Aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos: Mejora de los modelos de PNL con conocimientos preestablecidos

El aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos está detrás de una multitud de lanzamientos y aplicaciones exitosas en los últimos tiempos. Si bien la transferencia de aprendizaje como concepto no es algo nuevo, su aplicación al Procesamiento del Lenguaje Natural está hoy abriendo puertas particularmente interesantes: desde chatbots a la generación de textos y sumarizaciones.

Basado en emplear el conocimiento de los modelos lenguaje grandes modelos lenguaje grandes para resolver problemas de forma más eficiente, la llegada de GPT o BERT ha multiplicado su popularidad y aplicaciones. El resultado es la generación de texto más eficiente y recortando en gastos, sin comprometer la calidad final. Lo analizamos.

¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?

Un modelo de lenguaje grande (Large Language Models o LLMs) se basa en redes neuronales y aprendizaje automático a partir de extensos volúmenes de texto. Esto les permite comprender los patrones estadísticos y la estructura del lenguaje.

Los dos LLMs más conocidos son la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) de generado por OpenAI, y BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), de Google.

Se caracterizan por haber sido pre-entrenados empleando métodos de aprendizaje no supervisados y grandes cantidades de texto. A partir de ese entrenamiento previo, los modelos de lenguaje grande pueden emplearse para una multitud de acciones vinculadas a los textos, incluyendo la clasificación de textos, la generación de textos, sumarización y la traducción automática.

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¿Qué es transferencia de aprendizaje?

La transferencia de aprendizaje es una técnica que se basa en la capacidad de utilizar el entrenamiento y conocimientos que ha adquirido un modelo para aprender a realizar otras tareas de forma más eficiente.

En el contexto de los LLMs, se habla de aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos para referirse a la capacidad de emplear el conocimiento de los modelos grandes de lenguaje para resolver nuevas tareas.

Si los modelos de lenguaje tradicionales eran entrenados desde cero, transferir el aprendizaje de la PNL supone una serie de ventajas. Por ejemplo, se trata de una estrategia útil cuando no se disponen de grandes cantidades de datos o recursos, o si se desea reducir el tiempo necesario para realizar un entrenamiento. Además, aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos permite poner en marcha investigaciones y testeo de forma rápida e iterativa.

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¿Cómo se pueden utilizar los modelos de lenguaje extenso (LLM) para el aprendizaje por transferencia?

La noción básica para llevar a cabo la transferencia de aprendizaje en el contexto de los LLMs es la siguiente: se pre-entrena el modelo de lenguaje para después añadir nuevas capas sobre las que ya han sido entrenadas. El modelo funciona porque ya ha aprendido sobre los matices del lenguaje y es capaz de realizar generalizaciones y aplicarlas a las nuevas tareas propuestas.

El proceso se podría dividir en las siguientes fases:

1. Pre-entrenamiento: se emplean grandes cantidades de datos de texto de modo que el modelo pueda aprender respecto a los patrones y las relaciones existentes en el lenguaje. Estos conocimientos se orientan a poder ser aplicados a una multitud de tareas relacionadas con el Procesamiento del Lenguaje Natural.

2. Transferencia de aprendizaje: aparecen aquí diversas técnicas, incluyendo la transferencia de aprendizaje basada en características, o el aprendizaje multitarea. Otros optan por modelos fine-tuning, que describimos más abajo pero que no pueden ser considerados aprendizaje por transferencia como tal.

3. Aplicación: el modelo puede ser más tarde utilizado para realizar predicciones en base a nuevos datos.

Ventajas y desventajas de transferir el aprendizaje de la PLN a partir de grandes modelos de lenguaje

Entre las ventajas del aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos se encuentran:

• Reducción en los tiempos de entrenamiento, aprovechando el conocimiento y los recursos de los LLMs

• Mejora en el desempeño en los nuevos modelos, ya que se utilizan los LLMs a modo de cimientos

No obstante, es importante tener en cuenta que el modelo de transferencia de aprendizaje también cuenta con algunas limitaciones:

• Cuentan con poca flexibilidad a la hora de adaptarse a nuevos dominios

• Si los datos con los que han sido entrenados contaban con sesgos, estos serán trasladados al nuevo modelo

• Se deben tener en cuenta las normativas relativas a la privacidad de los datos, en particular al tratar con datos personales o sensibles

• La operación puede no ser exitosa si los datos del pre-entrenamiento no son útiles para el resto de operaciones

Aplicaciones del aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos

El aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos está suponiendo una revolución en ámbitos del Procesamiento de Lenguaje Natural que requieren de conocimientos profundos del lenguaje. Esto incluye aplicaciones en las siguientes áreas:

• Traducción automática

• Análisis de sentimiento

• Reconocedores de entidades nombradas

• Interacciones basadas en respuestas a preguntas

• Sumarización de textos

• Creación de chatbots y asistentes virtuales

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El papel del ajuste fino o fine-tuning en el aprendizaje por transferencia para grandes modelos lingüísticos

La técnica conocida como fine-tuning se refiere a continuar el entrenamiento de un modelo de lenguaje ya pre-entrenado empleando volúmenes de texto más pequeños y precisos. Así, se trata de lograr que el modelo de lenguaje aprenda más sobre una nueva tarea o dominio y se adapte a ella.

De nuevo, el fine tuning permite ahorro de recursos y tiempo, ya que se puede llevar a cabo con volúmenes de texto que incluyan cientos o miles de ejemplos.

No obstante, difiere del aprendizaje por transferencia en que el fine-tuning entrena los parámetros ya existentes para realizar una segunda tarea; mientras que al transferir el aprendizaje de la PNL, se “congelan” los parámetros ya existentes en el modelo, añadiendo capas sobre ellos.

Cómo le puede ayudar Pangeanic en la transferencia de aprendizaje a partir de grandes modelos lingüísticos

En Pangeanic nos situamos a la vanguardia de la tecnología del lenguaje y, por ello, también aplicamos el aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos.

En particular y en el contexto de nuestro motor de traducción automática, esta técnica sirve para mejorar la calidad de la traducción de los pares de idiomas de escasos recursos.

Como parte de nuestro trabajo para incrementar las capacidades de los algoritmos de Inteligencia Artificial, a menudo nos encargamos de lograr grandes cantidades de datos de alta calidad. No obstante, otra de nuestras áreas de expertise supone basarnos en el aprendizaje por transferencia a partir de grandes modelos lingüísticos para lograr el mismo objetivo: textos, traducciones y análisis de texto de alta calidad sin despilfarro de recursos.

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