¿Estas planeando hacer un LLM en español, pero no sabes por dónde empezar?
Con el auge de la IA, los modelos de lenguaje se han convertido en una herramienta de gran utilidad para las tareas y operaciones de diversos sectores.
Esta situación ha hecho que muchos desarrolladores enfoquen sus esfuerzos en el desarrollo de soluciones impulsadas por esta tecnología para su implementación en empresas o instituciones educativas.
Si quieres formar parte de esta tendencia y abrirte paso en el mundo de los LLMs, entonces sigue leyendo este post.
Aquí te contamos todo lo que necesitas saber sobre las herramientas, recursos y protocolos para aprender cómo desarrollar un LLM en español y ponerlo en marcha.
¿Qué es un LLM?
Qué es un LLM
Representando las siglas de Large Language Models (Grandes Modelos de Lenguaje en español) un LLM es un conjunto de algoritmos de inteligencia artificial que han sido previamente entrenados a partir de un inmenso volumen de texto (aunque también ser alimentado con datos de otro tipo).
Los LLMs están hechos para procesar y analizar lenguaje humano. Todo esto lo logran gracias a sus arquitecturas de aprendizaje profundo que llevan incorporados transformadores que recogen patrones complejos.
La acción de los LLMs hace más sencillas las tareas de generación de texto, así como análisis semántico y traducción.
¿Por qué Crear un LLM en Español?
Para los desarrolladores hispanohablantes, crear un LLM en español contribuye a expandir el alcance de esta tecnología dentro de los países que manejan este idioma.
Bien sea respondiendo a particularidades culturales o desarrollando soluciones de IA que atiendan las necesidades de las personas (asistentes virtuales, chatbots avanzados, automatización de textos legales, etc.) los LLMs en español pueden hacer más sencilla las tareas y procesos online que llevan a cabo las personas que hablan este idioma.
¿Qué Desafíos Presenta Hacer un LLM en Español?
Tokenización: El modelo que elijas debe descomponer correctamente las palabras y frases del material en español usado para su entrenamiento. Este proceso puede resultar un verdadero desafío tomando en cuenta la diversidad de conjugaciones, acentos y variaciones regionales que marcan las interacciones de las personas que habitan estas regiones.
Datos: La calidad del LLM en español dependerá de cuan rico y diverso sea el cumulo de datos proporcionado al modelo para su entrenamiento.
Sesgo: Si los datos en español proporcionados al modelo para su entrenamiento vienen cargados con sesgos sociales o culturales, estos serán transferidos a las respuestas que brinde cuando interactúe con el usuario. Esta situación puede provocar neutralidad y falta de diversidad en sus respuestas.
Herramientas y Frameworks Disponibles Para Desarrollar un LLM en Español
Contar con buenas herramientas es esencial para implementar con éxito un LLM en español. Veamos algunas que tienen las cualidades necesarias para ayudarte en esta misión:
Hugging Face
Es el nombre que recibe una plataforma donde tendrás la oportunidad de explorar, entrenar y desplegar modelos de lenguaje como GPT, BERT y Llama en español.
Además, en Hugging Face encontrarás bibliotecas de aprendizaje automático (Entre ellas la popular Transformers) junto con recursos comunitarios que te guiarán en el proceso para crear un LLM en español.
OpenAI
Esta plataforma pone a tu disposición APIs de acceso a modelos sobresalientes como GPT-4, el cual puedes entrenar para crear tu LLM en español e implementar en productos y prototipos de forma rápida.
Cuenta con opciones de generación de texto y comprensión semántica que se ajusta a una gran cantidad de idiomas.
Llama
Propiedad de Meta AI, Llama es un modelo de código abierto cuyas capacidades están optimizadas para brindarte una excelente eficiencia y rendimiento en su desempeño.
En su plataforma encontrarás variantes que cuentan con soporte especifico para español. Debido a su naturaleza gratuita podrás aprovecharla para crear, entrenar y ajustar modelos sobre tus propios datos.
Mistral
Esta plataforma es reconocida por disponer de modelos ligeros y veloces. Estos modelos resultan útiles para llevar a cabo proyectos de desarrollo local, así como también despliegue en dispositivos que no cuenten con muchos recursos.
Otro aspecto favorable de esta plataforma es que cuenta con modelos multilingües de manera que puedas sacar provecho de alguno para crear un LLM en español. También cuenta con herramientas de integración simplificada.
DeepEval
Es el nombre que recibe un framework de código abierto desarrollado en Python, el cual cuenta con opciones que te permiten medir el estado y el desempeño de un LLM, sometiéndolo a evaluación, ajuste de calidad y pruebas de robustez. Estos procesos son importantes para validar aplicaciones críticas.
