¿Tiene curiosidad sobre cómo funcionan las IA como ChatGPT y Wen Xinyiyan? Todos ellos se basan en modelos de lenguaje grande (LLM). Este artículo utilizará un método simple y fácil de entender. Incluso si solo tiene un nivel de matemáticas de segundo grado, podrá comprender el principio de funcionamiento de LLM. Comenzaremos con los conceptos básicos de las redes neuronales y explicaremos gradualmente las tecnologías centrales, como la digitalización de texto, el entrenamiento de modelos, las técnicas avanzadas y la arquitectura GPT y Transformer, lo que lo llevará a descubrir el misterio de LLM.
Redes neuronales: la magia de los números
En primer lugar, debemos saber que una red neuronal es como una supercomputadora: solo puede procesar números. Tanto la entrada como la salida deben ser números. Entonces, ¿cómo hacemos que comprenda el texto?
¡El secreto está en convertir palabras en números! Por ejemplo, podemos representar cada letra con un número, como a=1, b=2, etc. De esta forma, la red neuronal puede "leer" el texto.
Entrenando el modelo: Deje que la red “aprenda” el idioma
Con el texto digitalizado, el siguiente paso es entrenar el modelo y dejar que la red neuronal "aprenda" las leyes del lenguaje.
El proceso de formación es como jugar a un juego de adivinanzas. Le mostramos a la red algún texto, como "Humpty Dumpty", y le pedimos que adivine cuál es la siguiente letra. Si adivina correctamente, le damos una recompensa; si adivina mal, le damos una penalización. Al adivinar y ajustar constantemente, la red puede predecir la siguiente letra con mayor precisión y eventualmente producir oraciones completas como "Humpty Dumpty se sentó en una pared".
Técnicas avanzadas: hacer que el modelo sea más "inteligente"
Para hacer el modelo más "inteligente", los investigadores han inventado muchas técnicas avanzadas, como:
Incrustación de palabras: en lugar de usar números simples para representar letras, usamos un conjunto de números (vectores) para representar cada palabra, que puede describir más completamente el significado de la palabra.
Segmentador de subpalabras: divida palabras en unidades más pequeñas (subpalabras), como dividir "gatos" en "gato" y "s", lo que puede reducir el vocabulario y mejorar la eficiencia.
Mecanismo de autoatención: cuando el modelo predice la siguiente palabra, ajustará el peso de la predicción en función de todas las palabras en el contexto, tal como entendemos el significado de la palabra según el contexto cuando leemos.
Conexión residual: para evitar las dificultades de entrenamiento causadas por demasiadas capas de red, los investigadores inventaron la conexión residual para hacer que la red sea más fácil de aprender.
Mecanismo de atención de múltiples cabezas: al ejecutar múltiples mecanismos de atención en paralelo, el modelo puede comprender el contexto desde diferentes perspectivas y mejorar la precisión de las predicciones.
Codificación posicional: para que el modelo comprenda el orden de las palabras, los investigadores agregarán información posicional a las incrustaciones de palabras, tal como prestamos atención al orden de las palabras cuando leemos.
Arquitectura GPT: el "modelo" para modelos de lenguaje a gran escala
La arquitectura GPT es actualmente una de las arquitecturas de modelos de lenguaje a gran escala más populares. Es como un "plano" que guía el diseño y el entrenamiento del modelo. La arquitectura GPT combina inteligentemente las técnicas avanzadas mencionadas anteriormente para permitir que el modelo aprenda y genere lenguaje de manera eficiente.
Arquitectura transformadora: la “revolución” de los modelos de lenguaje
La arquitectura Transformer es un gran avance en el campo de los modelos de lenguaje en los últimos años. No solo mejora la precisión de la predicción, sino que también reduce la dificultad del entrenamiento, sentando las bases para el desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala. La arquitectura GPT también evolucionó basándose en la arquitectura Transformer.
Referencia: https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876
A través de la explicación de este artículo, creo que ya tiene una comprensión preliminar de los modelos lingüísticos a gran escala. Aunque el mecanismo interno de LLM es muy complejo, sus principios básicos no son misteriosos. Espero que este artículo pueda ayudarle a comprender mejor esta asombrosa tecnología.