Pasos y Tecnicas para entrenar LLM - División del conjunto de datos en entrenamiento, validación y prueba

Cuando trabajamos con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM por sus siglas en inglés), es fundamental dividir nuestro conjunto de datos en tres partes: entrenamiento, validación y prueba. Cada una de estas divisiones cumple un propósito específico que es crucial para el desarrollo y la evaluación del modelo.

El primer conjunto, el de entrenamiento, se utiliza para enseñar al modelo. Aquí es donde el LLM aprende a reconocer patrones y relaciones dentro de los datos. Generalmente, este conjunto representa la mayor parte del total de los datos disponibles, alrededor del 70-80%. Es esencial que este conjunto sea lo suficientemente grande y diverso para garantizar que el modelo pueda generalizar correctamente a nuevos ejemplos.

Una vez que hemos entrenado nuestro modelo utilizando el conjunto de entrenamiento, necesitamos evaluar su rendimiento. Para ello utilizamos el conjunto de validación. Este grupo se utiliza durante la fase de ajuste y optimización del modelo. Por ejemplo, si estamos ajustando hiperparámetros o eligiendo entre diferentes arquitecturas, necesitamos medir cómo se comporta nuestro modelo con datos que no ha visto antes pero que provienen del mismo dominio. Normalmente, asignamos alrededor del 10-15% de nuestros datos al conjunto de validación.

El último conjunto es el conjunto de prueba. Este se utiliza para evaluar la capacidad final del modelo después de haber sido entrenado y validado. Es crucial que este conjunto no haya sido utilizado en ninguna etapa anterior del proceso (ni para entrenamiento ni para validación) para obtener una medida objetiva del rendimiento real del modelo en situaciones desconocidas. Usualmente, dedicamos un 10-15% adicional a este grupo.

Es importante destacar que la selección aleatoria y estratificada puede ser útil al dividir los conjuntos para asegurar una representación balanceada dentro de cada subconjunto. Esto significa que debemos asegurarnos de que las distribuciones relativas entre diferentes clases o categorías estén representadas adecuadamente en cada uno de los conjuntos.

A medida que avanzas en tu aprendizaje sobre LLMs, ten presente esta estructura básica y considera siempre cómo cada parte contribuye al proceso general. La correcta división y utilización adecuada de estos conjuntos puede hacer una gran diferencia en la efectividad final del modelo desarrollado.