Arquitectura de los grandes modelos lingüísticos (LLM)

Arquitectura Transformer: La base de los LLM modernos

La arquitectura Transformer representa un avance fundamental en el campo del procesamiento del lenguaje natural y constituye la base de todos los grandes modelos lingüísticos (LLM) modernos. A diferencia de los enfoques anteriores basados en redes neuronales recurrentes (RNN) o convolucionales (CNN), los Transformers utilizan el llamado mecanismo de atención, que permite capturar eficazmente dependencias a largo plazo en el texto sin procesamiento secuencial. Esta base arquitectónica es clave para un proceso eficiente de entrenamiento de modelos lingüísticos.

La característica clave de la arquitectura Transformer es su paralelización: todos los tokens de la secuencia de entrada pueden procesarse simultáneamente, lo que acelera drásticamente tanto el entrenamiento como la inferencia. Un Transformer estándar consta de un codificador (encoder) y un decodificador (decoder), aunque los LLM modernos como GPT utilizan principalmente una arquitectura de solo decodificador, mientras que modelos como BERT son solo codificador. Modelos como T5 o BART utilizan una arquitectura completa de codificador-decodificador.

Especificaciones técnicas de los modelos Transformer

Los LLM modernos como GPT-4, Claude o Llama 2 implementan arquitecturas Transformer profundas con decenas o cientos de capas. Cada capa procesa la información a través de mecanismos de atención multi-cabeza (multi-head attention) y redes neuronales feed-forward. El rendimiento del modelo está determinado en gran medida por el número de parámetros (pesos), que varía desde unos pocos miles de millones en modelos más pequeños hasta cientos de miles de millones o incluso billones en los sistemas más grandes.

Mecanismos de autoatención y su implementación

La autoatención (a veces llamada también scaled dot-product attention) es un componente clave de la arquitectura Transformer. Este mecanismo permite al modelo evaluar las relaciones y dependencias entre todos los tokens de una secuencia y determinar dinámicamente en qué partes del texto centrarse al interpretar una palabra o frase específica.

Desde un punto de vista técnico, la autoatención transforma cada token en tres vectores diferentes: consulta (Query, Q), clave (Key, K) y valor (Value, V). El cálculo de atención posterior implica la multiplicación de las matrices Q y K, el escalado del resultado, la aplicación de la función softmax para obtener los pesos de atención y, finalmente, la multiplicación por la matriz V para obtener una representación enriquecida contextualmente. Matemáticamente, este proceso se puede expresar mediante la ecuación:

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

Atención multi-cabeza

Los LLM modernos utilizan la llamada atención multi-cabeza (multi-head attention), que permite al modelo seguir simultáneamente diferentes tipos de relaciones en el texto. Por ejemplo, una cabeza de atención puede seguir relaciones sintácticas, mientras que otra se centra en la similitud semántica o las relaciones de correferencia. El número de cabezas de atención es un hiperparámetro importante, que típicamente varía de 12 en modelos más pequeños a 96 o más en los sistemas más grandes. Cada cabeza opera en una dimensión inferior al vector de embedding original, lo que garantiza la eficiencia computacional manteniendo la capacidad expresiva del modelo.

Dimensiones de embedding y representación de tokens

La dimensión de embedding es un hiperparámetro clave que determina el tamaño de la representación vectorial de los tokens individuales en el modelo lingüístico. En los LLM modernos, este valor suele oscilar entre 768 en modelos más pequeños y 12288 o más en los sistemas más grandes. Una mayor dimensión de embedding permite capturar matices semánticos más finos y relaciones lingüísticas más complejas, pero al mismo tiempo aumenta la carga computacional y la cantidad de parámetros del modelo.

El proceso de conversión de tokens a embeddings implica una tabla de búsqueda (lookup table), donde a cada token posible le corresponde un vector de embedding único. Estos embeddings iniciales se enriquecen aún más con información posicional mediante los llamados embeddings posicionales, que pueden implementarse como parámetros aprendibles o mediante funciones sinusoidales deterministas.

