¿Modelos lingüísticos grandes o pequeños? Cuál es la elección ideal
La rápida evolución del campo del procesamiento del lenguaje natural puede apreciarse en los debates en torno a los tipos de modelos lingüísticos, es decir, entre los modelos lingüísticos grandes (LLM) y los modelos lingüísticos pequeños (SLM). A medida que las organizaciones y los investigadores profundizan en el aprovechamiento de la potencia del procesamiento del lenguaje natural para diversos usos, se enfrentan a la pregunta: ¿Cuál elegir? ¿Los modelos de lenguaje grandes o los pequeños? La atención no sólo se centra en el tamaño o el rendimiento del modelo, sino que también se extiende a la robustez y se atribuye a lo ético. Por lo tanto, en este artículo hablaremos de los modelos lingüísticos de inteligencia artificial, que van desde los modelos lingüísticos grandes a los pequeños, y de cuál es el que mejor se adapta a su propósito en función de su rendimiento.
¿Qué son los modelos lingüísticos grandes?
Los modelos lingüísticos grandes son aquellos modelos lingüísticos de inteligencia artificial que cuentan con parámetros multitudinarios extensos, que se cuentan provisionalmente en miles de millones o billones. Estos valores hacen de los nodos una representación numérica del algoritmo para implementar la entrada y producir la salida. Cuando se amplía el número de parámetros, el modelo gana en complejidad y precisión. En la mayoría de los casos, los grandes modelos lingüísticos se habrán entrenado con extensas bases de datos de información textual, a menudo procedentes de la web, a lo largo y ancho de las cuales los modelos habrán podido asimilar las complicadas estructuras gramaticales y léxicas del lenguaje natural. Una característica revolucionaria de estos modelos lingüísticos es su tamaño. Modelos como GPT-3, BERT y T5 son los más conocidos por su carácter inmersivo.
¿Qué son los modelos lingüísticos pequeños?
Los modelos lingüísticos pequeños suelen caracterizarse por un bajo número de parámetros, normalmente entre unos pocos millones y unas pocas decenas de millones. Estos parámetros son los números que subyacen al lenguaje interno del modelo y lo mantienen unido en el proceso de procesamiento de entrada y generación de salida. Disminuir la expresividad y la complejidad del modelo con parámetros más bajos es la principal funcionalidad de los modelos lingüísticos pequeños. Por lo general, los modelos lingüísticos pequeños se entrenan en conjuntos de datos de texto restringidos con un contenido más centrado en un área o tarea específica que ayuda a aprender rápidamente asociaciones contextuales y patrones lingüísticos. Algunos ejemplos de modelos de lenguaje con espacio reducido son ALBERT, DistilBERT y TinyBERT.
Ahora que ya conocemos tanto los modelos de lenguaje grande como los de lenguaje pequeño, vamos a profundizar en los pros y los contras de ambos para comprender cuál es el más adecuado.
Ventajas de los modelos lingüísticos grandes
Los modelos lingüísticos grandes utilizan grandes cantidades de datos para aprender más a fondo y son mucho mejores a la hora de generar textos fluidos, coherentes y variados. Esto se debe a su incomparable comprensión de patrones y estructuras lingüísticas derivadas de grandes cantidades de datos
Las redes neuronales rinden de forma sobresaliente en la realización de tareas desafiantes y novedosas, como enunciados elaborados y clasificaciones precisas, de las que son incapaces las redes neuronales pequeñas.
Los modelos lingüísticos de gran tamaño aprovechan de forma brillante los mecanismos de aprendizaje por transferencia y aprendizaje de pocos pasos: su conocimiento preexistente les ayuda a adaptarse automáticamente a tareas y áreas totalmente nuevas con poco o ningún entrenamiento adicional.
Contras de los modelos lingüísticos grandes
Los modelos lingüísticos de gran tamaño se diferencian de los modelos lingüísticos pequeños en que exigen mayores costes y complejidades tanto para la formación como para el despliegue, lo que a su vez puede incrementar los costes de más hardware, software y recursos humanos.
Además, es muy probable que los modelos lingüísticos grandes cometan más errores y utilicen reglas sesgadas, lo que a su vez da lugar a textos incompletos, que no dan en el blanco o que incluso terminan en un lugar que podría ser peligroso, sobre todo en caso de escasez de datos o de supervisión poco profunda. En cambio, los modelos lingüísticos grandes presentan mucha más estabilidad.
