GPT y más allá Los fundamentos técnicos de los LLMs

GPT y LLMs fundamentos técnicos

En tan solo unos pocos meses, los modelos de lenguaje grandes pasaron del ámbito de los investigadores especializados a los flujos de trabajo diarios de equipos de datos y ML en todo el mundo. Aquí en TDS, hemos visto cómo, junto con esta transición, gran parte del enfoque se ha desplazado hacia aplicaciones prácticas y soluciones prácticas.

Saltar directamente al modo de experimentación puede tener mucho sentido para los profesionales de datos que trabajan en la industria, después de todo, el tiempo es precioso. Aun así, siempre es una buena idea establecer un sólido conocimiento de los entresijos de la tecnología que utilizamos y en la que trabajamos, y eso es precisamente lo que abordan nuestros aspectos destacados semanales.

Nuestras lecturas recomendadas examinan tanto los fundamentos teóricos de los LLM (modelos de lenguaje grandes), específicamente la familia GPT, como las cuestiones de alto nivel que plantea su llegada. Incluso si solo eres un usuario casual de estos modelos, creemos que disfrutarás de estas exploraciones reflexivas.

  • La arquitectura de los transformadores es la innovación revolucionaria que hizo posible los modelos GPT en primer lugar. Como Beatriz Stollnitz deja claro, “comprender los detalles de cómo funcionan es una habilidad importante para cada profesional de IA”, y saldrás de su explicación exhaustiva con una idea clara como el cristal del poder de los transformadores.
  • Lily Hughes-Robinson ofrece un enfoque diferente para aprender sobre los transformadores: uno que se centra en el código fuente para que puedas construir tu conocimiento de manera intuitiva desde cero.
  • ¿Qué tan importante es el tamaño cuando se trata del rendimiento de los LLM? Gadi Singer profundiza en esta pregunta en detalle mientras analiza la última cosecha de modelos de IA generativos compactos. Estos contendientes tienen como objetivo competir con el GPT-4 en precisión, pero a un menor costo y con un mayor potencial para lograr escalabilidad.
Foto de K8 en Unsplash
  • De todos los debates acalorados que rodean a ChatGPT y herramientas similares, quizás ninguno ha sido más controvertido que la cuestión de la supuesta inteligencia de los LLM. Lan Chu aborda este tema directamente y aporta una perspectiva medida y pragmática refrescante a la conversación. (Alerta de spoiler: no, la IA no es consciente; sí, es complicado).
  • “Entonces, ¿cómo podemos ir más allá de percibir a los LLM como ChatGPT como cajas negras mágicas? La física puede proporcionar una respuesta”. El último artículo de Tim Lou, PhD, propone una idea que invita a la reflexión: que las ecuaciones que hacen funcionar a los modelos de lenguaje son análogas a las leyes de la física y a la forma en que gobiernan las partículas y las fuerzas.

Hemos publicado tantos artículos fantásticos sobre otros temas en las últimas semanas; aquí hay solo algunos que queríamos destacar.

  • ¿Quién dice que la lectura de verano tiene que ser ligera y superficial? Nuestra Edición de agosto reúne una impresionante colección de publicaciones atractivas, iluminadoras y a prueba de calor.
  • El ingrediente que falta en tu estrategia de marketing podría ser el aprendizaje automático, según Elena K., cuya primera historia en TDS está llena de consejos y trucos prácticos.
  • Si estás de humor para otro tema centrado en los negocios, estás de suerte: Matteo Courthoud ha vuelto con una nueva contribución que se centra en la interacción entre la deserción y los ingresos.
  • Volviendo al lado más práctico de trabajar con LLMs, Felipe de Pontes Adachi describe siete tácticas para monitorear su comportamiento y garantizar un rendimiento consistente.
  • La nueva publicación de Anna Via anima a los profesionales de datos de la industria a dar un paso atrás antes de lanzar un proyecto centrado en el aprendizaje automático y preguntarse si un modelo de aprendizaje automático es realmente necesario para el problema en cuestión.

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Hasta la próxima Variable,

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