Cómo construir tu propio modelo de lenguaje a gran escala desde cero

Introducción

• Instructor: Elia Arleds.
• Objetivo: Comprender los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y sus aplicaciones.
• No se requiere: Experiencia en cálculo o álgebra lineal.
• Inspiración: Curso de Andrej Karpathy sobre GPT desde cero.
• Requisitos: 90GB disponible en el sistema, herramienta SSH para conexión con servidor, familiaridad con Python (3 meses mínimo).

Herramientas y Configuración Inicial

• Jupyter Notebooks: Para desarrollar paso a paso.
• Anaconda Prompt: Para lanzar Jupyter Notebooks.
• Entorno Virtual: python -m venv CUDA para manejar las bibliotecas de Python localmente.
• Instalación de Bibliotecas: pip install matplotlib numpy pylmza ipykernel jupyter torch torch.cuda.
• Torch y CUDA: Para entrenamiento acelerado en GPUs.
• PyTorch: Manejo de cálculos matemáticos y álgebra lineal con tensores.

Tokenización y Conversión de Texto

• Biblioteca Gutenberg: Para obtener textos gratuitos (e.g., Wizard of Oz).
• Tokenización: Convertir texto en enteros (caracteres a enteros y viceversa).
• Cargado de datos: Texto leído y caracteres únicos extraídos.
• Tensores: Convertir texto codificado a tensores para manejar mejor con PyTorch.

Sesión de Entrenamiento

• División de Datos: Set de entrenamiento (80%) y validación (20%).
• Batching: Procesamiento de múltiples secuencias en paralelo.
• CUDA y Parallelismo: Uso de GPU para acelerar el entrenamiento.
• Entornos Virtuales en Notebooks: Usar IPython kernel install para integrar entornos virtuales en Jupyter.

Creación del Modelo Bigrama

• Tokenizadores a nivel de Caracteres: Convertir cada carácter a un entero y viceversa.
• Submuestreo por Lotes: Extraer porciones pequeñas de texto para entrenar.
• Validación y Entrenamiento Split: Asegurar que las generaciones sean únicas y no una copia exacta.

Explicación y Implementación de Conceptos

• Modelo basado en Bigrama: Predicciones basadas en el carácter anterior.
• Blocs: Submuestra y objetivo desplazado para entrenar.
• Uso de tor(success)ch.cat: Concatenación de tensores para entrenamiento paralelo.
• Parámetros: Configurar tamaño de bloque y lote en hiperparámetros.

Manipulación de Tensors y Operaciones

• Plataforma PyTorch: Operaciones tensoriales básicas (randint, tensor, zeros, ones).
• Manipulación Tensorial: Crear espacios lineales y logarítmicos para experimentos y visualización.
• Commands Avanzados en PyTorch: Uso de torch.stack, torch.multinomial, torch.tril, torch.triu, torch.transpose, torch.cat.

Arquitectura y Forward Pass

• Forward Pass: Proceso de entrada, transformación y salida en una red neuronal.
• Encoders y Decoders: Uso en un modelo de lenguaje basado en transformadores.
• Self-Attention: Mecanismo clave para entender texto secuencialmente.
• Multi-Head Attention: Procesamiento paralelo de múltiples cabezas de atención.

Optimización y Regularización

• Cálculo del Loss: Cuantificación del error y optimización para reducción.
• Optimizadores: Uso de AdamW, peso de descomposición y aprendizaje adaptativo.
• Cálculo de Gradiente: Optimización de los parámetros del modelo usando el descenso de gradiente.
• Validación y Ajuste de Modelo: Comparación continua del rendimiento del modelo durante y después del entrenamiento.

Implementación Completa en PyTorch

• Anillos y Submuestreo: Crear funciones de lote y obtener bloques de datos aleatorios.
• Ejecutar el Entrenamiento: Utilizar la plataforma CUDA para el procesamiento en paralelo.
• Monitoreo del Progreso: Informar periódicamente sobre el loss y métricas de rendimiento.

Validación Final y Evaluación

• Generar Texto: Usar el modelo entrenado para generar nuevo texto basado en datos aprendidos.
• Evaluación de Rendimiento: Comparar y ajustar hiperparámetros según los resultados obtenidos.
• Refinamiento Continuo: Iterar sobre el ajuste de modelo y las técnicas de preprocesamiento para mejorar el rendimiento.

Conclusión y Recursos Adicionales

• Documentación y Otros Cursos: Recursos de aprendizaje adicionales para profundizar en temas específicos.
• Implementación en Proyectos Reales: Aplicar los conocimientos y técnicas aprendidas en proyectos del mundo real.