Cómo funciona el entrenamiento del modelo de IA

El entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial es el proceso que se utiliza para dotar al model de la capacidad de realizar tareas. Me gustaría darte una descripción general de cómo funciona el entrenamiento de un modelo de IA, como los modelos de lenguaje generativos, como GPT porque pienso que podría ayudar a comprender mejor y tener más precaución, a la vez que hay comprensión, cuando se equivoca. El proceso empieza cuando se recopilan y seleccionan conjuntos de datos relevantes para la tarea que el modelo debe aprender. Dan poco igual cual sea, estos datos contienen ejemplos de entrada y salida esperada. En el caso de modelos de lenguaje, los datos podrían ser pares de oraciones, pregunta y respuesta o texto en general. En el caso de los modelos de imagen, son imágenes, obviamente. Posteriormente, los datos se someten a procesos de limpieza y transformación para asegurarse de que estén en un formato adecuado para el entrenamiento. Esto puede incluir la eliminación de caracteres especiales, La tokenización, dividir el texto en unidades más pequeñas, llamados tokens, y la conversión a un formato numérico que el modelo pueda comprender. Por cierto, se elige una arquitectura específica para el modelo, como una red neuronal recurrente, o un transformer, en el caso de modelos de lenguaje. Esta arquitectura determina cómo el modelo procesa la información y genera respuestas. Los parámetros del modelo se inician con valores aleatorios o preentrenados en tareas similares. Este paso es crucial, ya que los parámetros actúan como pesos que el modelo ajustará durante el entrenamiento. Y después se pasa a la acción con el entrenamiento, aquí es donde ocurre la mayor parte del trabajo. Se alimenta el modelo con los datos de entrenamiento y se ajustan gradualmente los parámetros para minimizar una función de pérdida. Esta función mide la diferencia entre las respuestas generadas por el modelo y las respuestas esperadas en los datos de entrenamiento. A medida que el modelo se ajusta durante el entrenamiento, se calcula la pérdida y se propaga hacia atrás a través de la red neuronal. Esto ajusta los pesos de las conexiones entre las neuronas y mejora gradualmente las predicciones del modelo. Durante el entrenamiento, se refiere un conjunto de datos de validación separado para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos. Esto ayuda a detectar el sobreajuste cuando el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y permite ajustar hiperparámetros. Los hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje o el tamaño del lote, se ajustan para optimizar el rendimiento del modelo en los datos de validación. Después de que el modelo haya sido entrenado durante varias iteraciones, intentos, digamos, y haya alcanzado el nivel satisfactorio de rendimiento, se evalúan un conjunto de datos de prueba independiente para medir su capacidad para generalizar datos no vistos. Una vez que el modelo ha sido entrenado y evaluado satisfactoriamente, está listo para ser implementado en aplicaciones del mundo real y realizar las tareas específicas para las cuales fue entrenado. El proceso de entrenamiento puede ser intensivo en recursos computacionales y tiempo, especialmente para modelos complejos como GPT. Sin embargo, una vez se ha entrenado correctamente, el modelo puede realizar tareas relacionadas con el aprendizaje para las que fue diseñado.