Modelo Pre-entrenado (Pre-trained Model) qué es, un artículo para leer y entender

Definición de un modelo preentrenado

El modelo preentrenado (MPT) es una técnica fundamental y poderosa en el campo de la Inteligencia Artificial, que representa modelos de aprendizaje automático preentrenados en conjuntos de datos a gran escala. El modelo aprende patrones genéricos y características de los datos procesando cantidades masivas de información para formar una amplia base de conocimientos. En la fase de preentrenamiento se utiliza el aprendizaje no supervisado o autosupervisado, en el que el modelo extrae automáticamente patrones de los datos brutos sin necesidad de orientación manual de etiquetado. Por ejemplo, en el procesamiento del lenguaje natural, los modelos de preentrenamiento pueden analizar textos con miles de millones de palabras para dominar la estructura del lenguaje, las relaciones semánticas y la información contextual. Una vez completado el preentrenamiento, el modelo tiene una gran capacidad de generalización y puede migrar a una gran variedad de tareas específicas. Los desarrolladores sólo tienen que utilizar una pequeña cantidad de datos específicos del dominio para afinar el modelo y adaptarlo rápidamente a nuevas aplicaciones. La base teórica de este enfoque es el aprendizaje por transferencia, que hace hincapié en la transferencia eficaz de conocimientos de un escenario a otro.

Los modelos preentrenados reducen considerablemente el umbral de desarrollo de las aplicaciones de IA y la dependencia de grandes cantidades de datos etiquetados y recursos informáticos. En la actualidad, los modelos preentrenados han penetrado en varios campos, como el reconocimiento de imágenes en visión por ordenador y el modelado acústico en procesamiento del habla. Algunos ejemplos famosos son el modelo BERT, basado en la arquitectura Transformer para tareas de comprensión del lenguaje, y la familia de modelos GPT, centrada en la generación de textos. El auge de los modelos preentrenados está impulsando la popularización de la tecnología de IA, lo que permite a más industrias beneficiarse de soluciones inteligentes. Entender los modelos preentrenados ayuda a comprender la dinámica central del desarrollo moderno de la IA.

Evolución histórica de los modelos de preentrenamiento

• La primera fase de germinación se remonta aproximadamente a 2010, cuando el campo del aprendizaje automático empezó a explorar el concepto de aprendizaje por transferencia. Los investigadores descubrieron que las características aprendidas por modelos entrenados en grandes conjuntos de datos podían ayudar en nuevas tareas. El concurso ImageNet impulsó el preentrenamiento de modelos visuales, y AlexNet ganó en 2012 para demostrar la eficacia del preentrenamiento.
• El campo del procesamiento del lenguaje natural experimentó un gran avance en 2018 con la introducción del modelo BERT de Google.BERT utiliza la arquitectura Bidirectional Transformer para preentrenarse en textos como Wikipedia y alcanzar el liderazgo en una serie de tareas lingüísticas. Este avance inspiró un auge de la investigación en modelos de preentrenamiento.
• Después de 2020, los modelos a gran escala se convierten en la tendencia. openAI lanza GPT-3 con un tamaño de parámetros de 175.000 millones, lo que demuestra el potencial de los modelos preentrenados para aprender con menos muestras. Al mismo tiempo, surgen modelos preentrenados multimodales, como CLIP, que combina información visual y lingüística.
• La comunidad de código abierto contribuye significativamente, con plataformas como Hugging Face que proporcionan bibliotecas de modelos preentrenados para reducir la barrera de uso. Los desarrolladores pueden acceder fácilmente a los modelos para acelerar aplicaciones innovadoras.
• Los últimos avances se han centrado en la eficiencia y la ética, y la investigación se ha orientado hacia la compresión de modelos, la IA ecológica y la reducción de costes computacionales. La historia demuestra que los modelos preentrenados pasan de la prueba de concepto a la practicidad, impulsando la difusión de la tecnología de IA.

Cómo funcionan los modelos preentrenados

• Los modelos preentrenados se basan en el aprendizaje basado en datos y se entrenan primero en conjuntos de datos a gran escala. El modelo extrae automáticamente las características de los datos mediante una arquitectura de red neuronal, como Transformer. El proceso de formación utiliza objetivos no supervisados, como el modelado de lenguaje enmascarado, para que el modelo pueda predecir las partes que faltan.
• Los modelos aprenden representaciones genéricas que captan las leyes subyacentes de los datos. En lenguaje natural, los modelos dominan la sintaxis y la semántica; en imágenes, los modelos reconocen bordes y texturas. Estas representaciones son transferibles y pueden adaptarse a distintas tareas.
• La fase de ajuste utiliza representaciones preentrenadas e introduce una pequeña cantidad de datos etiquetados. Los parámetros del modelo se ajustan ligeramente para satisfacer necesidades específicas. El ajuste fino preserva los conocimientos previos al entrenamiento y optimiza el rendimiento de la tarea.
• Los modelos preformados se basan en un mecanismo de aprendizaje por migración en el que los conocimientos fluyen del dominio de origen al de destino. Los datos son abundantes en el dominio de origen y escasos en el de destino, y la migración reduce las necesidades de datos.
• El modelo maneja datos secuenciales largos mediante técnicas como el mecanismo de atención. La capa de autoatención del Transformer pondera la información importante para mejorar la calidad de la representación. El núcleo del principio de funcionamiento es reutilizar los resultados del aprendizaje para una adaptación eficaz.