En su funcionamiento DeepEval resulta similar a otras herramientas como Pytest, aunque su enfoque son los LLMs.
Como desarrollador puedes usar este framework para medir el rendimiento de tu LLM en español y comprobar cuan relevantes son las respuestas que da, así como su fidelidad y la recuperación contextual.
Entrenando el LLM: Dataset y Preprocesamiento
Entrenando el LLM Dataset y Preprocesamiento
Para poder desarrollar un LLM en español es necesario contar con un dataset. Este representa la esencia de cualquier modelo de lenguaje grande ya que le sirve como fuente para aprender a entender y recrear el lenguaje humano.
Sin embargo, este dataset debe pasar por un proceso de construcción y limpieza a fin de garantizar que tu LLM en español brinde respuestas precisas y fluidas.
Los LLMs en español obtienen su aprendizaje extrayendo patrones gramaticales, semánticos y contextuales del idioma a partir de grandes volúmenes de texto.
De modo que para que un LLM pueda ofrecer respuestas coherentes en este idioma debe someterse a un entrenamiento con datasets extensos, cargados de diversidad y de la cultura de la región donde se pretenda implementar.
Solo así se garantiza que el LLM adopte un entendimiento real del lenguaje humano y pueda plasmarlo con éxito en tareas como traducción, análisis semántico y generación de texto.
Limpieza del Dataset
Este proceso es importante porque ayuda a despejar el dataset de ruido, duplicados, errores y cualquier dato irrelevante que pueda perjudicar el aprendizaje automático del LLM.La limpieza del dataset pasa por las siguientes etapas:
- Filtrado de duplicados: Aquí se eliminan repeticiones del texto, incluyendo artículos replicados varias veces en distintos sitios en internet.
- Normalización del texto: Todos los errores ortográficos son corregidos y los caracteres no estándar son eliminados.
- Eliminación de contenidos no deseados: Los textos que no posean valor lingüístico son excluidos del dataset (publicidad, código HTML, textos ofensivos).
- Control de sesgos: Este proceso involucra la aplicación de reglas automáticas acompañadas de revisión humana en la preparación de los datos para despojarlos de sesgos sociales y culturales a fin de evitar que sean reproducidos por el LLM.
Tokenización
Aquí se toma el texto y se divide en fragmentos o símbolos para que sea más fácil al modelo interpretarlos.Este proceso implica conservar acentos, palabras compuestas y variantes regionales, lo cual puede resultar difícil y tomar más tiempo al desarrollar un LLM paso a paso. La tokenización puede clasificarse en:
- Palabras: Se usan espacios para separar el texto, aunque en el idioma español esto puede resultar ineficiente por ser esta una lengua flexiva.
- Subpalabras (BPE o WordPiece): Mediante esta técnica se busca un equilibrio entre vocabulario y comprensión textual. Suele aplicarse en LLMs como GPT o BERT.
- Caracteres: Aunque en estudios lingüísticos esta tokenización puede resultar útil, su eficiencia en LLMs es inferior.
Alineación del LLM
En tareas multilingües como traducción automática y el entrenamiento de modelos de lenguaje en varios idiomas, la alineación resulta esencial.
Se trata de un proceso encargado de hacer coincidir la estructura del texto fuente y el texto objetivo a nivel de oración o párrafo.
Un ejemplo de esto podría ser una frase en francés emparejada con su traducción equivalente en español.
Por tanto, en tareas de traducción automática o análisis comparativo que tengas pretendido hacer con el LLM, es importante como desarrollador que te asegures de alinear las frases o párrafos entre este idioma y los idiomas base.
Modelos como LASER o SimAlign están incorporados en técnicas modernas, siendo usados para generar representaciones vectoriales que ayuden a encontrar correlaciones entre frases de distintos idiomas.
Esto contribuye a mantener la coherencia lingüística y fortalecer la capacidad multilingüe del LLM.
Entrenamiento Fino (Fine-Tuning)
Como desarrollador, el fine tuning es otro paso que deberás dar para conseguir tu objetivo de crear un LLM en español.
Se trata de un proceso en el que tomas un LLM que haya sido entrenado de forma general, digamos con texto proveniente de diferentes fuentes y lo ajustas con tu propio dataset.
De este modo obtienes un modelo de lenguaje especializado en un área especifica que actúe de la manera que deseas.
Esto es lo que ocurre en LLMs implementados en contextos como la medicina, derecho y atención al cliente en español.
De ese modo el LLM entra en un proceso de aprendizaje por transferencia donde sacas provecho de su comprensión global del lenguaje humano y lo adaptas para una aplicación concreta.
