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Francis VillatoroBorja TosarJuan Carlos GilGastón GiribetIgnacio Crespocurva de pérdidas en redes neuronalesentrenamiento de redes neuronalesparámetros de matrices vectoresentrenamiento de la red neuronalajuste de parámetros durante entrenamientored neuronal multicapa villatorodatos de entrenamiento francis villatorosalida correcta comparada con iVooxerror para corregir parámetros redFrancis Villatorodécada de los 1940PythonPyTorchTensorFlowJAXAntropicGPTOpenAI
Red Neuronal multicapa villatoro
Ep577: Planeta Enano; Errores en IAs; Romper Agujeros Negros; Habitabilidad Química; Virus y Monos
29 de octubre de 20265 momentos
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Francis Villatoro explica el funcionamiento básico de una red neuronal multicapa, describiendo cómo se ajustan sus parámetros durante el entrenamiento.
…que utilizan muchas de ellas en el aprendizaje al menos cuando son redes neuronales pequeñitas no estamos hablando de las grandes. que se usan en las empresas como Antropic o las que nos dan servicio Sí, además es una cosa extremadamente curiosa porque es una Cosa como muy obvia, muy sencilla de entender y sorprende que a nadie se le ocurriera que esto podía ser relevante porque ya se sabía en el entrenamiento de redes neuronales. Muchas veces cuando vemos en libros, etc., la curva de las pérdidas, de la calidad del entrenamiento, del error que comete la red: La red es un Sistema en el que yo meto una entrada, obtengo una salida y en el proceso de entrenamiento la red tiene una serie de parámetros, muchos parámetros, una serie de matrices y vectores que caracterizan la dinámica, el comportamiento de la red neuronal multicapa. Cada capa tiene sus matrices y sus vectores. Yo meto una entrada y claro, yo tengo que ajustar, entrenar la red, los parámetros. Yo no sé cuáles son los parámetros correctos, entonces voy. metiendo entradas y las salidas las comparo con los datos de entrenamiento. Yo sé cuál es la salida correcta, pues comparo la salida de la red neuronal con la salida correcta y eso me permite determinar el error que yo uso para corregir el estado actual de los parámetros de la red. Yo opero en un conjunto de pasos de entrenamiento. Básicamente suelo dividir el conjunto de entrenamiento, que suele ser un conjunto grande, en una serie de bloques; y para cada bloque veo cuáles son las salidas de la red neuronal, calculo los errores y uso…
Significado #2 · Palabras #1
Francis Villatoro explica el funcionamiento básico de una red neuronal multicapa, describiendo cómo se ajustan sus parámetros durante el entrenamiento.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #1curva de pérdidas en redes neuronalesentrenamiento de redes neuronalesparámetros de matrices vectoresentrenamiento de la red neuronalajuste de parámetros durante entrenamientored neuronal multicapa villatorodatos de entrenamiento francis villatorosalida correcta comparada con iVooxerror para corregir parámetros red…que utilizan muchas de ellas en el aprendizaje al menos cuando son redes neuronales pequeñitas no estamos hablando de las grandes. que se usan en las empresas como Antropic o las que nos dan servicio Sí, además es una cosa extremadamente curiosa porque es una Cosa como muy obvia, muy sencilla de entender y sorprende que a nadie se le ocurriera que esto podía ser relevante porque ya se sabía en el entrenamiento de redes neuronales. Muchas veces cuando vemos en libros, etc., la curva de las pérdidas, de la calidad del entrenamiento, del error que comete la red: La red es un Sistema en el que yo meto una entrada, obtengo una salida y en el proceso de entrenamiento la red tiene una serie de parámetros, muchos parámetros, una serie de matrices y vectores que caracterizan la dinámica, el comportamiento de la red neuronal multicapa. Cada capa tiene sus matrices y sus vectores. Yo meto una entrada y claro, yo tengo que ajustar, entrenar la red, los parámetros. Yo no sé cuáles son los parámetros correctos, entonces voy. metiendo entradas y las salidas las comparo con los datos de entrenamiento. Yo sé cuál es la salida correcta, pues comparo la salida de la red neuronal con la salida correcta y eso me permite determinar el error que yo uso para corregir el estado actual de los parámetros de la red. Yo opero en un conjunto de pasos de entrenamiento. Básicamente suelo dividir el conjunto de entrenamiento, que suele ser un conjunto grande, en una serie de bloques; y para cada bloque veo cuáles son las salidas de la red neuronal, calculo los errores y uso…
Francis Villatoro explica cómo funciona el proceso de entrenamiento de una red neuronal, detallando que requiere múltiples épocas para pasar por todos los datos de entrenamiento.
