¿Qué son los modelos de cimentación? (Más tipos y casos de uso)

¿Qué es un modelo de fundación?

Un modelo de base es un potente tipo de inteligencia artificial (IA) entrenado en grandes cantidades de datos generales, lo que le permite abordar una amplia gama de tareas. Los modelos básicos, como OpenAI Serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) o BERT de Google (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), están diseñados para captar patrones lingüísticos generales y conocimientos procedentes de diversas fuentes de Internet. A continuación, estos modelos pueden perfeccionarse en conjuntos de datos más pequeños y específicos para realizar tareas como la clasificación de textos, el resumen, la traducción o la respuesta a preguntas, entre otras. Este ajuste hace que el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA sea más rápido y barato. 

Para saber más sobre los modelos de fundación, su funcionamiento interno, metodologías de formación y aplicaciones en el mundo real, siga leyendo.

¿Cómo funcionan los modelos de cimentación?

Los modelos básicos, como los basados en la arquitectura de transformadores como GPT o BERT, funcionan mediante un amplio preentrenamiento en diversos conjuntos de datos seguido de un ajuste fino para tareas específicas. Aquí tienes un desglose de cómo funcionan estos modelos:

Antes de la formación

• • Recogida de datos: Los modelos Foundation se entrenan con grandes y diversos conjuntos de datos de libros, sitios web, artículos y otras fuentes de texto. Esto ayuda al modelo a aprender distintos patrones lingüísticos, estilos e información.
  • Objetivos de aprendizaje: Durante el preentrenamiento, los modelos suelen entrenarse para predecir partes del texto a partir de otras partes del mismo. Por ejemplo, en el caso de GPT, el modelo predice la siguiente palabra en una frase dadas las palabras anteriores (un proceso conocido como entrenamiento autorregresivo). Por otro lado, BERT utiliza un modelo de lenguaje enmascarado en el que algunas palabras de la entrada se enmascaran aleatoriamente, y el modelo aprende a predecir estas palabras enmascaradas basándose en el contexto proporcionado por las otras palabras no enmascaradas.
  • Arquitectura modelo: La arquitectura del transformador utilizada en estos modelos se basa en gran medida en mecanismos de autoatención. Éstos permiten al modelo ponderar la importancia de las distintas palabras de una frase o documento independientemente de su posición, lo que le permite comprender eficazmente el contexto y las relaciones entre las palabras.

Ajuste fino

• • Datos específicos de la tarea: Tras el preentrenamiento, el modelo puede ajustarse con conjuntos de datos más pequeños y específicos de la tarea. Por ejemplo, para una tarea de análisis de sentimientos, el modelo se afinaría con un conjunto de datos de muestras de texto etiquetadas con sentimientos.
  • Ajustar el modelo: Durante la puesta a punto, todo el modelo o partes de él se ajustan ligeramente para que funcione mejor en la tarea específica. Este proceso implica seguir entrenando el modelo, pero ahora con el objetivo específico de la tarea en mente (como clasificar sentimientos o responder preguntas).
  • Especialización: Este paso adapta las capacidades generales adquiridas durante el preentrenamiento a los requisitos y matices particulares de una tarea o dominio específico, mejorando considerablemente el rendimiento en comparación con el entrenamiento de un modelo desde cero en la misma tarea.

Despliegue

• • Despliegue para su uso: Una vez perfeccionados, los modelos básicos pueden implantarse en diversas aplicaciones, desde asistentes virtuales y chatbots hasta herramientas de traducción automática y generación de contenidos, entre otras.

Imagina un modelo de base como un maestro cocinero. Devora enormes cantidades de ingredientes (datos) y aprende cómo interactúan (relaciones). A partir de ese conocimiento, puede preparar diversos platos (realizar tareas), desde una deliciosa sopa (escribir un texto) hasta un hermoso pastel (generar una imagen).

