Introducción

Microsoft ha lanzado DeepSpeed-Chat, una solución de código abierto y de bajo costo para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) de alta calidad, similar a modelos tipo ChatGPT.

Democratización del entrenamiento de IA

DeepSpeed-Chat hace que el entrenamiento RLHF (Aprendizaje Reforzado con Retroalimentación Humana) sea rápido, asequible y fácilmente accesible para toda la comunidad de IA.

¿Qué es el entrenamiento RLHF  y Por qué es importante?

El entrenamiento RLHF (Aprendizaje Reforzado con Retroalimentación Humana) es una técnica de aprendizaje automático que utiliza la retroalimentación humana para mejorar el comportamiento de los modelos de inteligencia artificial.

En lugar de utilizar funciones de recompensa predefinidas, el RLHF utiliza la retroalimentación generada por humanos para crear una señal de recompensa que se utiliza para mejorar el aprendizaje por refuerzo.

Los entrenadores humanos proporcionan retroalimentación sobre el rendimiento del modelo, clasificando diferentes salidas o acciones generadas por el modelo según su calidad o corrección. Esta retroalimentación se utiliza para crear una señal de recompensa para el aprendizaje por refuerzo.

El RLHF es importante porque permite crear sistemas de IA más alineados con los valores y objetivos humanos, lo que puede superar las limitaciones de las funciones de recompensa predefinidas y mejorar la calidad de las respuestas de los modelos lingüísticos a gran escala.

Con DeepSpeed-Chat, puedes entrenar un modelo de 13 mil millones de parámetros en una sola GPU o a un costo reducido de 300 dólares en Azure Cloud.

Características de DeepSpeed-Chat

DeepSpeed-Chat ofrece una experiencia de entrenamiento e inferencia fácil de usar para modelos similares a ChatGPT. Su sistema incluye un pipeline DeepSpeed-RLHF que replica el pipeline de entrenamiento de InstructGPT y un sistema robusto DeepSpeed-RLHF que combina varias optimizaciones para el entrenamiento y la inferencia de manera unificada.

Rendimiento y escalabilidad

Gracias a DeepSpeed-Inference y DeepSpeed-Training, DeepSpeed-Chat proporciona un rendimiento hasta 15 veces más rápido que el estado del arte actual, soportando tamaños de modelo hasta 7.5 veces más grandes en la misma infraestructura.

En resumen

Con DeepSpeed-Chat, ahora puedes entrenar modelos de IA de gran tamaño a velocidad récord y sin gastar una fortuna. Su fácil uso y alta eficiencia hacen que el entrenamiento RLHF sea accesible incluso para los científicos de datos con recursos limitados, fomentando así la innovación y el desarrollo en el campo de la IA.

Puedes aprender más sobre DeepSpeed-Chat en su repositorio Github.