Entrenamiento con modelos de lenguaje a gran escala
La integración de modelos de aprendizaje automático existentes en los flujos de trabajo empresariales es cada vez más común. Sin embargo, algunas empresas desarrollan modelos personalizados entrenados con datos propios para mejorar el rendimiento en tareas específicas.
La creación y el mantenimiento de este tipo de modelos requiere importantes recursos, incluyendo personal especializado en IA, grandes conjuntos de datos de entrenamiento e infraestructura informática, lo que puede elevar los costes a millones de dólares.
Aprenda a crear un modelo personalizado con métodos de menor coste antes de invertir cantidades sustanciales:
¿Qué es el entrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala?
El entrenamiento de modelos consiste en enseñar a un algoritmo de aprendizaje automático a reconocer patrones exponiéndolo a suficientes datos de entrenamiento que ilustren la relación entre las variables de entrada y los resultados deseados.
Para entrenar modelos de lenguaje grandes, hay cuatro pasos:
1. Recopilación y preprocesamiento de datos
El primer paso consiste en recopilar el conjunto de datos de entrenamiento. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como documentos, sitios web, artículos, etc. La principal ventaja de un modelo personalizado es que aprovecha los datos internos de la empresa. Preparar datos propios de alta calidad es el paso más importante.
Una vez preparados los datos privados, se pueden enriquecer con datos públicos de dominios adyacentes. Algunas fuentes públicas populares para encontrar conjuntos de datos son:
- Kaggle
- Búsqueda de conjunto de datos Google
- Cara de abrazo
- Datos.gov
- base de datos de Wikipedia
Posteriormente, es necesario limpiar y preparar los datos para el entrenamiento. Esto puede implicar convertir el conjunto de datos a minúsculas, eliminar las palabras vacías y tokenizar el texto en secuencias de tokens que lo componen.
Obtención de datos web reales para la formación en LLM.
Una de las formas más efectivas de recopilar datos de entrenamiento de gran volumen , diversos y actualizados continuamente es mediante la extracción de datos web . Si bien los conjuntos de datos públicos (como Kaggle o Hugging Face) son valiosos, suelen ser estáticos o de alcance y especificidad de dominio limitados. Son más adecuados para la experimentación y la investigación académica, pero pueden resultar insuficientes para el desarrollo de modelos de nivel de producción.
Por ejemplo, los datos filtrados sobre GPT-4 sugieren que fue preentrenado con aproximadamente 13 billones de tokens, procedentes principalmente de los conjuntos de datos Common Crawl y RefinedWeb. 1 Esto indica que los programas modernos de maestría en derecho (LLM) siguen dependiendo en gran medida de fuentes web extensas y seleccionadas para cubrir una amplia gama de temas.
Los proveedores de servicios de datos web facilitan el entrenamiento de modelos de lenguaje al permitir el acceso a conjuntos de datos web específicos del dominio, recopilados de forma ética y que cumplen con las normativas de privacidad, como el RGPD y la CCPA, así como con los términos de servicio de la plataforma.
2. Selección y configuración del modelo
Los modelos de gran tamaño, como Gemini de Google y GPT-4 de OpenAI, utilizan modelos entrenados con una arquitectura de aprendizaje profundo Transformer que colaboran en un enfoque de mezcla de expertos (MoE) . Algunos elementos clave del modelo son:
- Número de expertos
- Número de capas en los bloques transformadores
- Número de cabezas de atención
- Función de pérdida
- Hiperparámetros
Debe especificarse al configurar una red neuronal transformadora.
Determinar los hiperparámetros óptimos (como el programador de la tasa de aprendizaje o el tamaño del lote) determina si un modelo converge o falla.
En lugar de recurrir al método manual de prueba y error, los equipos de capacitación utilizan herramientas como Weights & Biases (Sweeps) para automatizar y visualizar el espacio de búsqueda. Esto permite a los ingenieros identificar la configuración más eficiente en subconjuntos de datos más pequeños antes de realizar costosas pruebas de capacitación a gran escala.
