Unidad 4.2. Ampliando el chat. Transfer Learning y almacenes de datos

 

Vídeo en el que Sam Altman demuestra la nueva funcionalidad de chatGPT para contruir chatBots personalizados

Introducción

La inteligencia artificial y, en particular, los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), han experimentado avances significativos en estos dos últimos años, avances que se traducen en un crecimiento exponencial de aplicaciones en todos los ámbitos y sectores empresariales, gubernamentales y de cualquier entidad u organización.

Modelos de lenguaje, como GPT, BERT, Llama y otros, han demostrado ser extremadamente potentes para comprender y generar texto en lenguaje natural proporcionando mecanismos para facilitar y automatizar la gestión de la información y del conocimiento. Sin embargo, para aprovechar al máximo su potencial, a menudo es necesario personalizarlos y adaptarlos a conjuntos de datos específicos o a dominios particulares. No hay que olvidar que estos modelos se entrenan con datos de fuentes diversas como Wikipedia pero que no están actualizados por lo que en muchas ocasiones deben tener la posibilidad navegar en internet para accder a contenidos más específicos o actuales. No solo eso sino que hay información poco o nada accesible que los modelos desconocen.

Es por ello que se requieren métodos de actualización de dichos modelos, métodos que no deben pasar por el re-entrenamiento que es absolutamente inasumible por pequeñas empresas o usuarios individuales. 

Para ello existen diversas estrategias o como suele decirse 'Workarounds' que están implantándose con rapidez en todos los chatbots actuales.

¿Por qué Personalizar?

La personalización de un modelo de lenguaje es crucial cuando trabajamos con datos específicos de un dominio particular o cuando queremos que el modelo realice tareas muy concretas. Los modelos de lenguaje preentrenados son generalistas; han sido entrenados en grandes cantidades de texto de internet, lo que los hace versátiles, pero no necesariamente expertos en áreas específicas. Personalizar estos modelos con nuestros propios datos nos permite ajustarlos para que se alineen mejor con nuestras necesidades particulares, mejorando así su rendimiento y relevancia.

Transfer-Leraning: Ajustando el Modelo a tus Datos

Una de las técnicas más comunes para personalizar modelos de lenguaje es el llamado Transfer-Learning o transferencia de conocimiento.

Este proceso implica tomar un modelo preentrenado y continuar su entrenamiento en un conjunto de datos de un dominio específico, evitando del coste de entranar el modelo de nuevo.

Hasta hace poco este proceso se hacía mediante programación. Hoy en día, herramientas como chatGPT ya permiten la generación de modelos personalizados para campos específicos.

Por ejempo puedo crear un chatBot personalizado y especialista en el campo de la historia medieval y compartirlo con mis alumnos, o centrar mi chatBot en la programación de videojuegos.

En el proceso de creación de estos chats puedo agregar prompts específicos, urls, bases de datos propias e incluso documentos en pdf, vídeos y audios.

Aumento de Datos

El aumento de datos es otra estrategia clave para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje en conjuntos de datos específicos. Consiste en generar variaciones de los datos de entrenamiento para crear un conjunto de datos más amplio y diverso. Esto puede incluir técnicas como la paráfrasis, la traducción a otros idiomas y la vuelta al idioma original, y la manipulación sintáctica.

Consideraciones Éticas y de Sesgo

Al personalizar modelos de lenguaje, es importante tener en cuenta las consideraciones éticas y el potencial de sesgo en los datos. Los modelos aprenden de los datos en los que son entrenados, y si esos datos contienen sesgos, el modelo los replicará. Es crucial ser consciente de esto y tomar medidas para mitigar los sesgos tanto como sea posible.

Vectores de datos (embeddings)

Los almacenes de datos que utilizan datos vectorizados están diseñados para mejorar el rendimiento de las consultas y operaciones analíticas en grandes conjuntos de datos. La vectorización es un método de procesamiento de datos en el que se operan vectores enteros de datos, en lugar de procesar un único elemento de datos a la vez. Esto se alinea con las capacidades de las CPU modernas que pueden realizar operaciones en vectores de datos simultáneamente, resultando en un rendimiento significativamente mejorado. A continuación, se describen algunos de los usos y beneficios de los almacenes de datos con datos vectorizados:

Los almacenes de datos juegan un papel crucial en el mundo de la inteligencia artificial (IA). Son grandes repositorios que almacenan datos estructurados de manera eficiente para análisis y consultas. Su aplicación en IA incluye:

1. Entrenamiento de Modelos de IA: Los datos almacenados son esenciales para entrenar modelos de IA. Proporcionan el volumen y la variedad necesarios para desarrollar algoritmos precisos y robustos.

2. Análisis Predictivo y Descriptivo: La IA utiliza los datos de estos almacenes para realizar análisis predictivos (como proyecciones de ventas) y descriptivos (como patrones de comportamiento del cliente).

3. Mejora de la Toma de Decisiones: Los insights obtenidos a través de la IA a partir de los datos almacenados ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas y estratégicas.

4. Personalización y Segmentación: En marketing y ventas, la IA utiliza datos de almacenes para personalizar ofertas y segmentar clientes de manera más efectiva.

Los almacenes de datos proporcionan la base necesaria para que la IA realice estas funciones de manera eficiente, convirtiéndolos en un activo valioso en la era digital.

La vectorización en los almacenes de datos no solo mejora el rendimiento y la eficiencia en la manipulación de grandes conjuntos de datos, sino que también facilita significativamente la búsqueda de similitudes. Esta capacidad es crucial en una amplia gama de aplicaciones, desde el análisis forense hasta las recomendaciones personalizadas y el machine learning. Al proporcionar métodos rápidos y eficientes para identificar similitudes y patrones en los datos, los almacenes de datos vectorizados juegan un papel clave en la extracción de valor y conocimientos a partir de grandes volúmenes de información.

Conclusión

En muchos casos, estas técnicas se utilizan juntas en aplicaciones de NLP. Por ejemplo, un modelo de lenguaje podría ser afinado para una tarea específica, y luego las representaciones vectoriales generadas por este modelo podrían ser almacenadas y consultadas utilizando un almacén de vectores de datos como Pinecone. Esto permite tanto la personalización del modelo (a través del fine-tuning) como la búsqueda eficiente y la similitud semántica (a través del almacén de vectores de datos). 

El afinamiento (fine-tuning) y el uso de almacenes de vectores de datos son técnicas complementarias más que excluyentes, y cada una tiene su lugar en el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

La personalización de modelos de lenguaje para adaptarlos a nuestros propios datos es un paso crucial para aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje natural. Mediante técnicas como el "fine-tuning", la transferencia de conocimientos, el aumento de datos y la inyección de conocimiento, podemos ajustar los modelos para que se alineen mejor con nuestras necesidades específicas, mejorando así su rendimiento y relevancia en tareas concretas. Sin embargo, es importante abordar este proceso con un enfoque reflexivo y crítico, teniendo en cuenta las consideraciones éticas y los potenciales sesgos en los datos. Con un enfoque cuidadoso y metódico, podemos personalizar los modelos de lenguaje para desbloquear nuevas posibilidades y obtener insights valiosos de nuestros datos.