Programación de GPT-2 desde cero en Python con PyTorch
Clase 7 de 19 • Curso de Fundamentos de LLMs
Resumen
¿Te interesa aprender cómo construir GPT-2 desde cero en Python? En esta clase aprenderás a desarrollar un GPT-2 completo utilizando Torch en Google Colab, aprovechando la potencia de las GPU. Aquí encontrarás instrucciones claras que te guiarán, paso a paso, a través de todo el proceso práctico, desde la instalación de librerías hasta la ejecución final del modelo.
¿Qué entorno se recomienda para trabajar GPT-2 en Google Colab?
Inicialmente, define tu entorno en Google Colab estableciendo la opción de GPU T4, ya que facilita ejecutar el código de forma más rápida mediante la tarjeta gráfica CUDA. Este paso es esencial para manejar eficazmente la cantidad de procesamiento que requiere un modelo transformer como GPT-2.
¿Qué librerías instalar para desarrollar Transformers en Python?
Antes del desarrollo, instala estas importantes bibliotecas:
- A and Ops
- Xformers
- NP (NumPy)
- Torch (Pytorch)
Estas bibliotecas proporcionan las funcionalidades necesarias para manejar redes neuronales transformer, incluyendo la implementación de capas de convolución, funciones de activación y la gestión eficiente del hardware de procesamiento gráfico.
¿Cómo se constituye la arquitectura clave del modelo GPT-2?
GPT-2 se compone principalmente de tres unidades fundamentales:
- Feed Forward: red neuronal con capas de convolución, función ReLU y método dropout para evitar sobreajustes del modelo.
- Atención Múltiple (Multi-head attention): capa central que maneja múltiples cabezas para enfocar al modelo en diferentes aspectos del texto.
- Transformer Block: estructura que combina atención múltiple, normalización (Layer Norm) y feed forward, multiplicándose generalmente hasta 12 veces en el modelo GPT-2.
El uso inteligente de funciones auxiliares, como 'split heads' y 'merge heads', facilita gestionar las complejas operaciones matriciales para optimizar la memoria del GPU.
¿De qué manera se relaciona la matemática y el código de atención?
Las funciones base para atención se implementan siguiendo exactamente la matemática presentada anteriormente, multiplicando matrices por sus transpuestas y aplicando softmax. Estos procesos garantizan que cada vector (embedding) mantenga información contextual útil, necesaria para generar texto con sentido.
¿Qué dimensiones y cantidad de parámetros utiliza GPT-2?
La arquitectura típica del GPT-2 tiene:
- Dimensiones embebidas de 768
- Doce cabezas de atención, cada una con salida dimensional de 64
- Contexto para 1024 tokens
- Vocabulario que cubre 50,257 palabras diferentes
En términos prácticos, un GPT-2 estándar posee alrededor de 474 MB, haciéndolo relativamente ligero y manejable hasta en dispositivos portátiles.
¿Cómo ejecutar y generar texto con tu propio GPT-2?
Para ejecutar GPT-2 en Colab:
- Descarga tokens y matrices entrenadas del modelo original.
- Carga estos pesos en tu red neuronal configurada.
- Utiliza la función 'generate' que crea nuevo contenido a partir de una frase o contexto inicial.
Al fin podrás verificar rápidamente el tiempo que emplea para producir tokens específicos y seguir explorando y ajustando el modelo intuitivamente.
Invitamos a todos a experimentar modificando distintos parámetros para comprender claramente cómo este poderoso modelo procesa y genera lenguaje natural. Comparte tus hallazgos y dudas, mantengamos viva una interesante conversación sobre inteligencia artificial aplicada.