Por Eduardo Cesar Garrido Merchán
Profesor de Métodos Cuantitativos, Universidad Pontificia Comillas.
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¡Bienvenidos al último artículo de nuestra serie sobre redes neuronales! Hoy terminaremos con un ejemplo práctico: una versión simple de GPT-2 llamada GPT-Nano. ¿Te animas a conocerlo?
Entrenar uno de estos sistemas en un ordenador convencional es prácticamente imposible, debido a los enormes requisitos de memoria RAM necesarios para manejar todos los parámetros del modelo. Incluso el despliegue de estos modelos requiere equipamiento especializado. Por ejemplo, un Llama 2 requiere para contextos pequeños mas de 48 GB de memoria RAM. Por ello, no siempre es práctico enfocarse en los modelos más grandes y potentes. Aquí es donde entran en juego modelos más pequeños, como GPT-Nano, que pueden ser desplegados en ordenadores onvencionales de gaming.
GPT-Nano es un modelo compacto con 124 millones de parámetros. Aunque esto sigue siendo considerable, es mucho más manejable que los modelos más grandes. Además, solo se necesitan 300 líneas de código en Python para implementarlo. Con una buena GPU, podrías entrenarlo en unos pocos días. Alternativamente, puedes descargar los pesos preentrenados de OpenAI o hacer un fine-tuning con tus propios datos, ajustando solo los pesos de las capas de salida para personalizar el modelo.
Para implementar GPT-Nano, puedes seguir el tutorial de Andrej Karpathy, un experto en inteligencia artificial. En su video, Karpathy explica línea por línea el código necesario para crear GPT-Nano. Este tutorial es imprescindible si quieres entender cómo funciona el modelo y cómo puedes adaptarlo a tus necesidades.
Si te animas a seguir experimentando, puedes descargar el modelo y el código de GitHub y seguir las instrucciones para hacer fine-tuning. Esto te permitirá personalizar el modelo con tu propio corpus de texto.
Llegamos al final de nuestra serie, y ahora es el momento de poner en práctica lo que has aprendido. Como montar en bicicleta, no puedes dominar los modelos sin practicar. Te desafío a descargar el código de GPT-Nano en tu ordenador, usar tu corpus de texto favorito para personalizar el modelo y hacer un fine-tuning. ¡Estoy seguro de que podrás hacerlo! Y si lo logras, me encantaría que me invites a un café algún día para contármelo. ¡Buena suerte y sigue aprendiendo!