3. Entrenamiento del modelo
El modelo se entrena con datos de texto preprocesados mediante aprendizaje supervisado . Durante el entrenamiento, se le presenta una secuencia de palabras y se le entrena para predecir la siguiente palabra. El modelo ajusta sus ponderaciones en función de la diferencia entre su predicción y la palabra real. Este proceso se repite millones de veces hasta que el modelo alcanza un nivel de rendimiento satisfactorio.
Dada la enorme inversión en computación, la observabilidad en tiempo real es fundamental. Los equipos líderes en IA utilizan una capa de "sistema de registro", como Weights & Biases , que se sitúa sobre la infraestructura (como AWS o NVIDIA). Esto les permite monitorizar las curvas de pérdida y las métricas del sistema (utilización de la GPU, picos de memoria) en miles de chips distribuidos, lo que garantiza que si una ejecución de entrenamiento se desvía o el hardware falla, se pueda detectar y detener de inmediato para ahorrar costes.
Dado el gran tamaño de los modelos y los datos, se requiere una enorme capacidad de cálculo para entrenarlos. Para reducir el tiempo de entrenamiento, se utiliza una técnica denominada paralelismo de modelos. El paralelismo de modelos permite distribuir diferentes partes de un modelo grande entre varias GPU, lo que posibilita el entrenamiento distribuido del modelo mediantechips de IA .
Al dividir el modelo en partes más pequeñas, cada parte se puede entrenar en paralelo, lo que resulta en un proceso de entrenamiento más rápido en comparación con entrenar el modelo completo en una sola GPU o procesador. Esto se traduce en una convergencia más rápida y un mejor rendimiento general, lo que permite entrenar modelos de lenguaje aún más grandes que antes. Los tipos comunes de paralelismo de modelos incluyen:
- El paralelismo de datos divide y transmite los minilotes de entrenamiento a las réplicas del modelo, lo que aumenta la velocidad de procesamiento.
- El paralelismo de la canalización asigna capas separadas del modelo a diferentes GPU, para extender el tamaño del modelo más allá de una sola GPU.
- El paralelismo tensorial divide una única capa entre varias GPU, normalmente dentro del mismo servidor.
Figura 1: Ejemplo de entrenamiento de un modelo de 6 capas de AWS. 2
4. Evaluación y ajuste fino
Tras el entrenamiento, el modelo se evalúa con un conjunto de datos de prueba que no se ha utilizado para el entrenamiento, con el fin de medir su rendimiento. En función de los resultados de la evaluación, es posible que el modelo requiera ajustes, como la modificación de sus hiperparámetros, el cambio de arquitectura o el entrenamiento con datos adicionales, para mejorar su rendimiento.
Evaluar modelos generativos es más complejo que utilizar las métricas tradicionales de aprendizaje automático. Requiere rastrear las cadenas de razonamiento del modelo y comparar los resultados con un conjunto de datos de referencia.
Por ejemplo, W&B Weave permite a los desarrolladores crear evaluaciones sistemáticas (utilizando técnicas de "LLM como juez") para calificar el modelo en aspectos como el tono, la fidelidad y la seguridad antes de su implementación.
El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF, por sus siglas en inglés) es una técnica común para el ajuste fino de modelos. En RLHF, una función de recompensa derivada de las señales de preferencia humana guía al modelo para mejorar sus resultados mediante ensayo y error, alineándolos con los valores humanos.
Por ejemplo, la investigación DeepSeek-R1 muestra que aplicar RL puro (sin datos extensos de razonamiento etiquetados por humanos) puede mejorar sustancialmente el rendimiento de razonamiento de un LLM. 3
Formación de LLM para casos de uso específicos
El entrenamiento de un LLM consta de dos partes: entrenamiento previo y entrenamiento específico para la tarea. El entrenamiento específico para la tarea también se denomina ajuste fino del LLM .
El preentrenamiento es parte del entrenamiento que permite al modelo aprender las reglas generales y las dependencias dentro de un lenguaje. Esto requiere una cantidad significativa de datos y
- Potencia de cálculo proveniente de sistemas de supercomputación con hardware de los principalesfabricantes de chips de IA (por ejemplo, NVIDIA). Una vez que se suman los costos de mantenimiento y energía, el preentrenamiento de un modelo de lenguaje grande representa una inversión del orden de millones.
