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📙 Referencia de Vocabulario

Referencia de Vocabulario

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Last updated on August 7, 2024

Por favor, consulte esta página para obtener una lista de términos y conceptos que utilizaremos a lo largo de este curso.

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), Modelos de Lenguaje Pre-entrenados (PLMs), Modelos de Lenguaje (LMs) y modelos base

Estos términos se refieren más o menos a lo mismo: AIs grandes (redes neuronales), que por lo general se han entrenado en una gran cantidad de texto.

Modelos de Lenguaje con Máscara (MLMs)

Los MLMs son un tipo de modelo de NLP que tienen un token especial, generalmente [MASK], que se sustituye por una palabra del vocabulario. El modelo luego predice la palabra que se enmascaró. Por ejemplo, si la oración es "El perro está [MASK] al gato", el modelo predecirá "persiguiendo" con alta probabilidad.

Etiquetas

El concepto de etiquetas se comprende mejor con un ejemplo.

Digamos que queremos clasificar algunos tweets como "ofensivos" o "no ofensivos". Si tenemos una lista de tweets y su correspondiente etiqueta (ofensivo o no ofensivo), podemos entrenar un modelo para clasificar si los tweets son ofensivos o no. Las etiquetas son generalmente solo posibilidades para la tarea de clasificación.

Espacio de Etiquetas

Todas las posibles etiquetas para una tarea dada ("ofensivo" y "no ofensivo" para el ejemplo anterior).

Análisis de Sentimiento

El análisis de sentimiento es la tarea de clasificar el texto en sentimientos positivos, negativos u otros.

"Modelo" vs. "AI" vs. "LLM"

Estos términos se utilizan de manera algo intercambiable a lo largo de este curso, pero no siempre significan lo mismo. Los LLM son un tipo de AI, como se señaló anteriormente, pero no todas las AIs son LLM. Cuando mencionamos modelos en este curso, nos referimos a modelos de IA. Como tal, en este curso, puede considerar los términos "modelo" y "IA" como intercambiables.

Verbalizador

En el entorno de clasificación, los verbalizadores son mapeos de etiquetas a palabras en el vocabulario del modelo de lenguaje. Por ejemplo, considere realizar la clasificación de sentimientos con el siguiente prompt:

Tweet: "Amo los hotpockets"
¿Cuál es el sentimiento de este tweet? Diga 'pos' o 'neg'.

Aquí, el verbalizador es el mapeo de las etiquetas conceptuales de positive y negative a los tokens pos y neg.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

RLHF es un método para ajustar los LLM según los datos de preferencia humana.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.

Footnotes

  1. Branch, H. J., Cefalu, J. R., McHugh, J., Hujer, L., Bahl, A., del Castillo Iglesias, D., Heichman, R., & Darwishi, R. (2022). Evaluating the Susceptibility of Pre-Trained Language Models via Handcrafted Adversarial Examples. ↩

  2. Schick, T., & Schütze, H. (2020). Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference. ↩ ↩2

  3. Brown, T. B. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv Preprint arXiv:2005.14165. ↩ ↩2 ↩3

  4. Wu, T., Terry, M., & Cai, C. J. (2022). Ai chains: Transparent and controllable human-ai interaction by chaining large language model prompts. Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–22. ↩

  5. Schulhoff, S., Ilie, M., Balepur, N., Kahadze, K., Liu, A., Si, C., Li, Y., Gupta, A., Han, H., Schulhoff, S., & others. (2024). The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques. arXiv Preprint arXiv:2406.06608. ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6

  6. Shin, T., Razeghi, Y., Logan IV, R. L., Wallace, E., & Singh, S. (2020). Autoprompt: Eliciting knowledge from language models with automatically generated prompts. arXiv Preprint arXiv:2010.15980. ↩

  7. Kojima, T., Gu, S. S., Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. ↩

  8. Yasunaga, M., Chen, X., Li, Y., Pasupat, P., Leskovec, J., Liang, P., Chi, E. H., & Zhou, D. (2023). Large language models as analogical reasoners. arXiv Preprint arXiv:2310.01714. ↩

