Los modelos preentrenados se refieren a modelos de aprendizaje automático ya entrenados en un gran conjunto de datos para una tarea específica y pueden reutilizarse o ajustarse para diferentes tareas relacionadas. Estos modelos contienen parámetros aprendidos (pesos) de su entrenamiento y pueden ahorrar tiempo, recursos computacionales y esfuerzo cuando se aplican a nuevos problemas.
En lugar de entrenar un modelo desde cero, lo cual requiere mucho tiempo y una gran cantidad de datos, los modelos preentrenados permiten a los usuarios aprovechar el conocimiento preaprendido, lo que hace que el modelo esté listo para diversas aplicaciones con ajustes mínimos.
¿Por qué son importantes los modelos preentrenados?
El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, requiere conjuntos de datos masivos y una considerable potencia computacional. Los modelos preentrenados proporcionan un atajo eficiente, permitiendo a los desarrolladores e investigadores aplicar modelos avanzados sin empezar desde cero.
Al utilizar modelos preentrenados, los desarrolladores pueden beneficiarse de:
- Tiempo de entrenamiento reducido: Los modelos preentrenados ya han aprendido características generales, por lo que solo se requiere un ajuste fino para la tarea específica.
- Eficiencia de datos: Se necesitan menos datos etiquetados para lograr un rendimiento sólido.
- Mayor rendimiento: Los modelos preentrenados pueden lograr una mayor precisión porque aprovechan representaciones de características enriquecidas aprendidas de conjuntos de datos grandes y diversos.
¿Cómo funcionan los modelos preentrenados?
Fase de entrenamiento
Un modelo preentrenado se entrena inicialmente en un conjunto de datos grande, generalmente amplio y diverso. El modelo aprende a identificar y extraer los patrones, características y representaciones de estos datos. Las tareas de entrenamiento cotidianas incluyen la clasificación de imágenes, el modelado del lenguaje y la detección de objetos.
Una vez entrenado, el modelo contiene un conjunto de parámetros aprendidos (pesos) que representan el conocimiento adquirido durante el entrenamiento.
Transferencia a una nueva tarea
Una vez que el modelo está preentrenado, se puede ajustar a una tarea diferente (relacionada o similar a la tarea original). Durante el ajuste fino, el modelo ajusta algunos parámetros para que se adapten mejor a la nueva tarea. Esto se hace a menudo con un conjunto de datos más pequeño, lo que ahorra tiempo y recursos computacionales en comparación con el entrenamiento desde cero.
Por ejemplo, un modelo entrenado para clasificar imágenes de animales podría ajustarse para detectar tipos específicos de plantas.
Tipos de modelos preentrenados
Los modelos preentrenados se utilizan en muchos campos, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la visión artificial y el reconocimiento de voz. Aquí hay algunas categorías y modelos populares:
1. Modelos preentrenados en procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Las tareas de PNL, como la clasificación de textos, la traducción y la respuesta a preguntas, se benefician significativamente de los modelos preentrenados. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto y pueden capturar estructuras lingüísticas complejas. Algunos modelos preentrenados de PNL bien conocidos incluyen:
- BERT (Representaciones de codificadores bidireccionales de transformadores)
BERT se entrena utilizando una tarea de modelo de lenguaje enmascarado, donde algunas palabras están ocultas y el modelo aprende a predecirlas. Se utiliza ampliamente para el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas y las tareas de reconocimiento de entidades nombradas (REN). - GPT (Transformador preentrenado generativo)
GPT es un modelo generativo entrenado para predecir la siguiente palabra en una secuencia, lo que lo hace ideal para tareas de generación de texto. GPT-2 y GPT-3 se encuentran entre las versiones más avanzadas, capaces de escribir ensayos, responder preguntas y crear diálogos. - RoBERTa (Enfoque de preentrenamiento BERT optimizado de forma robusta)
RoBERTa es una variante de BERT con optimizaciones de entrenamiento que lo hacen más robusto y con mejor rendimiento en tareas específicas de PNL. - T5 (Transformador de transferencia de texto a texto)
T5 enmarca todas las tareas de PNL como un problema de texto a texto, donde tanto la entrada como la salida son texto. Se ha demostrado que funciona bien en diversas aplicaciones de PNL.
