Crear modelos de lenguaje pequeños pero poderosos: Descubrir los secretos de DeepSeek y Phi-3

A pesar del impresionante desarrollo de los grandes modelos de lenguaje (LLM), detrás de ellos se encuentran problemas significativos de consumo de recursos computacionales y cuestiones ambientales. El entrenamiento y el funcionamiento de LLMs con billones de parámetros requiere una cantidad enorme de GPUs, lo que aumenta la emisión de carbono y acelera el calentamiento global. Además, los altos costos limitan el desarrollo de LLMs a un pequeño número de grandes empresas, obstaculizando la democratización de las tecnologías AI y profundizando la dependencia de ciertas empresas.

En este contexto, los modelos de lenguaje pequeños (SLM) “pequeños pero poderosos” están emergiendo como una nueva alternativa para el desarrollo sostenible de AI. Los SLM pueden ofrecer un rendimiento suficiente con recursos computacionales limitados, permitiendo a desarrolladores individuales y grupos de investigación de pequeña escala participar en el desarrollo de tecnologías AI. Además, reducen el consumo de energía, mitigan la carga ambiental, disminuyen la dependencia de hardware o plataformas específicas y contribuyen a asegurar una diversidad de tecnologías AI.

Aquí analizaremos en profundidad los recientes modelos de lenguaje pequeños (SLM) como DeepSeek y Phi-3, explorando sus filosofías de diseño y técnicas de entrenamiento para ofrecer métodos para construir tu propio modelo de lenguaje eficiente.

Este contenido cubre

• El gigante pequeño, DeepSeek y Phi-3:

  • ¿Cómo logran DeepSeek y Phi-3 un rendimiento excelente a pesar de su tamaño reducido?
  • ¿Qué diferencias tiene su arquitectura con respecto a los LLMs existentes?
  • ¿Qué es el entrenamiento centrado en datos (Data-Centric Training) y por qué es importante?
  • ¿Qué efectos tiene el preentrenamiento continuo (Continual Pre-training)?

• Crear tu propio modelo de lenguaje pequeño

  • Diseño de arquitectura del modelo: Analizaremos los componentes clave de DeepSeek y Phi-3 para obtener ideas que puedas aplicar en tu propio modelo.
  • Construcción y preprocesamiento de conjuntos de datos: Aprenderás a asegurar datos de entrenamiento de alta calidad y a procesarlos en un formato adecuado para el modelo.
  • Técnicas de entrenamiento eficiente: Exploraremos estrategias de entrenamiento que maximicen los resultados con recursos limitados (distilación de conocimiento, cuantización, poda).
  • Evaluación y ajuste fino del modelo: Aprenderás a evaluar objetivamente el rendimiento del modelo entrenado y a optimizarlo para tareas específicas.

A través de esto, podrás

• Comprender las tecnologías y tendencias clave de los modelos de lenguaje pequeños más recientes.
• Desarrollar habilidades para crear modelos de lenguaje eficientes incluso con recursos limitados.
• Utilizar tu propio modelo de lenguaje para construir diversas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Reducir la dependencia de los grandes modelos de lenguaje y explorar las posibilidades del desarrollo sostenible de AI.

No siempre es ventajoso contar con un modelo grande. Te invitamos a unirte al mundo de los modelos de lenguaje pequeños pero poderosos, a través del enfoque innovador de DeepSeek y Phi-3!