Capacidad contextual de los embeddings

Un aspecto importante de los embeddings en los LLM es su capacidad contextual, es decir, la habilidad de retener información sobre las relaciones entre tokens a lo largo de secuencias largas. Modelos modernos como GPT-4 o Claude 3 Opus alcanzan ventanas de contexto de 32K a 128K tokens, lo que permite procesar documentos largos, conversaciones complejas o instrucciones sofisticadas. La implementación correcta de los embeddings posicionales es crítica para escalar eficazmente la ventana de contexto, y los modelos avanzados utilizan técnicas como RoPE (Rotary Position Embedding) o ALiBi (Attention with Linear Biases) para mejorar el rendimiento en secuencias largas.

Redes neuronales feed-forward en LLM

Las redes neuronales feed-forward (FFN) constituyen el segundo componente principal de cada capa Transformer, siguiendo al mecanismo de autoatención. Mientras que la atención captura las relaciones entre tokens, la FFN procesa la información para cada token de forma independiente y aplica transformaciones no lineales que son cruciales para la capacidad expresiva del modelo.

Una implementación típica de FFN en un Transformer incluye dos transformaciones lineales con una función de activación (más comúnmente ReLU o GELU) entre ellas. Matemáticamente, este proceso se puede expresar como:

FFN(x) = Linear₂(Activation(Linear₁(x)))

Parametrización y optimización de FFN

Desde el punto de vista de la arquitectura, el parámetro clave de la FFN es la llamada dimensión oculta (hidden dimension), que determina el tamaño del resultado intermedio después de la primera transformación lineal. Este valor suele ser 4 veces mayor que la dimensión de embedding, lo que garantiza una capacidad suficiente para capturar patrones complejos. En arquitecturas modernas como PaLM o Chinchilla, se experimenta con configuraciones alternativas, incluyendo activaciones SwiGLU o GeGLU y enfoques de mezclas de expertos (mixtures-of-experts), que aumentan aún más la eficiencia de los componentes FFN.

Un aspecto interesante de los componentes FFN es que constituyen la mayoría de los parámetros de los LLM modernos, típicamente el 60-70% de todos los pesos. Esto los convierte en candidatos principales para técnicas de optimización como la poda (pruning, eliminación de pesos innecesarios), la cuantización o la aproximación de bajo rango en casos donde es necesario reducir los requisitos de memoria del modelo.

Cuantización y otras técnicas de optimización

La cuantización es una técnica de optimización clave que permite reducir los requisitos de memoria de los LLM manteniendo la mayor parte de sus capacidades. El principio consiste en convertir los parámetros del modelo de alta precisión (típicamente valores flotantes de 32 bits) a una precisión inferior (representaciones de 16 bits, 8 bits o incluso 4 bits). Una cuantización implementada correctamente puede reducir el tamaño del modelo hasta 8 veces con un impacto mínimo en la calidad de las respuestas.

Enfoques modernos como GPTQ, AWQ o QLoRA implementan algoritmos de cuantización sofisticados que optimizan el proceso basándose en las propiedades estadísticas de los pesos y su importancia para la precisión del modelo. La cuantización post-entrenamiento (PTQ) aplica la compresión a un modelo ya entrenado, mientras que el entrenamiento consciente de la cuantización (QAT) integra los aspectos de cuantización directamente en el proceso de entrenamiento.

Otras técnicas de optimización

Además de la cuantización, los LLM modernos utilizan una serie de otras técnicas de optimización:

Poda del modelo (Model pruning) - eliminación sistemática de pesos menos importantes o componentes enteros del modelo en función de su impacto en el rendimiento final

Destilación del conocimiento (Knowledge distillation) - entrenamiento de un modelo "estudiante" más pequeño para que imite el comportamiento de un modelo "profesor" más grande

Adaptación de bajo rango (Low-rank adaptation) - modificación de componentes seleccionados del modelo mediante matrices de bajo rango, lo que permite un ajuste fino (fine-tuning) eficiente con requisitos mínimos de memoria

Atención dispersa (Sparse attention) - implementación de mecanismos de atención que no necesitan evaluar las relaciones entre todos los tokens, sino que se centran solo en pares potencialmente relevantes

Sharding de modelos y procesamiento distribuido

El sharding de modelos es una técnica para distribuir los parámetros y cálculos de los grandes modelos lingüísticos en múltiples dispositivos de cómputo (GPU/TPU), lo que permite el entrenamiento y despliegue eficientes de modelos que son demasiado grandes para caber en la memoria de un solo acelerador. Existen cuatro enfoques principales para el sharding, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones.