Proceso de entrenamiento de modelos preentrenados

• La fase de preentrenamiento utiliza cantidades masivas de datos sin etiquetar y el objetivo del entrenamiento suele ser una tarea autosupervisada. Por ejemplo, los modelos lingüísticos predicen la siguiente palabra y los modelos visuales reconstruyen bloques de imágenes. El entrenamiento consume muchos recursos computacionales y requiere el apoyo de clústeres de GPU.
• El preprocesamiento de los datos es fundamental, e incluye pasos como el binning y la normalización. La calidad de los datos afecta a la eficacia del modelo y es necesario limpiarlos de ruido para garantizar la diversidad. La duración del entrenamiento oscila entre días y meses, en función del tamaño de los datos y la complejidad del modelo.
• En la fase de ajuste se introducen los datos de la tarea posterior, que son pequeños. El entrenamiento se realiza mediante aprendizaje supervisado con funciones de pérdida diseñadas para la tarea, por ejemplo, entropía cruzada de clasificación. El ciclo de ajuste fino es corto y suele completarse en unas pocas horas o días.
• El ajuste de los hiperparámetros es importante, y las tasas de aprendizaje, el tamaño de los lotes, etc. deben establecerse con cuidado. Un ajuste excesivo puede provocar un olvido catastrófico y la destrucción del conocimiento preentrenado. Técnicas como las tasas de aprendizaje jerárquicas mitigan este problema.
• El proceso de formación hace hincapié en la reproducibilidad, y herramientas de código abierto como PyTorch y TensorFlow simplifican el proceso. La formación distribuida acelera el proceso y los puntos de control del modelo guardan el progreso para facilitar la recuperación.

Tipos de modelos preentrenados

• Basados en la clasificación arquitectónica, los modelos Transformer dominan el procesamiento del lenguaje natural.BERT utiliza una estructura codificadora y es adecuado para tareas de comprensión; GPT utiliza una estructura decodificadora y es bueno en tareas generativas. Los Transformadores Visuales se adaptan al dominio de la imagen, como el modelo ViT.
• Por modalidad, los modelos unimodales procesan un único tipo de datos, como texto o imágenes. Los modelos multimodales combinan varios datos, como DALL-E, que procesa texto para generar imágenes. Los modelos preentrenados de audio, como Wav2Vec, se centran en el habla.
• Desde el punto de vista de la escala, los modelos pequeños con pocos parámetros son adecuados para entornos con recursos limitados. Los modelos grandes con un gran número de parámetros, como los cientos de miles de millones de modelos, tienen un gran rendimiento pero altos costes computacionales. Los modelos de tamaño medio equilibran eficiencia y rendimiento.
• Los modelos para ámbitos específicos se centran en escenarios especializados, como BioBERT para textos biomédicos. Los modelos generales cubren una amplia gama, como el marco T5 para tareas de texto unificado. La diversidad de tipos satisface distintas necesidades de aplicación.
• Los modelos de código abierto y propietario coexisten: el modelo de código abierto facilita la colaboración y el modelo propietario es mantenido por la empresa para facilitar la comercialización. La elección del tipo debe tener en cuenta los objetivos de la misión y las condiciones de los recursos.

Campos de aplicación de los modelos preentrenados

• En el procesamiento del lenguaje natural, los modelos preformados impulsan la traducción automática, el análisis de sentimientos y los sistemas de preguntas y respuestas. Por ejemplo, ChatGPT se basa en tecnología de preentrenamiento para un diálogo fluido. Aplicaciones para mejorar la automatización del servicio al cliente.
• En el campo de la visión por ordenador, los modelos se utilizan para la clasificación de imágenes, la detección de objetos y el análisis de imágenes médicas. Los modelos preentrenados aceleran la percepción visual para la conducción autónoma y mejoran la precisión de los diagnósticos.
• El reconocimiento y la síntesis del habla se benefician de modelos que transcriben el habla a texto o generan habla natural. Asistentes inteligentes como Siri integran componentes preformados para mejorar la experiencia del usuario.
• Los sistemas de recomendación utilizan modelos previamente entrenados para analizar el comportamiento de los usuarios y ofrecer contenidos personalizados. Las plataformas de comercio electrónico optimizan las recomendaciones de productos para mejorar las tasas de conversión.
• Los modelos ayudan a descubrir fármacos y a predecir el clima en la investigación científica. Las técnicas de preentrenamiento procesan datos complejos para acelerar la innovación. Las aplicaciones demuestran el valor de los modelos en todos los sectores.