  9. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., Sutskever, I., & others. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog, 1(8), 9. ↩

  10. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. ↩

  11. Yew Ken Chia. (2023). Contrastive Chain-of-Thought Prompting. In arXiv preprint arXiv:1907.11692. ↩ ↩2

  12. Tushar Khot. (2023). Decomposed Prompting: A Modular Approach for Solving Complex Tasks. ↩

  13. Li, C., Wang, J., Zhang, Y., Zhu, K., Hou, W., Lian, J., Luo, F., Yang, Q., & Xie, X. (2023). Large language models understand and can be enhanced by emotional stimuli. arXiv Preprint arXiv:2307.11760. ↩

  14. Fu, Y., Peng, H., Sabharwal, A., Clark, P., & Khot, T. (2022). Complexity-based prompting for multi-step reasoning. The Eleventh International Conference on Learning Representations. ↩

  15. Zhou, D., Schärli, N., Hou, L., Wei, J., Scales, N., Wang, X., Schuurmans, D., Cui, C., Bousquet, O., Le, Q., & Chi, E. (2022). Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models. ↩

  16. Lei Wang. (2023). Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning by Large Language Models. ↩

  17. Zheng, M., Pei, J., & Jurgens, D. (2023). Is “A Helpful Assistant” the Best Role for Large Language Models? A Systematic Evaluation of Social Roles in System Prompts. https://arxiv.org/abs/2311.10054 ↩

  18. Zheng, H. S., Mishra, S., Chen, X., Cheng, H.-T., Chi, E. H., Le, Q. V., & Zhou, D. (2023). Take a step back: Evoking reasoning via abstraction in large language models. arXiv Preprint arXiv:2310.06117. ↩

  19. Lu, A., Zhang, H., Zhang, Y., Wang, X., & Yang, D. (2023). Bounding the capabilities of large language models in open text generation with prompt constraints. arXiv Preprint arXiv:2302.09185. ↩

  20. Zhou, Y., Geng, X., Shen, T., Tao, C., Long, G., Lou, J.-G., & Shen, J. (2023). Thread of thought unraveling chaotic contexts. arXiv Preprint arXiv:2311.08734. ↩

  21. Liu, J., Liu, A., Lu, X., Welleck, S., West, P., Bras, R. L., Choi, Y., & Hajishirzi, H. (2021). Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning. ↩

  22. Fei-Fei, L., Fergus, R., & Perona, P. (2006). One-shot learning of object categories. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(4), 594–611. ↩

  23. Wang, Y., Yao, Q., Kwok, J. T., & Ni, L. M. (2020). Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning. ACM Computing Surveys (Csur), 53(3), 1–34. ↩

  24. Gao, L., Madaan, A., Zhou, S., Alon, U., Liu, P., Yang, Y., Callan, J., & Neubig, G. (2023). Pal: Program-aided language models. International Conference on Machine Learning, 10764–10799. ↩

  25. Schmidt, D. C., Spencer-Smith, J., Fu, Q., & White, J. (2023). Cataloging prompt patterns to enhance the discipline of prompt engineering. URL: Https://Www. Dre. Vanderbilt. Edu/Undefined̃ Schmidt/PDF/ADA_Europe_Position_Paper. Pdf [Accessed 2023-09-25]. ↩

  26. Wang, Z., Mao, S., Wu, W., Ge, T., Wei, F., & Ji, H. (2024). Unleashing the Emergent Cognitive Synergy in Large Language Models: A Task-Solving Agent through Multi-Persona Self-Collaboration. https://arxiv.org/abs/2307.05300 ↩

  27. Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, Q., Chi, E., Narang, S., Chowdhery, A., & Zhou, D. (2022). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models. ↩

  28. Liu, J., Shen, D., Zhang, Y., Dolan, B., Carin, L., & Chen, W. (2022). What Makes Good In-Context Examples for GPT-3? Proceedings of Deep Learning Inside Out (DeeLIO 2022): The 3rd Workshop on Knowledge Extraction and Integration for Deep Learning Architectures. https://doi.org/10.18653/v1/2022.deelio-1.10 ↩

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