2. Modelos preentrenados en visión artificial
En visión artificial, los modelos preentrenados se entrenan con grandes conjuntos de datos de imágenes (por ejemplo, ImageNet) y se utilizan para tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación. Los modelos preentrenados se pueden ajustar para aplicaciones especializadas como el análisis de imágenes médicas o la conducción autónoma.
- ResNet (Redes residuales)
ResNet es una potente red neuronal convolucional (CNN) diseñada para abordar el problema del gradiente que se desvanece. Se utiliza ampliamente para tareas como la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos. - VGGNet
VGGNet es una CNN popular que logró un alto rendimiento en tareas de clasificación de imágenes. Es conocida por su simplicidad y arquitectura profunda, con muchas capas. - Inception (GoogLeNet)
Inception utiliza una arquitectura única que aplica diferentes filtros convolucionales a la misma entrada, capturando múltiples niveles de abstracción de la imagen. - YOLO (You Only Look Once)
YOLO es un sistema de detección de objetos en tiempo real que puede identificar y clasificar objetos en imágenes y vídeos, lo que lo hace ideal para aplicaciones como la vigilancia y los vehículos autónomos. - Faster R-CNN
Faster R-CNN combina redes de propuesta de regiones (RPN) y CNN para una detección de objetos eficiente y precisa.
3. Modelos preentrenados en reconocimiento de voz
Los modelos preentrenados de reconocimiento de voz ayudan a las máquinas a comprender y transcribir el lenguaje hablado. Se entrenan con grandes conjuntos de datos de audio y se utilizan en aplicaciones como asistentes de voz, servicios de transcripción y sistemas de voz a texto.
- wav2vec
wav2vec es un modelo que aprende representaciones de datos de audio. Es un modelo preentrenado popular para el reconocimiento automático del habla (RAH). - DeepSpeech
DeepSpeech, desarrollado por Mozilla, es un motor de voz a texto entrenado utilizando técnicas de aprendizaje profundo. Se puede ajustar para que funcione con diferentes acentos y patrones de habla. - HuBERT (BERT de unidad oculta)
HuBERT es un modelo de reconocimiento de voz que combina el aprendizaje no supervisado con el aprendizaje supervisado para lograr un alto rendimiento en la transcripción del habla.
Beneficios de usar modelos preentrenados
Coste computacional reducido
El entrenamiento de modelos desde cero requiere importantes recursos computacionales, especialmente con los modelos de aprendizaje profundo. Los modelos preentrenados, por otro lado, le permiten evitar la fase de entrenamiento intensiva en recursos mediante la reutilización de parámetros ya aprendidos.
Desarrollo más rápido
Los desarrolladores pueden ahorrar tiempo y esfuerzo utilizando modelos preentrenados. Los modelos preentrenados están listos para ser ajustados para tareas específicas, lo que reduce el tiempo de desarrollo en comparación con el inicio con un modelo que requiere un entrenamiento extenso.
Mejor rendimiento con menos datos
Los modelos preentrenados han aprendido de grandes cantidades de datos, lo que les permite lograr una alta precisión incluso cuando el conjunto de datos de ajuste fino es pequeño. Esto es especialmente útil cuando los datos etiquetados son escasos.
Acceso a modelos avanzados
Los modelos preentrenados proporcionan acceso a la investigación y las tecnologías de IA de vanguardia que de otro modo serían difíciles o costosas de desarrollar de forma independiente. Los ejemplos incluyen modelos como GPT-3, que se han entrenado con conjuntos de datos masivos y están a la vanguardia de la comprensión del lenguaje natural.
