¿Qué significa "Preentrenamiento Escaso"?
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El preentrenamiento escaso es un método que se usa para hacer que el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes sea más eficiente. En lugar de usar todos los pesos de un modelo en la fase inicial de entrenamiento, solo se usa una parte de ellos. Esto permite al modelo reducir la cantidad de trabajo computacional necesario, haciendo que el proceso de entrenamiento sea más rápido y menos costoso.
Cómo Funciona
En el preentrenamiento escaso, se configura un modelo para que muchos pesos se apaguen o no se usen al principio. Esto puede llevar a que alrededor del 75% de los pesos estén inactivos. Después de esta fase inicial, el modelo pasa a otra etapa llamada ajuste denso, donde los pesos que estaban inactivos pueden aprender y adaptarse. Este enfoque de dos pasos ayuda a mantener el rendimiento del modelo mientras se reduce la cantidad de recursos necesarios para el entrenamiento.
Beneficios
Usar preentrenamiento escaso puede llevar a ahorros significativos en costos y velocidad de entrenamiento. Con menos demanda computacional, los modelos aún pueden lograr buenos resultados en tareas específicas, incluso cuando son más pequeños en comparación con modelos tradicionales. Este método permite a investigadores y desarrolladores crear modelos de lenguaje efectivos que son más fáciles de gestionar y ejecutar.