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María RibesBorja TosarGastón GiribetFrancis VillatoroHéctor Socasaprendizaje infantil versus redes neuronalesfewshot learning en modelos de lenguajegrandes modelos de lenguaje buenos aprendedoresredes neuronales y modelos lenguajeaprendizaje general con modelos lenguajereentrenamiento modelos lenguaje otras aplicacionesredes neuronales específicas para tareasaprender lenguaje sistema capacidad aprendizajegran modelo lenguaje héctor socasHéctor SocasGrandes modelos de lenguajeRedes neuronalesArtículosBebésEPT
Gran modelo lenguaje Héctor Socas
Con
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Héctor Socas reflexiona sobre cómo los grandes modelos de lenguaje pueden ser reentrenados para otras aplicaciones, superando incluso a las redes neuronales diseñadas específicamente para esas tareas.
…una de las cosas que además hay artículos sobre eso, recuerdo haber leído alguno cuando he estado, bueno, también hace algo de tiempo así que no recuerdo los detalles pero una de las cosas que se ha investigado y que resulta un poco sorprendente es que los Grandes modelos de lenguaje con respecto a otras redes neuronales presentan una característica justamente de eso, de ser buenos aprendedores, de ser, o sea, muestran few-shot learning, justamente esta capacidad de la que hablan en el artículo. Entonces, bueno, no sé si en el artículo se refieren a que el bebé manifieste una capacidad de aprendizaje rápido comparado con lo que son en general las redes neuronales o en particular con los grandes modelos de lenguaje que hasta donde tengo entendido sí que son buenos aprendedores en ese sentido y eso a su vez me lleva a. Algo que a mí siempre me ha fascinado mucho y es que justamente los grandes modelos de lenguaje parecen ser una excelente, o sea, pensando de forma agnóstica simplemente en redes neuronales parecen ser una avenida fantástica para el aprendizaje general hasta el punto de que muchos se usan luego para. Otras cosas, se puede coger un gran modelo de lenguaje y reentrenarlo para otras aplicaciones que no son el lenguaje y funcionan mejor incluso que aplicaciones, que redes neuronales entrenadas específicamente para ese propósito. Lo cual parece dar a entender, parece sugerir que aprender el lenguaje es una buena forma de desarrollar un sistema que tiene una capacidad fuerte de aprender. Creo que va por ahí un poco la cosa, lo cual no deja de resultarme muy fascinante. Sí, y estaba buscando una cita que también tenía un poco de ver con eso que decías que lo que quieren es superar esas limitaciones de las redes neuronales modernas aunque aprenden muy bien para que adquieran cualquier otra lengua no necesariamente desde el…
Significado #1 · Palabras #3
Héctor Socas reflexiona sobre cómo los grandes modelos de lenguaje pueden ser reentrenados para otras aplicaciones, superando incluso a las redes neuronales diseñadas específicamente para esas tareas.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #3aprendizaje infantil versus redes neuronalesfewshot learning en modelos de lenguajegrandes modelos de lenguaje buenos aprendedoresredes neuronales y modelos lenguajeaprendizaje general con modelos lenguajereentrenamiento modelos lenguaje otras aplicacionesredes neuronales específicas para tareasaprender lenguaje sistema capacidad aprendizajegran modelo lenguaje héctor socas…una de las cosas que además hay artículos sobre eso, recuerdo haber leído alguno cuando he estado, bueno, también hace algo de tiempo así que no recuerdo los detalles pero una de las cosas que se ha investigado y que resulta un poco sorprendente es que los Grandes modelos de lenguaje con respecto a otras redes neuronales presentan una característica justamente de eso, de ser buenos aprendedores, de ser, o sea, muestran few-shot learning, justamente esta capacidad de la que hablan en el artículo. Entonces, bueno, no sé si en el artículo se refieren a que el bebé manifieste una capacidad de aprendizaje rápido comparado con lo que son en general las redes neuronales o en particular con los grandes modelos de lenguaje que hasta donde tengo entendido sí que son buenos aprendedores en ese sentido y eso a su vez me lleva a. Algo que a mí siempre me ha fascinado mucho y es que justamente los grandes modelos de lenguaje parecen ser una excelente, o sea, pensando de forma agnóstica simplemente en redes neuronales parecen ser una avenida fantástica para el aprendizaje general hasta el punto de que muchos se usan luego para. Otras cosas, se puede coger un gran modelo de lenguaje y reentrenarlo para otras aplicaciones que no son el lenguaje y funcionan mejor incluso que aplicaciones, que redes neuronales entrenadas específicamente para ese propósito. Lo cual parece dar a entender, parece sugerir que aprender el lenguaje es una buena forma de desarrollar un sistema que tiene una capacidad fuerte de aprender. Creo que va por ahí un poco la cosa, lo cual no deja de resultarme muy fascinante. Sí, y estaba buscando una cita que también tenía un poco de ver con eso que decías que lo que quieren es superar esas limitaciones de las redes neuronales modernas aunque aprenden muy bien para que adquieran cualquier otra lengua no necesariamente desde el…
Héctor Socas reflexiona sobre la influencia del volumen de corpus en diferentes idiomas en el funcionamiento de los modelos de lenguaje, específicamente si esto implica una 'supremacía' de un idioma sobre otros.
Habla: Héctor SocasSignificado #8corpus en inglés y otros idiomasmodelos de lenguaje adquieren corpussupremacía de un idioma por corpusembeddings como primera capaembeddings como abstracción del lenguajetokenización de conceptos en modelosred neuronal y embeddings de héctor socas…del lenguaje, puede aprender más cosas. ¿Sabemos que eso es así? Quiero decir que no sé hasta qué punto eso es información pública o que se pueda saber; yo no la he encontrado, o sea, ¿sabemos que EPT u otros modelos tienen una lengua madre que es el inglés? Pues sí, un poco asumido un poco es que hay más corpus en inglés, pero que se le echa todo corpus en un montón de idiomas como que los aprende de forma, los adquiere, como tú estabas diciendo, no aprender sino adquirir simultáneamente del corpus que recibe porque tiene libros en inglés, en español, en francés, en alemán y tal lo que pasa es que evidentemente hay un corpus mucho mayor en internet de inglés entonces no sé hasta qué punto eso puede establecer una especie de supremacía de un idioma frente a otros en su forma de funcionar. Pues sí. Pero no sé si funciona traduciendo, yo me extrañaría que eso fuera así, de hecho. No, no funciona traduciendo. Hay una primera capa que son embeddings. Pero ahora os diré una cosa. Vale, sé que hay una primera parte del modelo que son los embeddings, que todavía no es parte de la red neuronal en sí; que es una especie de abstracción del lenguaje a conceptos, que es lo que luego se tokeniza. Pero bueno, no sé, me parece una pregunta interesante, no tengo claro el asunto. Si tienes razón, tenéis razón, pero Dentro de mi campo, dentro de la lingüística, sí que bromeamos con que ChatGPT tiene lengua 1 de inglés, quizás porque sea el corpus mayoritario en inglés, pero es que el sesgo lingüístico, que es lo que estoy trabajando yo ahora, no el sesgo cultural, ni…