Paralelismo tensorial (Tensor Parallelism) divide matrices y tensores individuales en segmentos que se procesan simultáneamente en diferentes dispositivos. Este enfoque minimiza la sobrecarga de comunicación, pero requiere una interconexión de alta velocidad entre los aceleradores.

Paralelismo de pipeline (Pipeline Parallelism) distribuye capas enteras del modelo en diferentes dispositivos, que procesan los datos secuencialmente como una tubería (pipeline). Este enfoque utiliza la memoria de manera eficiente, pero puede llevar a una carga desequilibrada de los dispositivos.

Estrategias avanzadas de distribución

Paralelismo 3D (3D Parallelism) combina el paralelismo tensorial y de pipeline con el paralelismo de datos (procesamiento de diferentes lotes de muestras en diferentes dispositivos), lo que permite la máxima utilización de los recursos computacionales disponibles al entrenar modelos extremadamente grandes.

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimina la redundancia en el almacenamiento de los estados del optimizador, gradientes y parámetros del modelo entre las GPU. ZeRO-3, la variante más avanzada, divide los parámetros individuales del modelo de manera que cada GPU almacena solo una pequeña parte del modelo total, lo que permite entrenar modelos de miles de millones de parámetros incluso en sistemas de hardware relativamente limitados.

La implementación de estrategias de sharding eficientes requiere frameworks especializados como DeepSpeed, Megatron-LM o Mesh TensorFlow, que automatizan los aspectos complejos de la distribución y sincronización. Estos frameworks a menudo implementan optimizaciones adicionales como el checkpointing de gradientes, el entrenamiento de precisión mixta o la recalculación de activaciones para mejorar aún más la eficiencia y reducir los requisitos de memoria.

Comparación de arquitecturas de modelos lingüísticos modernos

Las diferencias arquitectónicas entre los LLM modernos juegan un papel crucial en sus capacidades, eficiencia e idoneidad para diferentes aplicaciones. Si bien todos utilizan la base Transformer, existen variaciones significativas en la implementación de componentes individuales que afectan su rendimiento y características.

Arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer) utiliza un enfoque de solo decodificador con generación de texto autorregresiva, lo que la hace ideal para tareas generativas. Versiones más recientes como GPT-4 implementan técnicas avanzadas tanto a nivel de arquitectura (ventana de contexto más grande, entradas multimodales) como a nivel de entrenamiento (RLHF, enfoques constitucionales).

Arquitectura PaLM (Pathways Language Model) de Google introdujo innovaciones como activaciones SwiGLU, atención multi-consulta y RoPE escalado, lo que permitió una escalabilidad más eficiente a cientos de miles de millones de parámetros. Gemini, el sucesor de PaLM, integró aún más capacidades multimodales directamente en la arquitectura del modelo.

Arquitecturas especializadas y nuevos enfoques

Mezclas de expertos (MoE, Mixture of Experts) como Mixtral representan un enfoque híbrido donde cada token es procesado solo por un subconjunto de redes "expertas" especializadas. Esta técnica permite aumentar drásticamente el número de parámetros del modelo manteniendo una carga computacional similar durante la inferencia.

Modelos de espacio de estados (State-space models) como Mamba representan una alternativa potencial a los Transformers, que combina las ventajas de los enfoques recurrentes y convolucionales con una escalabilidad lineal con respecto a la longitud de la secuencia. Estos modelos son especialmente prometedores para procesar contextos muy largos (más de 100K tokens).

Al seleccionar una arquitectura para una aplicación específica, es necesario considerar las compensaciones entre precisión, eficiencia computacional, requisitos de memoria y capacidades específicas como la memoria a largo plazo o el procesamiento multimodal. La investigación más reciente se centra en enfoques híbridos que combinan las fortalezas de diferentes arquitecturas y técnicas como la generación aumentada por recuperación (retrieval-augmented generation), que amplían las capacidades de los modelos con acceso explícito a conocimientos externos.