores en el procesamiento del lenguaje natural son amplias y están creciendo. Se utilizan en servicios de traducción de idiomas, herramientas de generación de contenidos e incluso en la creación de asistentes de inteligencia artificial capaces de comprender y responder al habla humana. Su impacto se extiende más allá de las tareas lingüísticas; Los transformadores se están adaptando para su uso en campos como la bioinformática y el procesamiento de vídeo.

El impacto de estos modelos es sustancial y ofrece avances en eficiencia, precisión y capacidad para manejar tareas lingüísticas complejas. A medida que estos modelos sigan evolucionando, se espera que abran nuevas posibilidades en áreas como la creación automatizada de contenido, la educación personalizada y la IA conversacional avanzada.

Transformando el mañana

De cara al futuro, el futuro de los transformadores en el aprendizaje automático parece brillante y lleno de potencial. Los investigadores continúan innovando, mejorando la eficiencia y la capacidad de estos modelos. Podemos esperar ver transformadores aplicados en dominios más diversos, avanzando aún más en la frontera de la inteligencia artificial.

La arquitectura del transformador representa un hito importante en el viaje del aprendizaje automático. Su versatilidad y eficiencia no sólo han transformado el panorama del procesamiento del lenguaje natural, sino que también han sentado las bases para futuras innovaciones que algún día podrían desdibujar la línea entre la inteligencia humana y la máquina.

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