- Tiempo : GPT-4 El entrenamiento duró aproximadamente medio año.
Para que los modelos de lenguaje complejos sean más accesibles para las empresas, los desarrolladores de LLM ofrecen servicios de ajuste fino para aquellas empresas que buscan aprovechar los modelos de lenguaje.
Por ejemplo, Qwen3.5, el último modelo de IA de peso abierto de Alibaba, está diseñado como un agente multimodal nativo, capaz de comprender y razonar a través de texto , imágenes , vídeo y código . El primer modelo lanzado, Qwen3.5-397B-A17B, utiliza una arquitectura híbrida que combina atención lineal y una mezcla dispersa de expertos, lo que permite una alta eficiencia: aunque el modelo contiene 397 mil millones de parámetros, solo se activan 17 mil millones por paso de inferencia.
La versión Qwen3.5 introduce mejoras en la infraestructura, incluyendo entrenamiento FP8, pipelines de entrenamiento multimodal heterogéneos y marcos de aprendizaje por refuerzo escalables, logrando aceleraciones de entrenamiento de 3 a 5 veces. El modelo también puede funcionar como un agente de IA , capaz de usar herramientas, realizar búsquedas web, ejecutar código, interactuar con interfaces gráficas de usuario y razonar en contextos extensos. 4
Arquitectura de grandes modelos de lenguaje
La arquitectura de los grandes modelos de lenguaje, como el OpenAI de GPT-4, se basa en la arquitectura Transformer. Consta de los siguientes componentes principales (véase la Figura 2):
Figura 2: Gráfico que muestra los procesos de la arquitectura del transformador. 5
1. Incrustación de entrada
La secuencia de entrada se transforma primero en una representación vectorial densa, conocida como incrustación, que captura las relaciones entre las palabras de la entrada.
2. Autoatención multi-cabeza
El componente central de la arquitectura del bloque transformador es el mecanismo de autoatención multi-cabeza, que permite al modelo prestar atención a diferentes partes de la secuencia de entrada para capturar sus relaciones y dependencias.
3. Red de realimentación directa
Tras el mecanismo de autoatención, la salida se introduce en una red neuronal de alimentación directa, que realiza una transformación no lineal para generar una nueva representación.
4. Normalización y conexiones residuales
Para estabilizar el proceso de entrenamiento, la salida de cada capa se normaliza y se añade una conexión residual que permite que la entrada se pase directamente a la salida, lo que permite al modelo aprender qué partes de la entrada son las más importantes.
Estos componentes se repiten varias veces para formar una red neuronal profunda, capaz de procesar largas secuencias de texto y generar resultados de alta calidad para diversas tareas lingüísticas, como la generación de texto, la respuesta a preguntas y la traducción.
Los desarrolladores siguen creando grandes modelos de lenguaje mediante la implementación de nuevas técnicas para:
- Simplificar el modelo (disminuir el tamaño del modelo o la memoria necesaria para entrenarlo),
- Mejorar el rendimiento,
- Precios má bajo,
- Reducir el tiempo de entrenamiento del modelo.
Recientemente, la economía de la formación está siendo transformada por los sistemas a escala de rack de la era Rubin, optimizados para la formación e inferencia del Modelo de Evidencia (MoE).
El artículo NVIDIA presentó la plataforma Rubin, una nueva arquitectura de computación de IA que combina seis chips, entre ellos la CPU Vera, la GPU Rubin, el conmutador NVLink 6, la SuperNIC ConnectX-9, la DPU BlueField-4 y el conmutador Ethernet Spectrum-6, para alimentar supercomputadoras de IA.
El sistema está diseñado mediante un codiseño riguroso de hardware y software para mejorar significativamente la eficiencia, reduciendo los costes de los tokens de inferencia de IA hasta en 10 veces y disminuyendo en 4 veces el número de GPU necesarias para entrenar modelos de mezcla de expertos (MoE) en comparación con la plataforma Blackwell.
Los principales proveedores de servicios en la nube y laboratorios de IA, incluidos AWS, Microsoft, Google, Meta y OpenAI, planean adoptar infraestructura basada en Rubin, y se espera que los sistemas de sus socios estén disponibles en la segunda mitad de 2026. 6
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