Los mejores modelos lingüísticos pequeños que debe conocer

En el entorno en rápido desarrollo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, en el que la creación de pequeños modelos lingüísticos ha acaparado la atención por su gran velocidad y aplicabilidad a diversas tareas, este campo se ha convertido en objeto de considerable interés. Si bien los GPT-3 son las versiones de mayor tamaño que han aparecido en los medios de comunicación, los modelos pequeños resultan atractivos porque son muy económicos en cuanto a los cálculos que requieren y, además, funcionan con rapidez. A continuación, explicamos el minilenguaje más impactante que ha contribuido a cambiar el panorama de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural

DistilBERT

DistilBERT, uno de los modelos de Hugging Face, simboliza BERT recortado (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) que es un modelo reducido en su naturaleza. Aunque su tamaño es menor, DistilBERT es capaz de conservar la mayoría de las capacidades que posee BERT. Esto hace que sea adecuado para su uso en entornos con recursos limitados. El modelo destaca por su buen rendimiento en tareas habituales como la clasificación de textos, la respuesta a preguntas y el reconocimiento de entidades con nombre.

MobileBERT

El MobileBERT se ha diseñado especialmente para dispositivos móviles y de borde, y normalmente representa el modelo más pequeño y menos exigente del modelo BERT. Mantiene un alto estándar de precisión incluso pensando en el propósito especializado, garantizando que el procesamiento del lenguaje natural en el dispositivo se optimizará cuando los recursos computacionales sean limitados. Por lo tanto, MobileBERT es la mejor opción en las circunstancias en las que la retroalimentación en tiempo real es un requisito.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) es la versión mejorada de BERT creada por la división de inteligencia artificial de Facebook. La principal característica de RoBERTa es que es más tolerante (robusto) con la longitud de las secuencias y ha logrado el mismo nivel de precisión, o incluso superior. Es bueno en tareas como el análisis de frases, la clasificación de textos y la comprensión del lenguaje. Estas son sus funciones más potentes. RoBERTa no sólo se utiliza en digamos investigación y algunas aplicaciones, sino que se emplea en muchos ámbitos.

DistillGPT

DistillGPT, que es una variante más pequeña del modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI, se ha creado para dispositivos edge con la intención de realizar inferencias de forma más expeditiva. A pesar de su pequeño tamaño, DistillGPT es capaz de generar texto cohesionado, así como contexto fresco y relevante, por lo que puede ser aplicable en campos de chatbot, así como de resumen de texto.

MiniLM

MiniLM, el modelo ligero, es muy compacto y está especialmente diseñado para su uso en smartphones, dispositivos pequeños y plataformas IoT. Aunque se preserva la potencia de procesamiento en comparación con modelos más grandes, reporta un rendimiento sobresaliente en varios conjuntos de datos. Por ejemplo, MiniLM encuentra una aplicación allí donde los recursos son costosos y se requiere una comprensión del lenguaje eficaz y al mismo tiempo escalable.

TinyBERT

TinyBERT se centra precisamente en dispositivos periféricos y portátiles que ofrezcan un buen rendimiento, en lugar de comprometer el tamaño y la calidad. Es una solución de procesamiento del lenguaje natural multitarea que puede realizar muchas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como análisis de sentimientos, similitud semántica, modelado general del lenguaje, etc. TinyBERT es bueno en términos de optimización de recursos y puede utilizarse en escenarios con recursos limitados.

ALBERT

ALBERT (Short version of BERT), propuesto por Google Research, es un modelo de tipo Lite de BERT que consigue reducir el tamaño eliminando algunos de los parámetros adicionales del modelo BERT sin sacrificar el rendimiento del modelo. A pesar de no ser el más excepcional en términos de desarrollo y eficiencia, ALBERT consigue demostrar grandes resultados en las diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural en las que participa y también es frecuente en los procesos de entrenamiento e inferencia.

Electra

El modelo Electra de Google Research, se diferencia de otros modelos precedentes en que su modo de preentrenamiento permite una mayor velocidad de inferencia. Su arquitectura optimizada se ha diseñado especialmente para satisfacer el requisito de utilizar esta tecnología para aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural en tiempo real mediante el uso de dispositivos periféricos y plataformas IoT. Siempre que la prueba exige respuestas a la velocidad del rayo, es Electra quien destaca.

FlauBERT

FlauBERT es un modelo orientado a la lengua francesa que supera los límites en el rendimiento del procesamiento del lenguaje natural al dominar la comprensión y generación de textos en francés. Puede utilizarse para distintas tareas de aplicación, como la clasificación de textos, el reconocimiento de entidades con nombre o la traducción automática.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa es la versión compresiva del modelo RoBERTa de Facebook, tras lo cual la inferencia es más rápida y se reduce el espacio de memoria. A pesar de tener una estructura más pequeña, DistilRoBERTa sigue siendo capaz de rendir en tareas de procesamiento del lenguaje natural a un nivel superior y proporciona apoyo operativo en el entorno de la pequeña empresa.

Estos pequeños modelos lingüísticos avanzados demuestran el potencial de las tecnologías de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural que los desarrolladores e investigadores de todos los campos están utilizando para hacer frente a las necesidades de los tiempos. Estas soluciones abarcan desde los dispositivos móviles hasta los casos de uso de edge computing, y se ofrecen de forma escalable y eficiente para hacer frente a los retos del mundo real. Esta creciente necesidad de tecnología de inteligencia artificial que sea a la vez práctica y útil es bastante significativa. Por lo tanto, los modelos de lenguaje reducido son fundamentales en el desarrollo hacia sistemas inteligentes en el futuro.

En resumen, la adaptabilidad y rentabilidad de estos modelos lingüísticos abrirá sin duda grandes posibilidades de utilización en muchos ámbitos de la vida, como la sanidad, las finanzas y otros tipos de industrias. La implementación de este tipo de modelos puede permitir que el proceso de programación de aplicaciones de inteligencia artificial sea más rápido y que se ahorren recursos del ordenador, pero al mismo tiempo fomenta la sostenibilidad del ecosistema de la inteligencia artificial. Profundice en las posibilidades que ofrecen los modelos lingüísticos y aprovéchelas para lograr avances contundentes en inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural y otros campos.