viernes, 16 febrero 2024

Proyectos libres de IA – La evolución de los LLMs

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Comenzamos con la publicación de una serie de artículos sobre proyectos libres relacionados con la Inteligencia Artificial. En este primer artículo haremos un repaso a los Modelos de Lenguaje Grande, más conocidos como LLMs.

LLMs

Los LLMs, o «Large Language Models» (Modelos de Lenguaje Grande), son sistemas de inteligencia artificial diseñados para entender, generar y trabajar con texto de manera avanzada. Estos modelos son entrenados con enormes cantidades de datos textuales para aprender patrones de lenguaje, gramática, e incluso estilo y contexto.

Su capacidad para procesar y generar lenguaje los hace herramientas poderosas para una variedad de aplicaciones, incluyendo traducción automática, generación de texto, resumen, y otros. Estos sistemas experimentaron un aumento de su popularidad desde principios del año 2023.

Los LLM libres, se distinguen por ser desarrollados y distribuidos bajo licencias que permiten a cualquiera acceder, modificar y compartir el código fuente. Esto tiene varias implicaciones importantes:

Transparencia. Al ser abiertos, es posible revisar y entender cómo funcionan estos modelos, lo que contribuye a un mayor entendimiento de sus mecanismos y limitaciones.
Personalización. Los usuarios pueden adaptar los modelos a sus necesidades específicas, mejorando o modificando su comportamiento según requieran sus proyectos.
Comunidad y colaboración. Fomenta una comunidad de desarrolladores y usuarios que colaboran para mejorar el modelo, compartir soluciones y crear nuevas aplicaciones.
Accesibilidad. Al estar disponibles de manera gratuita, reducen las barreras de entrada para individuos y organizaciones que desean explorar o utilizar inteligencia artificial, democratizando el acceso a tecnologías avanzadas.
Ética y responsabilidad. La filosofía del software libre promueve un debate abierto sobre el uso ético de la inteligencia artificial, incluyendo la preocupación por la privacidad, el sesgo de los datos y el impacto social de los LLM.

LLMs libres

Ejemplos de LLMs libres

GPT-Neo y GPT-NeoX. Desarrollados por EleutherAI, estos modelos son alternativas de código abierto a las versiones comerciales de GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI. GPT-Neo y GPT-NeoX están diseñados para ser escalables y accesibles, permitiendo a investigadores y desarrolladores trabajar con tecnología puntera en procesamiento de lenguaje natural (PLN) sin restricciones de licencia.
GPT-J. También una iniciativa de EleutherAI, GPT-J es un modelo de lenguaje de gran escala que destaca por su capacidad de generación de texto y comprensión.
Stable Diffusion. Aunque es más conocido como un modelo de generación de imágenes, Stable Diffusion también incluye capacidades de procesamiento de texto a través de CLIP, un modelo que puede entender y generar descripciones a partir de imágenes. Es un proyecto de código abierto que fomenta la innovación en varios campos de la IA.
Bloom: Desarrollado por Hugging Face y BigScience, entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código.
LaMDA. Desarrollado por Google AI, conocido por su capacidad para generar conversaciones fluidas y coherentes.
Megatron-Turing NLG. Desarrollado por NVIDIA y Microsoft, entrenado en un conjunto de datos de texto y código con enfoque en tareas de lenguaje natural.
WuDao 2.0. Desarrollado por la Academia de Inteligencia Artificial de Beijing (BAAI), entrenado principalmente en chino, pero también con capacidades en inglés.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo desarrollado por Google que fue pionero en el uso de transformadores para entender el contexto de las palabras en un texto de forma bidireccional. Aunque el BERT original no es un LLM en el mismo sentido que los modelos GPT, su arquitectura abrió el camino para el desarrollo de muchos modelos derivados que son libres.
RoBERTa. Desarrollado por Facebook AI, RoBERTa es una optimización de BERT que mejora su rendimiento mediante el ajuste del proceso de entrenamiento y el aumento de la cantidad de datos de entrenamiento.
XLNet. XLNet es otro modelo basado en transformadores, desarrollado por Google Brain y Carnegie Mellon University, que supera a BERT en varias tareas de comprensión de texto.
OpenAI’s GPT-2. Aunque OpenAI limitó inicialmente el acceso a su modelo GPT-3 debido a preocupaciones sobre su potencial mal uso, la versión anterior, GPT-2, fue liberada completamente como código abierto. Esto permitió a investigadores y desarrolladores explorar y experimentar con las capacidades del modelo.
FairSeq. Desarrollado por Facebook AI Research, FairSeq es una biblioteca de aprendizaje profundo para secuencia a secuencia (seq2seq) que incluye implementaciones de BART, RoBERTa, y otros modelos basados en transformadores. Aunque FairSeq en sí mismo es más un marco de trabajo que un modelo específico, proporciona las herramientas necesarias para entrenar y desplegar LLMs.
TensorFlow Model Garden. Aunque TensorFlow en sí mismo es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google, el Model Garden ofrece un conjunto de modelos pre-entrenados e implementaciones que incluyen técnicas de última generación.
AllenNLP. Desarrollado por el Allen Institute for AI, AllenNLP es una plataforma de código abierto diseñada para la investigación en PLN. Ofrece una amplia gama de modelos pre-entrenados y herramientas para facilitar la experimentación en comprensión de lectura, inferencia textual, y más.