Ventajas de los modelos preentrenados

• Los modelos preentrenados reducen drásticamente las necesidades de datos. Mientras que el aprendizaje automático tradicional requiere grandes cantidades de datos etiquetados, los modelos preentrenados sólo necesitan una pequeña cantidad de datos ajustados mediante el aprendizaje por migración. Reduzca los costes de recopilación de datos y acelere el despliegue del proyecto.
• Computacionalmente eficiente, la reutilización de parámetros preentrenados ahorra tiempo de entrenamiento. Los desarrolladores evitan el entrenamiento desde cero y aprovechan la base de modelos existente. El ahorro de recursos permite incluso a equipos pequeños y medianos aplicar IA avanzada.
• El modelo generaliza bien y está preentrenado para aprender características genéricas y adaptarse a múltiples tareas. Un modelo sirve para múltiples escenarios y mejora su utilización. La generalizabilidad reduce el riesgo de sobreajuste.
• Aumento significativo del rendimiento, con modelos preentrenados que a menudo baten récords en pruebas comparativas. El entrenamiento de datos a gran escala capta patrones sutiles que superan a los modelos de tareas específicas. Los beneficios son especialmente importantes en tareas complejas.
• Promover la democratización de la tecnología y abrir modelos preentrenados para popularizar las herramientas de IA. Los usuarios no expertos pueden crear aplicaciones para impulsar la innovación. Promover ventajosamente la integración de la IA en la vida cotidiana.

Retos de los modelos preentrenados

• Elevado consumo de recursos informáticos, el entrenamiento de grandes modelos requiere una potente aritmética, lo que genera un elevado consumo de energía. Los costes medioambientales suscitan preocupación y la investigación se desplaza hacia arquitecturas eficientes como la poda de modelos y la cuantificación.
• Escasa interpretabilidad de los modelos, proceso de toma de decisiones complejo para los modelos preentrenados, mecanismos internos difíciles de comprender. Las características de "caja negra" dificultan la confianza, especialmente en ámbitos sensibles como la sanidad y el derecho. La investigación sobre IA interpretable busca soluciones.
• Dependencia de datos de alta calidad; el ruido de los datos afecta a la eficacia del modelo. Dificultad de ajuste en zonas con escasez de datos, lo que limita la gama de aplicaciones. Los retos exigen una colaboración multidisciplinar.

Impacto social de los modelos de preformación

• En el plano económico, los modelos preentrenados automatizan las tareas repetitivas y modifican el mercado laboral. La demanda de determinadas ocupaciones disminuye y surgen nuevos empleos, como el de eticista de la IA. La sociedad debe adaptarse a la cambiante estructura del empleo.
• En educación, los modelos proporcionan herramientas de aprendizaje personalizadas para facilitar la enseñanza y el aprendizaje. Los estudiantes tienen un acceso más fácil al conocimiento, pero un exceso de confianza puede debilitar el pensamiento crítico. El sistema educativo necesita integrar la tecnología.
• Los cambios en los medios y las comunicaciones, y los flujos de información ricos en contenidos generados por modelos, también contribuyen a la difusión de noticias falsas. El público debe ser más consciente de la información y discernir entre la verdad y la falsedad.
• La sanidad avanza, los modelos aceleran el diagnóstico de enfermedades y se hace posible el tratamiento personalizado. La privacidad está en el punto de mira y la seguridad de los datos de los pacientes es fundamental.
• El intercambio mundial de conocimientos se acelera y los modelos preformados eliminan las limitaciones geográficas y facilitan la colaboración. Las cuestiones relacionadas con la brecha digital pasan a primer plano, y la desigualdad de recursos puede ampliar la brecha. Las repercusiones sociales deben equilibrar innovación y equidad.

Perspectivas futuras de los modelos preentrenados

• La tecnología tiende a la multimodalidad, con modelos que fusionan texto, imagen e información sonora. Se amplían los escenarios de aplicación, como la interacción en realidad virtual. Los modelos multimodales proporcionan interfaces persona-ordenador más naturales.
• Se mejora la eficacia de los modelos y la investigación se centra en el diseño ligero. Destilación de conocimientos, técnicas de búsqueda de arquitecturas neuronales para reducir el tamaño de los parámetros y adaptar los modelos a los dispositivos móviles.
• Se refuerzan la ética y la gobernanza y el sector desarrolla normas para regular el uso de modelos. La interpretabilidad y la imparcialidad se convierten en indicadores básicos para garantizar un desarrollo responsable de la tecnología.
• Se profundiza en las aplicaciones personalizadas, con modelos adaptados a las necesidades individuales, como las soluciones sanitarias a medida. Avances simultáneos en la tecnología de protección de la privacidad de los datos, equilibrando personalización y seguridad.
• La integración interdisciplinar se acelera, con modelos preentrenados que se combinan con la biología y la climatología para abordar los retos mundiales. Las perspectivas de futuro anuncian la continua evolución de la tecnología al servicio de la sociedad humana.