Author(s): Yiheng Liu, Hao He, Tianle Han, Xu Zhang, Mengyuan Liu, Jiaming Tian, Yutong Zhang, Jiaqi Wang, Xiaohui Gao, Tianyang Zhong, Yi Pan, Shaochen Xue, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Xin Zhang, Shu Zhang, Xintao Hu, Tuo Zhang, Ning Qiang, Tianming Liu, Bao Ge.
Year: 2024
Bibliographic Reference (APA format):
Liu, Y., He, H., Han, T., Zhang, X., Liu, M., Tian, J., Zhang, Y., Wang, J., Gao, X., Zhong, T., Pan, Y., Xue, S., Wu, Z., Liu, Z., Zhang, X., Zhang, S., Hu, X., Zhang, T., Qiang, N., Liu, T., & Ge, B. (2024). Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference. Preprint submitted to Elsevier. https://arxiv.org/abs/2401.02038
Assigned Category: Lenguaje y comunicación
Resumen:
Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), centrada en sus procesos de entrenamiento, las técnicas de despliegue y sus aplicaciones prácticas. La motivación de la investigación se basa en la creciente necesidad de métodos eficientes en costo para entrenar y desplegar LLMs, especialmente tras la irrupción de modelos como ChatGPT. Los autores abarcan tanto la fase de entrenamiento, que incluye la preparación de datos, la selección de arquitecturas y la sintonización fina del modelo, como la fase de inferencia, que cubre la compresión de modelos, la programación de memoria y las estrategias de optimización.
El artículo comienza con una perspectiva histórica sobre los modelos de lenguaje, desde los modelos estadísticos (SLM) hasta los modelos neuronales (NLM), y finalmente a los modelos preentrenados (PLM) y los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). La arquitectura Transformer desempeña un papel central en esta evolución, haciendo que los modelos sean escalables y capaces de abordar tareas complejas con mayor precisión. Se explican en detalle los mecanismos de autoatención y atención múltiple del Transformer, mostrando cómo gestionan las dependencias a largo plazo en los datos lingüísticos.
Gran parte de la revisión se dedica a los aspectos técnicos del entrenamiento de LLM. Los autores destacan la importancia de grandes conjuntos de datos, como CommonCrawl y Wikipedia, que proporcionan la base lingüística para entrenar estos modelos. Se discuten técnicas de preprocesamiento como el filtrado de datos de baja calidad, la eliminación de duplicados y el anonimato para garantizar la seguridad y el rendimiento del modelo. En cuanto a la arquitectura, se abordan los modelos encoder-decoder y los modelos solo de decodificación, y se discute cómo cada uno es adecuado para diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural.
La sección de entrenamiento profundiza en las estrategias de paralelización, explicando métodos como el paralelismo de datos, el paralelismo de modelos y la optimización ZeRO, que ayudan a superar las limitaciones de memoria y los desafíos computacionales al entrenar modelos masivos. También se introduce el paralelismo de tuberías, que asigna capas del modelo a diferentes GPUs para mejorar la eficiencia en el entrenamiento.
En la parte de inferencia, el artículo aborda técnicas como la compresión de modelos, que reduce la carga computacional durante el despliegue, haciendo que los LLMs sean más prácticos para aplicaciones del mundo real. Además, se revisan técnicas de optimización en la inferencia, como el entrenamiento de precisión mixta, donde se utilizan números de punto flotante de 16 bits para ahorrar memoria sin comprometer mucho la precisión.
Los autores también exploran el desarrollo futuro de los LLM, en particular en las estrategias de ajuste fino. Se discute el ajuste fino supervisado tradicional, junto con métodos más recientes como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), que alinea las salidas del modelo con los valores y preferencias humanas. Además, técnicas como LoRA (Adaptación de bajo rango) ganan terreno al permitir que los modelos se ajusten sin consumir demasiados recursos.
En conclusión, este artículo subraya el papel fundamental de los LLM en las tareas modernas de procesamiento del lenguaje natural. Los autores proporcionan una hoja de ruta para futuras investigaciones que mejoren la eficiencia en costos, escalabilidad y el despliegue ético de estos modelos. El análisis es exhaustivo, cubriendo tanto los fundamentos teóricos como los desafíos prácticos en el desarrollo de los LLM, lo que convierte a este trabajo en un recurso valioso para investigadores y desarrolladores interesados en avanzar en estas tecnologías.