Estos modelos y herramientas representan solo una muestra del amplio y creciente ecosistema de inteligencia artificial libre y de código abierto. La disponibilidad de estos recursos permite a una amplia gama de usuarios, desde investigadores hasta entusiastas, explorar las fronteras de la tecnología de IA y contribuir a su desarrollo de forma colaborativa.

Plataformas de acceso a LLMs

Para acceder a estos recursos de una forma sencilla, se puede hacer a través de plataformas en línea como:

Hugging Face. Ofrece una amplia gama de LLMs pre-entrenados, incluyendo algunos de código abierto como Bloom y LaMDA, con interfaces fáciles de usar para su implementación.
Google AI Platform. Proporciona acceso a algunos de sus LLMs más avanzados, como LaMDA y Meena.
DeepMind. Ofrece acceso a algunos de sus LLMs de investigación, como Gopher y Gato.

Problemas de los LLMs

Aunque esta tecnología tiene un gran potencial, hay que tener en cuenta que pueden presentarse diferentes problemas con su uso:

Sesgos. Los LLMs pueden heredar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede generar resultados discriminatorios o injustos. Por ejemplo, si un LLM se entrena con un conjunto de datos que contiene principalmente textos escritos por hombres, es probable que genere resultados que favorezcan a los hombres.
Interpretabilidad. La complejidad de los LLMs dificulta la comprensión de cómo funcionan y por qué generan ciertos resultados. Esto puede dificultar la detección de errores o sesgos en el modelo, así como la confianza en sus decisiones.
Seguridad y ética. Es importante utilizar los LLMs de forma responsable y ética para evitar su uso con fines maliciosos. Los LLMs podrían ser utilizados para generar contenido falso, propaganda o para manipular a las personas.

Evolución de los modelos

A lo largo de los últimos años, estos modelos han tenido una rápida evolución que podemos resumir en los siguientes puntos:

Aumento del tamaño y la complejidad. Los LLMs experimentaron un crecimiento exponencial en su tamaño, con algunos modelos actuales que albergan miles de millones de parámetros, lo que les permite procesar información con mayor precisión y generar resultados más complejos.
Mejora en la generación de texto creativo. Los LLMs ahora pueden escribir poemas, historias, guiones y incluso código con un nivel de calidad comparable al de un humano.
Desarrollo de nuevas aplicaciones. Se han implementado LLMs en diversos campos como la educación, la atención sanitaria, el servicio al cliente y el desarrollo de software, entre otros. En el ámbito educativo, por ejemplo, se utilizan LLMs para crear plataformas de aprendizaje personalizadas que se adaptan a las necesidades de cada estudiante.

En conclusión, en los últimos años han tenido lugar grandes avances en el campo de los LLMs. Estos modelos tienen el potencial de transformar la forma en que interactuamos con las computadoras y el mundo que nos rodea. No obstante, aún hay desafíos que abordar, como los sesgos, la interpretabilidad y la seguridad, para garantizar un desarrollo y uso responsable de esta tecnología.

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