Los LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) sirven como el 'cerebro' de razonamiento del Agente, procesando entradas de texto para comprender instrucciones y planificar acciones. Estos modelos sofisticados analizan el contexto, interpretan la intención del usuario y generan respuestas coherentes basadas en su extenso entrenamiento. Funcionan como el núcleo intelectual que permite al Agente entender problemas complejos, tomar decisiones informadas y ejecutar tareas de manera autónoma. En un agente financiero, los LLMs ayudan a interpretar consultas sobre mercados, analizar tendencias económicas, y formular estrategias de inversión basadas en datos textuales de diversas fuentes.
Revisemos el modelo original, representado por el siguiente diagrama. En este punto recomiendo revisar las notas del profesor Tom Yeh
Este diagrama muestra la arquitectura de un modelo Transformer, la base fundamental de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) modernos. La imagen ilustra los componentes clave que permiten a estos modelos procesar y generar texto de manera eficiente.
El diagrama presenta:
- Embeddings de entrada y salida: Convierten tokens en representaciones numéricas
- Bloques de atención que contienen:
- Mecanismos de atención multi-cabezal (que permiten al modelo enfocarse en diferentes partes del texto)
- Redes neuronales feed-forward
- Capas de adición y normalización (conexiones residuales y normalización de capas)
- Atención multi-cabezal enmascarada en la sección del decodificador
- Capas lineales y softmax en la parte superior que transforman las representaciones internas del modelo en probabilidades de salida
Esta arquitectura revolucionaria, con su capacidad de procesamiento paralelo y sus mecanismos de atención, permite a los LLMs capturar relaciones entre palabras y comprender el contexto a través de secuencias más largas de texto, lo que representó un avance significativo respecto a arquitecturas anteriores.
Introducción a los Transformers
- Los modelos Transformer revolucionaron el procesamiento de lenguaje natural
- La arquitectura original combina un codificador (encoder) y un decodificador (decoder)
- Base de los modelos de IA más avanzados en la actualidad
Componentes del Encoder
- Procesa el texto de entrada convirtiéndolo en representaciones densas (embeddings)
- Utiliza mecanismos de atención multi-cabezal para captar relaciones entre palabras
- Incorpora redes neuronales feed-forward y capas de normalización
- Ejemplo famoso: BERT de Google
- Aplicaciones: clasificación de textos, búsqueda semántica, reconocimiento de entidades
- Tamaño típico: millones de parámetros
Componentes del Decoder
- Genera texto nuevo, un token a la vez
- Emplea atención multi-cabezal enmascarada (diferencia clave respecto al encoder)
- Solo puede ver tokens previamente generados al producir nuevos
- Ejemplo conocido: LLaMA de Meta
- Aplicaciones: generación de texto, chatbots, escritura creativa
- Tamaño típico: miles de millones de parámetros
Arquitectura Seq2Seq (Combinada)
- Integra componentes de encoder y decoder trabajando en conjunto
- El encoder procesa la entrada → crea representación contextual → el decoder la utiliza para generar salida
- Ilustrada en el diagrama con secciones izquierda (encoder) y derecha (decoder)
- Ejemplos: T5, BART
- Casos de uso: traducción, resúmenes, paráfrasis
Elementos Arquitectónicos Clave
- Embeddings de entrada/salida convierten tokens en vectores
- Múltiples capas de atención y feed-forward se apilan para representaciones más profundas
- Capas "Add & norm" proporcionan conexiones residuales y normalización
- Capas finales lineales y softmax convierten representaciones internas en probabilidades de salida
Conclusión
- La versatilidad de esta arquitectura permite abordar diversas tareas de lenguaje
- El equilibrio entre encoder y decoder determina las capacidades específicas del modelo
- La comprensión de esta arquitectura es fundamental para aprovechar el potencial de la IA de lenguaje
Para cerrar este post los dejo con esta herramienta visual elaborada por Brendan Bycroft
