¿Qué es un modelo de lenguaje?
Un modelo de lenguaje calcula la probabilidad de que se muestre un token o secuencia de tokens que tenga lugar dentro de una secuencia más larga de tokens. Un token puede ser una palabra, una subpalabra (un subconjunto de una palabra) o incluso un solo carácter.
Considera la siguiente oración y los tokens que podrían completarla:
When I hear rain on my roof, I _______ in my kitchen.
Un modelo de lenguaje determina las probabilidades de que haya diferentes tokens o secuencias de tokens para completar ese espacio en blanco. Por ejemplo, los siguientes de probabilidad identifica algunos tokens posibles y sus probabilidades:
| Probabilidad | Tokens |
|---|---|
| 9,4% | cocinar sopa |
| 5.2% | calentar una tetera |
| 3.6% | acobardarse |
| 2.5% | siesta |
| 2.2% | relajarse |
En algunos casos, la secuencia de tokens podría ser una oración completa, un párrafo o, incluso, un ensayo completo.
Una aplicación puede usar la tabla de probabilidad para hacer predicciones. La predicción puede tener la probabilidad más alta (por ejemplo, “cocinar sopa”). o una selección aleatoria de tokens que tienen una probabilidad mayor que un umbral.
Estimar la probabilidad de que lo que llene el espacio en blanco en una secuencia de texto se pueda extenderse a tareas más complejas, incluidas las siguientes:
- Generando texto.
- Traducir texto de un idioma a otro
- Resumir documentos
A través del modelado de los patrones estadísticos de los tokens, los modelos de lenguaje modernos desarrollan representaciones internas del lenguaje extremadamente poderosas y pueden generar lenguaje creíble.
Modelos de lenguaje n-grama
Los n-gramas son secuencias ordenadas de palabras. para crear modelos de lenguaje, donde N es el número de palabras en la secuencia. Por ejemplo, cuando N es 2, el n-grama se denomina 2-grama (o un bigram); cuando N es 5, el n-grama es llamado 5-grama. Dada la siguiente frase en un documento de entrenamiento:
you are very nice
Los 2 gramos resultantes son los siguientes:
- eres
- son muy
- muy amable
Cuando n es 3, el n-grama se denomina 3-grama (o un trigrama). Dado esa misma frase, el los 3 gramos resultantes son:
- eres muy
- son muy amables
Con dos palabras como entrada, un modelo de lenguaje basado en 3-gramas puede predecir la más probable de la tercera palabra. Por ejemplo, dadas las siguientes dos palabras:
orange is
Un modelo de lenguaje examina todos los diferentes 3-gramas derivados de su entrenamiento
corpus que comienzan con orange is para determinar la tercera palabra más probable.
Cientos de 3 gramos pueden comenzar con las dos palabras orange is, pero puedes
céntrate únicamente en estas dos posibilidades:
orange is ripe orange is cheerful
La primera posibilidad (orange is ripe) se refiere a la fruta de la naranja,
mientras que la segunda posibilidad (orange is cheerful) se trata del color
de color naranja.
Contexto
Los seres humanos pueden retener contextos relativamente largos. Mientras miras el tercer acto de una obra, retiene el conocimiento de los caracteres introducidos en el acto 1. De forma similar, el el remate de un largo chiste te hace reír porque puedes recordar el contexto de la configuración del chiste.
En los modelos de lenguaje, el contexto es información útil antes o después del token de destino. El contexto puede ayudar a un modelo de lenguaje a determinar si el color “naranja” se refiere a una fruta cítrica o a un color.
El contexto puede ayudar a un modelo de lenguaje a hacer mejores predicciones, pero
¿Los 3-gramas proporcionan suficiente contexto? Por desgracia, el único contexto es un 3-grama
proporciona son las primeras dos palabras. Por ejemplo, las dos palabras orange is no
proporcionar contexto suficiente para que el modelo de lenguaje prediga la tercera palabra.
Debido a la falta de contexto, los modelos de lenguaje basados en 3-gramas cometen muchos errores.
Los n-gramas más largos proporcionarían más contexto que los n-gramas más cortos. Sin embargo, a medida que N aumenta, la ocurrencia relativa de cada instancia disminuye. Cuando N se vuelve muy grande, el modelo de lenguaje generalmente tiene un solo de cada caso de N tokens, lo que no es muy útil en la predicción del token de destino.
Redes neuronales recurrentes
Neuros recurrentes redes proporcionan más contexto que los n-gramas. Una red neuronal recurrente es un tipo de red neuronal que se entrena una secuencia de tokens. Por ejemplo, una red neuronal recurrente puede aprender gradualmente (y aprender a ignorar) el contexto seleccionado de cada palabra. en una oración, como si escucharas hablar a alguien. Una gran red neuronal recurrente puede obtener contexto de un pasaje de varios frases.
Aunque las redes neuronales recurrentes aprenden más contexto que los n-gramas, la cantidad de contexto útil que las redes neuronales recurrentes pueden intuir sigue siendo relativamente limitado. Las redes neuronales recurrentes evalúan la información “token por token”. En cambio, los modelos de lenguaje extensos, el tema de la próxima pueden evaluar todo el contexto de una sola vez.
Ten en cuenta que entrenar redes neuronales recurrentes para contextos largos se ve limitada por el gradiente desaparecido problema.
Ejercicio: Comprueba tus conocimientos
- Un modelo de lenguaje basado en 6 gramos
- Un modelo de lenguaje basado en 5 gramos