Dentro del fine-tuning encontrarás parámetros como tasa de aprendizaje, tamaño de batch (lote), así como épocas de entrenamiento. Ajustándolos podrás hacer más optimo el proceso.
Prompt Tuning
Se trata de una técnica de adaptación eficiente que puedes usar para personalizar la manera de actuar de un LLM en la realización de tareas específicas, pero sin llegar a modificar del todo su comportamiento.De modo que el prompt tuning es a lo que recurres cuando no quieres reentrenar el modelo completo sino un pequeño conjunto de «prompts suaves (soft prompts)» aprendibles para añadirlos luego a la entrada del modelo y así generar resultados específicos en una tarea o procedimiento.Como cuando entrenas un LLM en español para mejorar su desempeño en la clasificación de sentimientos asociados a reseñas de productos.Dentro del esquema de prompts suaves aprendibles creas frases prototípicas de reseñas junto con la etiqueta acorde (positivo, negativo, neutro). Creas pares especificando una entrada junto con una etiqueta así:
- Entrada: «Recibí la computadora en excelente estado y no he tenido problemas con su funcionamiento»
- Etiqueta esperada: «Positivo».
Con esto el LLM aprende a reconocer patrones en la entrada y la asocia con la etiqueta acorde, guiado a su vez por vectores de prompt tuning.
Cuando hayas terminado de aplicar los ajustes necesarios a tu LLM en español, este recibirá una nueva reseña y la asociará con la etiqueta de sentimiento que corresponda. Todo gracias a los soft prompts enmarcados dentro de la técnica del prompt tuning.
Despliegue del LLM en Español
Despliegue del LLM en Español
El despliegue es el proceso donde tras haber entrenado y afinado tu LLM lo pones en producción para que luego sea usado por los usuarios con los que interactuará o implementado en sistemas en aplicaciones reales (web, móvil, API).
Esto último requerirá que elijas una infraestructura como la nube, servidores locales, contenedores Docker o plataformas especializadas (Hugging Face Hub).
Asegúrate de que tu LLM en español funcione atendiendo a estándares que favorezcan aspectos como la seguridad, la escalabilidad y la facilidad de acceso de los usuarios.
APIs Para Desarrollar un LLM en Español
Dentro del proceso para crear un LLM, las APIs sirven como puente para facilitar su acceso, así como su integración y escalabilidad en aplicaciones reales.
Su acción hace posible la unión entre la compleja dinámica que impulsa la estructura del modelo de lenguaje y las aplicaciones prácticas de procesamiento de lenguaje natural.
Además, las APIs te brindan la oportunidad de integrar las capacidades de tu LLM en chatbots avanzados, así como en herramientas de generación de texto y sistemas de traducción automática.
Al ser compatibles con varios entornos y lenguajes de programación, las APIs pueden ser de gran utilidad para hacer más optimo el proceso de desarrollo y despliegue de tu LLM en español.
LLMs y la Inferencia
La inferencia es un proceso donde un LLM previamente entrenado produce respuestas o predicciones con datos nuevos que no ha procesado.
Una vez que se presenta la inferencia, el modelo recurre a patrones y relaciones adquiridas en el entrenamiento para interpretar el prompt del usuario y generar a partir de este una respuesta coherente que cumpla con la premisa de la petición.
Por tanto, la inferencia es la manera en que el LLM de forma rápida y practica responde preguntas, resume información, traduce texto, entre otras tareas.
Algo que puede ilustrar mejor el concepto de inferencia en un LLM es imaginar que interactúas con uno y que le envías un prompt preguntando que tiempo hará mañana en Barcelona.
Una vez que el LLM lo acepta procede a generar una respuesta en tiempo real basándose en su entrenamiento y el conocimiento adquirido en el proceso, aunque antes no haya recibido un prompt con esa petición.
Aquí va generando palabra por palabra (o token por token) prediciendo el siguiente elemento a partir de los anteriores.
Inferencia en el Desarrollo de un LLM
Si te tomas el tiempo para estudiar y entender la inferencia LLM desde el principio obtendrás una gran ventaja.
Esta es que podrás tomar decisiones mas inteligentes, anticiparte a situaciones que puedan entorpecer el desempeño de tu LLM en español y crear sistemas mas escalables.
En el terreno del desarrollo moderno de aplicaciones de IA, la inferencia se ha convertido en un paso fundamental como las bases de datos o las APIs.
Ser un desarrollador en esta área y saber como funciona la inferencia te ayudará a diseñar un LLM fiable y con un desempeño veloz.
Pero si la implementación de la inferencia que hagas en tu LLM es deficiente, entonces prepárate para ver tiempos de respuesta lentos, precios elevados en computación y usuarios reportando una mala experiencia.