Tipos y ejemplos de modelos de cimentación

Los modelos básicos varían mucho en cuanto a arquitectura, objetivos de formación y aplicaciones, y cada uno de ellos está diseñado para aprovechar distintos aspectos del aprendizaje y la interacción con los datos. A continuación se ofrece un análisis detallado de los distintos tipos de modelos básicos:

Modelos autorregresivos

Modelos autorregresivos como las series GPT (GPT-2, GPT-3, GPT-4) y XLNet utilizan un método de entrenamiento en el que el modelo predice la siguiente palabra de una secuencia a partir de todas las palabras anteriores. Este método de entrenamiento permite a estos modelos generar textos coherentes y contextualmente relevantes, lo que resulta especialmente útil para la escritura creativa, los chatbots y las interacciones personalizadas de atención al cliente.

Modelos de autocodificación

Modelos de autocodificaciónincluyendo BERT y RoBERTase entrenan para comprender y reconstruir sus entradas corrompiéndolas primero, normalmente mediante una técnica conocida como modelado de lenguaje enmascarado, en la que se ocultan al modelo tokens aleatorios durante el entrenamiento. El modelo aprende entonces a predecir las palabras que faltan basándose únicamente en su contexto. Esta capacidad los hace muy eficaces para comprender la estructura del lenguaje y aplicaciones como la clasificación de textos, el reconocimiento de entidades y la respuesta a preguntas.

Modelos de codificador-decodificador

Modelos de codificador-decodificador como T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) y BART son herramientas versátiles capaces de transformar el texto de entrada en texto de salida. Estos modelos son especialmente adecuados para tareas complejas como el resumen, la traducción y la modificación de textos, ya que aprenden a codificar una secuencia de entrada en un espacio latente y a descodificarla en una secuencia de salida. Su entrenamiento suele implicar diversas tareas de conversión de texto, lo que les confiere una amplia aplicabilidad en muchos ámbitos.

Modelos multimodales

Modelos multimodales como CLIP (de OpenAI) y DALL-E están diseñados para procesar y generar contenidos que abarcan distintos tipos de datos, como texto e imágenes. Al comprender y generar contenidos multimodales, estos modelos resultan cruciales para tareas que implican interpretar la relación entre imágenes y descripciones textuales, como en el subtitulado de imágenes, la recuperación de imágenes basada en texto o la creación de imágenes a partir de descripciones.

Modelos mejorados de recuperación

Modelos mejorados de recuperacióncomo RETRO (Retrieval-Enhanced Transformer), mejoran las capacidades de los modelos lingüísticos tradicionales integrando procesos externos de recuperación de conocimientos. Este enfoque permite al modelo obtener información relevante de una gran base de datos o corpus durante la fase de predicción, lo que da lugar a resultados más informados y precisos. Esto resulta especialmente beneficioso en aplicaciones que requieren una precisión y profundidad detalladas de los hechos, como la respuesta a preguntas y la verificación de contenidos.

Modelos secuencia a secuencia

Modelos secuencia a secuencia (seq2seq) como el transformador de Google y BART de Facebook se encargan de tareas que requieren transformar una secuencia de entrada en una secuencia de salida estrechamente relacionada. Estos modelos son fundamentales en la traducción automática y el resumen de documentos, donde todo el contenido o su significado debe capturarse con precisión y transmitirse de otra forma.

Cada tipo de modelo de cimentación se adapta de forma única a tareas específicas, gracias a su formación y diseño operativo distintos. En la siguiente sección, vamos a explorar algunos casos de uso para profundizar en la funcionalidad de los modelos de cimentación.