Desafíos y limitaciones de los modelos preentrenados
1. Desajuste de dominio
Es posible que no se transfiera si el modelo preentrenado se entrenó en un dominio diferente al de su tarea (por ejemplo, un modelo entrenado en imágenes generales utilizado para imágenes médicas). El ajuste fino puede no siempre resolver este problema, especialmente si los dominios son demasiado diferentes.
2. Sobreajuste
Si el conjunto de datos de ajuste fino es demasiado pequeño, el modelo preentrenado podría sobreajustarse. Puede depender demasiado de patrones específicos del nuevo conjunto de datos, lo que reduce la generalización a nuevos datos.
3. Personalización limitada
Aunque los modelos preentrenados se pueden ajustar, todavía están algo limitados por su arquitectura y entrenamiento originales. Esto significa que ciertas personalizaciones podrían ser imposibles si el modelo no es lo suficientemente flexible para casos de uso específicos.
4. Sobrecarga computacional
Si bien los modelos preentrenados ahorran tiempo, suelen ser grandes y requieren una memoria y un cálculo sustanciales durante el ajuste fino y la inferencia. Esto puede ser una limitación cuando se trabaja con recursos de hardware limitados.
Prácticas recomendadas para usar modelos preentrenados
Ajuste fino en datos relevantes
Siempre ajuste los modelos preentrenados en un conjunto de datos que coincida estrechamente con el dominio de su tarea. Esto garantizará que el modelo se adapte a sus requisitos específicos.
Utilice la extracción de características
Considere la posibilidad de utilizar el modelo preentrenado como un extractor de características si su conjunto de datos es pequeño. Esto le permite utilizar las características que ha aprendido sin necesidad de un entrenamiento adicional.
Supervise el sobreajuste
Supervise el rendimiento del modelo en un conjunto de validación con regularidad para asegurarse de que no se sobreajuste a sus datos específicos.
Congelación de capas
Congele las capas inferiores del modelo preentrenado durante el ajuste fino para evitar el sobreajuste y reducir el tiempo de entrenamiento. Ajuste solo las capas superiores que son más específicas para su tarea.
Pruebe con varios modelos
Experimente con diferentes modelos preentrenados para ver cuál ofrece el mejor rendimiento en su tarea.
Modelos preentrenados en aplicaciones del mundo real
Imagen médica
Los modelos preentrenados pueden clasificar y diagnosticar imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. El ajuste fino de un modelo preentrenado en un pequeño conjunto de datos médicos puede producir resultados precisos, lo que ayuda en la detección y el diagnóstico tempranos.
Atención al cliente
En el servicio de atención al cliente, los modelos de PNL preentrenados como GPT-3 se pueden ajustar para gestionar las consultas de los clientes, realizar análisis de sentimientos o generar respuestas personalizadas.
Vehículos autónomos
Los modelos de visión artificial preentrenados se pueden utilizar en coches autónomos para la detección de objetos y la segmentación, lo que mejora la capacidad del vehículo para comprender su entorno.
Recomendación de contenido
Basándose en el comportamiento o las preferencias pasadas, los modelos preentrenados se pueden aplicar en sistemas de recomendación para predecir qué contenido podría interesar a un usuario.
Los modelos preentrenados han revolucionado el aprendizaje automático al permitir un desarrollo más rápido y eficiente. Al basarse en el conocimiento preentrenado a gran escala, estos modelos permiten a los usuarios aplicar potentes soluciones de aprendizaje automático a nuevos problemas con menos datos y menores costes computacionales.
Si bien proporcionan importantes beneficios de rendimiento y eficiencia de tiempo, es importante ajustarlos cuidadosamente para tareas específicas, gestionar los posibles desafíos y garantizar que los dominios se alineen. Con el enfoque correcto, los modelos preentrenados son una herramienta poderosa para abordar diversos problemas del mundo real en todas las industrias.