Batching
Es una técnica que se ejecuta desde un servidor de inferencia para facilitar al LLM el procesamiento de múltiples solicitudes o entradas en lugar de hacerlo una por una.
De modo que, si tu LLM en español tiene que brindar respuesta a 10 preguntas de usuarios, con ayuda del batching las procesa, genera las respuestas y las entrega de forma simultánea.
De este modo se optimiza el tiempo y los recursos gastados en el proceso, ayudando también a mejorar el desempeño de la GPU.
Cuantización
La cuantización es una técnica que tiene como finalidad reducir la exigencia de memoria y computación de tu LLM en español.
Esta forma parte de un conjunto de medidas enmarcadas dentro de la optimización de la inferencia de las LLMs y que son implementadas para hacer que estas sean más eficientes, rápidas y económicas.
Además, la cuantización permite que tu modelo de lenguaje pueda ser capaz de adaptarse a una GPU de bajas especificaciones, a su vez que la cache KV por token reduce su tamaño.
Todo esto contribuye a incrementar el rendimiento y permite que la GPU pueda admitir más tokens en su memoria.
La cuantización favorece también la aceleración de la inferencia, tanto en dispositivos periféricos como en el procesado por lotes.
También los costes y el consumo de energía se reducen como consecuencia de la disminución en los requisitos de cálculo.
Evaluación del LLM en Español
Evaluación del LLM en Español
Como parte del proceso de desarrollo de un LLM en español es necesario que antes de hacer su despliegue lleves a cabo la evaluación de su desempeño a fin de comprobar sus fortalezas y corregir sus debilidades.
De ese modo podrás estar seguro que tu modelo funciona acorde a los requisitos de calidad, precisión y seguridad establecidos para su implementación en aplicaciones reales.
Métricas
Algunas de las métricas mas usadas para medir el desempeño de un LLM en desarrollo incluyen criterios como exactitud, perplejidad, ROUGE, BLEU, F1 Score.
Todas ellas se encargan de medir el rendimiento de tu LLM en generación de texto, comprensión y traducción.
La cobertura semántica es otra métrica tomada en cuenta y mide la capacidad de análisis semántico del modelo.
Benchmarks
Aquí el LLM es sometido a una serie de tareas y datos de prueba para evaluar su desempeño en condiciones comparables o reproducibles de las que enfrentaría en situaciones reales.
Su finalidad es contrastar diferentes modelos de LLM con el tuyo dentro de un marco común.
Entre los benchmarks que se usan para medir el rendimiento de un LLM esta GLUE, SuperGLUE, BIG-Bench y MMLU (Massive Multitask Language Understanding).
Todos ellos miden no solo la exactitud, sino también el manejo que pueda tener tu LLM en español frente a tareas creativas o éticas, lo cual determinara si esta apto o no para su implementación.
Pruebas de Robustez
Otro punto que tu LLM en español deberá cumplir en el checklist es el de las pruebas de robustez, las cuales comprueban la respuesta del modelo frente a prompts ambiguos o con errores gramaticales.Además, se realizan pruebas para ver si el modelo proyecta sesgos culturales, sociales o de genero en las respuestas.
Se hacen también evaluaciones para saber cuándo tu modelo proporciona información inventada o errónea.
Sumado a esto, se hacen pruebas para medir la estabilidad y capacidad de respuesta de tu modelo en escenarios extremos o de alta carga de solicitudes. Todos estos análisis servirán para que realices las correcciones necesarias sobre tu LLM en español antes de que sea desplegado.
Puntos Clave
- Entender que son los modelos de lenguaje y cuales son las herramientas, recursos y desafíos implicados en su desarrollo, te permitirá saber por dónde empezar para desarrollar tu LLM en español.
- A través de herramientas y frameworks como OpenAI, Mistral, Hugging Face y Llama obtendrás como desarrollador todo lo que necesitas para dar forma a tu modelo de lenguaje en español.
- Asegúrate de hacer una exhaustiva depuración y tokenización del dataset que tengas planeado usar para entrenar tu LLM de manera que este adopte un comportamiento que cumpla con tus expectativas y las del usuario.
- Técnicas como el fine-tuning y el prompt-tuning sirven para optimizar el desempeño de los modelos de lenguaje, favoreciendo también su personalización para facilitar su adaptación en contextos hispanohablantes.
- Antes de desplegar tu LLM en español recuerda someterlo a pruebas prácticas para comprobar su funcionamiento y hacer las correcciones que corresponda. Además, usa métricas objetivas y benchmarks internacionales que te permitan medir a fondo su comportamiento y respuesta frente a diferentes situaciones.