Casos prácticos de los modelos de cimentación

Los modelos Foundation están cambiando diferentes sectores gracias a su adaptabilidad y capacidad de aprendizaje a partir de grandes conjuntos de datos. A continuación, algunos ejemplos interesantes:

• • Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Los modelos de base son la columna vertebral de muchas aplicaciones de PNL. Son la base de la traducción automática y permiten una comunicación fluida entre idiomas. También pueden utilizarse para tareas como el análisis de sentimientos (comprensión del tono emocional del texto) o el desarrollo de chatbot para una interacción más natural entre humanos y ordenadores.
  • Creación de contenidos: Los modelos Foundation pueden generar distintos formatos de texto creativo, desde poemas y guiones hasta textos de marketing, lo que ayuda a los creadores de contenidos y a los profesionales del marketing.
  • Análisis de imágenes y vídeos: En el ámbito visual, los modelos de fundamentos destacan en el análisis de imágenes y vídeos. Pueden utilizarse para tareas como la detección de objetos en cámaras de seguridad, el análisis de imágenes médicas para ayudar a los doctores o la generación de efectos especiales realistas en películas.
  • Descubrimientos científicos: Estos modelos pueden acelerar la investigación científica analizando conjuntos de datos masivos para identificar patrones y relaciones que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Esta capacidad puede ayudar al descubrimiento de fármacos, la ciencia de los materiales o la investigación sobre el cambio climático.
  • Automatización: Los modelos Foundation pueden automatizar tareas repetitivas, como el resumen de documentos o la introducción de datos, liberando tiempo para trabajos más complejos.

Estos son sólo algunos ejemplos de casos de uso de los modelos de cimentación, y las aplicaciones potenciales se amplían constantemente a medida que los investigadores exploran nuevas posibilidades. Son muy prometedores para transformar diversas industrias y nuestra vida cotidiana.

Cómo formar a los modelos de cimentación

Entrenar modelos de fundamentos es una tarea compleja que requiere importantes recursos informáticos y conocimientos especializados. Aquí tienes un desglose simplificado de los pasos clave:

1. 1. Recogida y preparación de datos: La base son los datos. Se recopilan enormes cantidades de datos no etiquetados relevantes para las tareas deseadas. Estos datos pueden ser texto para grandes modelos lingüísticos (LLM), imágenes para modelos de visión por ordenador, o una combinación para modelos multimodales. Es crucial limpiar y preprocesar los datos para garantizar su calidad y coherencia.
   2. Arquitectura y selección de modelos: El tipo de modelo de base que se elija dependerá de los datos y las tareas. Una vez seleccionado, la arquitectura del modelo se pone a punto para manejar con eficacia los conjuntos de datos masivos.
   3. Aprendizaje autosupervisado: Aquí es donde ocurre la magia. A diferencia del aprendizaje supervisado con datos etiquetados, los modelos de base aprovechan las técnicas de aprendizaje autosupervisado. El propio modelo crea tareas y etiquetas a partir de los datos no etiquetados. Se trata de tareas como predecir la siguiente palabra de una secuencia de datos de texto o identificar las partes que faltan en una imagen.
   4. Formación y optimización: El modelo se entrena con los datos preparados utilizando potentes recursos informáticos como GPUs o TPUs. Dependiendo del tamaño del modelo y de la complejidad del conjunto de datos, este proceso de entrenamiento puede durar días o incluso semanas. Técnicas como descenso gradiente se utilizan para optimizar el rendimiento del modelo.
   5. Evaluación y perfeccionamiento: Tras el entrenamiento, se evalúa el rendimiento del modelo en conjuntos de datos de referencia o tareas específicas. Si los resultados no son óptimos, el modelo puede perfeccionarse ajustando hiperparámetros o incluso volver a la fase de preparación de los datos para mejorar la calidad.

Es importante tener en cuenta que la formación de modelos básicos es un proceso continuo. Los investigadores exploran constantemente nuevas técnicas de tratamiento de datos, arquitecturas de modelos y tareas de aprendizaje autosupervisado para mejorar el rendimiento y la madurez de los modelos.