Habla: Francis VillatoroSignificado #3 · Palabras #7épocas de entrenamiento de red neuronaldatos de entrenamiento múltiples épocasredes neuronales pequeñas y grandes…de la red neuronal, calculo los errores y uso lo que se llama el gradiente, el algoritmo del descenso del gradiente. Ahora explicaré un poquito de qué va; y uso esos errores para modificar los pesos. Entonces, cada paso yo modifico los pesos y voy repitiendo. Estos pasos hasta que acabo con todo el conjunto de entrenamiento; en ese momento hablo de una época de entrenamiento y normalmente una red neuronal requiere múltiples épocas en las que voy pasando por todos los datos de entrenamiento. Una de las cosas que se había observado en ciertas redes, sobre todo en redes relativamente pequeñas, pero ahora hay evidencia también en una red grande: es que el error de la red durante el entrenamiento. No era monótono. Muchas veces en los libros vemos que el error es alto; el error baja rápidamente. Después se relaja y baja pero mucho más despacio. Es la curva ideal para el entrenamiento. Pero se habían observado muchos casos en los que el error baja y…
Francis Villatoro reflexiona sobre un problema común que surge en redes neuronales, asumiendo que los profesionales del campo son conscientes de él y toman medidas para solucionarlo.
Habla: Francis VillatoroSignificado #14 · Palabras #5redes neuronales problemita comúnmétodo numérico clases francis villatoroproblema redes neuronales profesionalespytorch tensorflow jax redes neuronalespérdida error red neuronalgradiente sensibilidad salida parámetrosaparición de profundo estimar probabilidades…más caras, menos caras, pero es verdad. O sea, solo lo aplicas en principio cuando se ve que es necesario. Esto es conocido desde que hay bits, vamos. Desde que hay ordenadores, desde que las primeras mujeres empezaron a programar en la década de los 1940. Y entonces esto es un problemita que aparece en muchas circunstancias y aparece, por ejemplo, en redes neuronales. Y es una cosa que uno, yo, que he dado clase de método numérico durante 30 años, pues siempre he pensado que en redes neuronales la gente sabía esto y lo arreglaba. Y resulta que no, que las librerías estándares en Python que se usan más para la implementación de redes neuronales como PyTorch, como TensorFlow, como JAX, no lo tienen implementado; no hacen esta corrección. Y claro, uno puede decir: bueno, pero esa corrección es poco relevante, bueno, poco relevante entre comillas, porque ahora se ha puesto de moda en todas las redes neuronales modernas. Todo lo que llaman apariencia de profundo, se utiliza una manera de estimar probabilidades para los resultados de la salida, que a partir de esas probabilidades yo calculo lo que llaman la pérdida, el error de la red neuronal y con ese error, hago un cálculo de una cosa que se llama el gradiente, la sensibilidad, de la salida a los parámetros de la red; modifico la red. Y cuando yo hago la operación más usada, se llama SoftMax. La idea es utilizar exponenciales. La idea es: la red, a partir de una entrada, me devuelve una salida, y las salidas son una serie de etiquetas que yo he convenido, una serie de números, pues yo qué…
Francis Villatoro describe un problema observado durante el entrenamiento de redes neuronales, donde estas pueden volverse inestables y generar errores significativos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #10red neuronal con 50000 millones tokensentrenamiento inestable de red neuronalerrores del 200 en gradientesredes neuronales inestables villatoroentrenamiento de redes relativamente grandes…de entrenamiento, ¿vale? O sea que es pequeña comparada con las de OpenAI y que tienen billones con B, millones de millones de parámetros, ¿no? Aquí estamos hablando de solo 450 millones, pero 450 millones de parámetros son ya unos cuantos, ¿eh? Requieren... Y lo que han observado en una red en la que estaban entrenando con una cantidad de memoria por relativamente pequeña, 50.000 millones de tokens, ¿eh? Han observado que aparece este tipo de fenómeno en el proceso de entrenamiento: cuando el entrenamiento tiene muchas épocas, llega un momento en que de repente se va de olla y se va. Y se desvía una barbaridad con errores enormes, errores en los gradientes que pueden llegar a ser del 200%, del 200%, 219% en algunos parámetros. Es una barbaridad, con lo que incluso en el entrenamiento de este tipo de redes relativamente grandes también se observa este fenómeno y la solución es tan sencilla como cambiar unas restas en un cierto lugar y corregirlas. Por cierto, este artículo del 28 de septiembre se publicó antes que el de DeepMind y utiliza la misma técnica de resolver estas diferencias cancelativas, o sea que se ha publicado esto varias veces. Qué curioso, Francis; deja que te pregunte por esto porque…
Francis Villatoro explica un problema que surge tras entrenar una red neuronal más grande con más datos, donde esta muestra un rendimiento inferior a modelos anteriores durante la fase de prueba.
Habla: Francis VillatoroSignificado #12red neuronal más grande con datosrendimiento inferior en fase de pruebadesaprender cosas red neuronal…entrenando, todavía no hemos empezado, vamos a empezar ahora, ahora vamos a empezar, en 13 meses lo tendremos, y en 3 meses, todavía no lo tenemos. Y entonces es posible que algunas de esas cuestiones estuvieran relacionadas con este tipo de problemas. Tras entrenar a la red en circunstancias parecidas, una red más grande, con más datos, que supuestamente tiene que ser más poderosa y haber aprendido más cosas, de repente cuando vas a hacer la fase de prueba descubres que ha desaprendido muchísimas cosas y que es peor que la que ya tenías. Esto no lo puedo sacar al mercado ¿Y por qué? ¿Ha ocurrido? Pues lo mismo ha ocurrido por una razón de este tipo. Esto me interesa, y es lo que te quería preguntar antes porque dices que puede que en parte estos retrasos se deban a este error que se ha detectado, y que ya en otros contextos se conocía.…