A diferencia de los modelos lingüísticos pequeños, los modelos lingüísticos grandes, por sus numerosas capas ocultas y parámetros, son transparentes y difíciles de entender incluso para los expertos o usuarios, lo que plantea verdaderos retos para comprender su función y tomar decisiones sobre sus resultados.
Ventajas de los modelos lingüísticos pequeños
Los modelos lingüísticos pequeños se desarrollan como una solución relativamente barata y sencilla frente a los procesos caros y complicados de los modelos grandes, por lo que las exigencias de hardware, software y recursos humanos son bastante bajas.
Los modelos lingüísticos pequeños también destacan por su mayor fiabilidad y resistencia, ya que crean textos más claros, precisos y seguros, especialmente cuando hay grandes cantidades de datos y supervisión, algo que no ocurre con los modelos lingüísticos grandes.
A diferencia de los grandes modelos, que utilizan muchas capas ocultas y parámetros para diversos problemas, los modelos pequeños simplifican las cosas reduciéndose a lo esencial, lo que los hace más transparentes y facilita su comprensión. En última instancia, esto ayuda a hacerlos más comprensibles, a diferencia de los grandes modelos más complicados.
Contras de los modelos lingüísticos pequeños
Los modelos lingüísticos pequeños tienen el inconveniente de producir textos que carecen de fluidez, coherencia y diversidad en comparación con los modelos lingüísticos grandes, ya que aprovechan muy pocos patrones y estructuras lingüísticas de los fragmentos de datos.
Muestran una inferioridad con respecto a los grandes modelos lingüísticos en cuanto a versatilidad de uso, capacidad para hacer frente a secuencias de menor variedad y una menor pericia de generalización, como consecuencia de su pequeña capacidad de expresión.
Su potencial para aprovechar el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje de pocos pasos es comparativamente limitado, lo que requiere una mayor dependencia de datos adicionales y un ajuste fino para facilitar la adaptación a tareas y áreas novedosas.
La elección ideal entre los modelos lingüísticos más destacados de la inteligencia artificial
Elegir el modelo lingüístico operativo que mejor se adapte a sus necesidades de utilización también implica algunas variables a tener en cuenta. Dado que la creación del modelo es su paso inicial, debe indicar específicamente las tareas que desea que realice el modelo. Si su interés principal es analizar el sentimiento o proporcionar respuestas a preguntas o realizar resúmenes de texto, que son los requisitos que requieren una comprensión profunda del lenguaje natural, entonces un modelo de lenguaje de gran tamaño será la plataforma adecuada para usted. Por el contrario, para un caso claro de objetivos diferentes como la clasificación de textos o la generación de lenguaje, un modelo de lenguaje pequeño puede ser su opción a implementar.
Los datos tienen una influencia primordial a la hora de determinar la accesibilidad de un modelo lingüístico. A su vez, los grandes diseños lingüísticos requieren enormes cantidades de datos durante la fase de entrenamiento para alcanzar la máxima calidad. Si se encuentra en el lado de los datos limitados, prefiere un modelo lingüístico pequeño entrenado con menos datos para ajustarse de forma óptima a la tarea.
Los recursos informáticos y la infraestructura también son dos de los principales problemas que hay que abordar. Los grandes modelos lingüísticos son los más sofisticados y consumen grandes cantidades de potencia y procesos informáticos. Si el déficit de recursos informáticos le supone un pequeño problema, un modelo lingüístico pequeño también podría ser una buena alternativa.
La compensación entre precisión y eficacia es un aspecto importante a tener en cuenta en este tema. Un modelo lingüístico pequeño permitiría realizar operaciones rápidas y menos costosas, ya que suelen tener una sobrecarga tecnológica menor. Por el contrario, es posible que no alcancen el mismo nivel de precisión que los modelos lingüísticos grandes. Si la precisión es lo más importante, un modelo lingüístico grande sería la elección obvia.
Dado que la inteligencia artificial está revolucionando el mundo entero con sus avances diarios, elegir el modelo lingüístico específico puede suponer todo un reto. Pero teniendo en cuenta los factores que hemos mencionado, puede ser una tarea fácil de hacer como todos los modelos de lenguaje de la inteligencia artificial tienen sus propios méritos y deméritos que los hacen encajar en la utilización basada en las necesidades del usuario.