Beneficios del modelo de cimentación

Los modelos Foundation ofrecen importantes ventajas, lo que contribuye a su adopción y uso generalizados en diversos ámbitos. He aquí algunas de sus principales ventajas:

• • Versatilidad y adaptabilidad: A diferencia de los modelos de IA tradicionales, de enfoque limitado, los modelos de fundamentos son versátiles. Pueden ajustarse a una amplia gama de tareas dentro de su dominio (texto, imagen, etc.) o incluso entre dominios para modelos multimodales. Esta flexibilidad ahorra tiempo y recursos en comparación con la construcción de nuevos modelos desde cero para cada tarea específica.
  • Eficacia y rentabilidad: Los modelos básicos preentrenados ofrecen a los desarrolladores un punto de partida sólido. Perfeccionarlos para tareas específicas suele ser más rápido y menos costoso desde el punto de vista informático que entrenar modelos completamente nuevos desde cero. Esta eficiencia se traduce en ahorro de costes y ciclos de desarrollo más rápidos.
  • Mejora del rendimiento: Los modelos Foundation, gracias a su entrenamiento masivo en grandes cantidades de conjuntos de datos, suelen superar a los modelos tradicionales en diversas tareas. Pueden lograr una mayor precisión en tareas de traducción automática, reconocimiento de imágenes o resumen de textos.
  • Democratización de la IA: La disponibilidad de modelos básicos preentrenados reduce la barrera de entrada al desarrollo de la IA. Incluso las empresas más pequeñas o los investigadores sin acceso a recursos computacionales masivos pueden aprovechar estos modelos para crear aplicaciones de IA innovadoras.
  • Aceleración de los descubrimientos científicos: Los modelos de Foundation pueden analizar conjuntos de datos científicos masivos, descubriendo patrones y relaciones ocultos que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Esta capacidad puede acelerar significativamente el progreso científico en áreas como el descubrimiento de fármacos, la ciencia de materiales o la investigación del cambio climático.

Retos del modelo de cimentación

Los modelos de fundación, a pesar de sus notables capacidades, conllevan su propio conjunto de retos que los investigadores están trabajando activamente para abordar. He aquí algunos de los principales problemas:

• • Sesgo e imparcialidad de los datos: Los modelos Foundation heredan los sesgos presentes en los datos con los que se han entrenado. Esto puede dar lugar a resultados discriminatorios o injustos. Para mitigar los sesgos es necesario seleccionar y conservar cuidadosamente los datos y desarrollar algoritmos de entrenamiento más justos.
  • Explicabilidad e interpretabilidad: Comprender cómo los modelos de las fundaciones llegan a sus resultados puede resultar difícil. Esta falta de transparencia dificulta la identificación y corrección de posibles errores o sesgos. Se están desarrollando métodos para que estos modelos sean más interpretables.
  • Recursos informáticos: El entrenamiento y la ejecución de modelos de cimentación requieren una potencia y unos recursos informáticos considerables, como GPU o TPU. Esto puede limitar la accesibilidad de pequeñas empresas o investigadores sin acceso a este tipo de infraestructuras.
  • Seguridad y privacidad: La gran cantidad de datos utilizados para entrenar los modelos de las fundaciones plantea problemas de seguridad y privacidad. Agentes malintencionados podrían explotar vulnerabilidades en los datos de entrenamiento o en los propios modelos. Garantizar medidas de seguridad sólidas y prácticas responsables de tratamiento de datos es crucial.
  • Impacto medioambiental: El entrenamiento de estos modelos puede consumir una cantidad significativa de energía. El desarrollo de métodos de entrenamiento más eficientes desde el punto de vista energético y el uso de fuentes de energía renovables son consideraciones importantes para el despliegue sostenible de los modelos de cimentación.

Principales conclusiones

Los modelos Foundation representan un importante salto adelante en las capacidades de la IA. Su versatilidad, eficiencia y capacidad de aprendizaje a partir de enormes cantidades de datos están allanando el camino para una nueva generación de aplicaciones inteligentes que transformarán diversos sectores y nuestra vida cotidiana.

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