Para entender los Large Language Models (LLMs) como GPT, BERT, o T5, es necesario adquirir conocimientos en varias áreas clave, desde los fundamentos del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) hasta las arquitecturas avanzadas de modelos de lenguaje. A continuación te proporciono una ruta de aprendizaje estructurada que te llevará desde los conceptos básicos hasta el dominio de los LLMs.
Etapa 1: Fundamentos de Machine Learning y Redes Neuronales
Antes de adentrarse en los LLMs, es crucial entender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y las redes neuronales. Aquí están los pasos iniciales:
1.1. Conceptos Básicos de Machine Learning
- Objetivo: Comprender los conceptos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.
- Recursos:
- Curso de Machine Learning de Andrew Ng (Coursera)
- Libro: “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” de Aurélien Géron.
1.2. Redes Neuronales
- Objetivo: Comprender cómo funcionan las redes neuronales y las bases del aprendizaje profundo (Deep Learning).
- Recursos:
- Deep Learning Specialization de Andrew Ng (Coursera)
- Libro: “Deep Learning” de Ian Goodfellow.
Etapa 2: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Los LLMs están diseñados para trabajar con texto, por lo que entender los conceptos fundamentales de NLP es esencial.
2.1. Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
- Objetivo: Comprender técnicas clásicas de NLP, como tokenización, lematización, y representación de palabras.
- Recursos:
2.2. Word Embeddings
- Objetivo: Aprender cómo representar palabras como vectores numéricos utilizando técnicas como Word2Vec, GloVe, y FastText.
- Recursos:
Etapa 3: Transformers y Atenciones
Los LLMs están basados en la arquitectura Transformer. Aquí debes profundizar en cómo funcionan los mecanismos de autoatención y la arquitectura del Transformer.
3.1. Introducción a Transformers
- Objetivo: Comprender cómo los Transformers solucionan problemas de secuencias y su mecanismo de autoatención.
- Recursos:
- Artículo: “Attention is All You Need” (Vaswani et al., 2017)
- Explicación visual: The Illustrated Transformer (Jay Alammar)
3.2. Construcción de un Transformer Simple
- Objetivo: Implementar un Transformer desde cero o utilizar frameworks como PyTorch/TensorFlow.
- Recursos:
- Tutorial en código: Implementing the Transformer Model in PyTorch
- Transformers from Scratch (GitHub)
Etapa 4: Modelos de Lenguaje Preentrenados (LLMs)
Esta es la etapa central donde aprenderás sobre modelos preentrenados como BERT, GPT, T5 y cómo los LLMs manejan tareas de generación y comprensión de texto.
4.1. Modelos de Lenguaje Bidireccional: BERT
- Objetivo: Comprender BERT y los modelos bidireccionales. Estos modelos son preentrenados con tareas de enmascarado de palabras (masked language modeling).
- Recursos:
- Artículo: “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”
- Tutorial en código: BERT en Hugging Face
4.2. Modelos de Lenguaje Autoregresivos: GPT (Generative Pre-trained Transformer)
- Objetivo: Entender cómo funcionan los modelos de lenguaje unidireccionales como GPT y sus aplicaciones en la generación de texto.
- Recursos:
- Artículo: “Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3)”
- Tutorial: GPT-2 en Hugging Face
4.3. Modelos de Lenguaje Secuencia a Secuencia: T5
- Objetivo: Aprender sobre modelos de lenguaje secuencia a secuencia (seq2seq), utilizados en tareas de traducción, resumen, entre otras.
- Recursos:
Etapa 5: Técnicas Avanzadas y Fine-Tuning de LLMs
5.1. Fine-Tuning de Modelos Preentrenados
- Objetivo: Aprender a ajustar (fine-tune) modelos de lenguaje preentrenados para tareas específicas, como clasificación de texto, resumen, o generación de texto.
- Recursos:
- Tutorial: Fine-tuning LLMs en Hugging Face
- Herramientas: Google Colab para entrenamiento con GPU gratuito
5.2. Transfer Learning en NLP
- Objetivo: Entender cómo utilizar el aprendizaje por transferencia (transfer learning) en NLP para reutilizar modelos preentrenados y adaptar el conocimiento adquirido a tareas específicas.
- Recursos:
- Blog: Transfer Learning in NLP
5.3. Optimización y Cuantización de Modelos
- Objetivo: Conocer técnicas para optimizar el rendimiento de los LLMs en producción, como la cuantización, distilación y pruning (poda).
- Recursos:
Etapa 6: Herramientas y Frameworks de LLMs
Es importante familiarizarte con las herramientas y librerías que facilitan la implementación de LLMs.
6.1. Hugging Face Transformers
- Objetivo: Aprender a utilizar el marco de trabajo de Hugging Face para implementar y ajustar modelos preentrenados.
- Recursos:
6.2. PyTorch y TensorFlow para NLP
- Objetivo: Entender cómo implementar modelos de lenguaje usando PyTorch o TensorFlow.
- Recursos:
6.3. OpenAI GPT Models
- Objetivo: Conocer las APIs de OpenAI para interactuar con GPT-3, Codex, y DALL·E.
- Recursos:
Etapa 7: Aplicaciones Prácticas y Proyectos
7.1. Implementar LLM en un Proyecto Real
- Objetivo: Aplicar los conocimientos adquiridos en un proyecto real. Por ejemplo, puedes crear un chatbot, realizar resumen automático de textos, o crear un generador de texto.
- Recursos:
7.2. Publicar o Desplegar Modelos
- Objetivo: Desplegar un modelo de lenguaje en la nube utilizando servicios como AWS, GCP o Azure.
- Recursos:
- [Desplegar un modelo de Hugging Face en AWS Lambda](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/inference_lambda