Cómo construir un LLM (desde cero)

El libro Build a Large Language Model (from Scratch) de Sebastian Raschka es todo lo que necesitas para ser capaz de construir un LLM paso a paso y desde cero.

Aquí encontrarás un resumen completo de todos los capítulos del libro Build a Large Language Model (from scratch) para que luego puedas decidir si quieres leerlo completo y profundizar o te quedas sólo con los puntos principales y ahorras tiempo.

No hay mejor manera de entender algo que construirlo por ti mismo así que cuando hayas leído el libro y construido todas las piezas de un LLM, probablemente sabrás más de modelos del lenguaje que el 95% de los expertos en IA.

A lo largo de 368 páginas meticulosamente estructuradas, Sebastian Raschka nos guía paso a paso por el proceso completo de construcción de un LLM utilizando PyTorch, desde los fundamentos hasta un modelo funcional.

Lo que aprenderás en cada etapa:

1. Preparación de datos y procesamiento de texto

• Comprenderás la tokenización utilizada en modelos GPT-2, entendiendo cómo el texto se convierte en números que el modelo puede procesar
• Comprenderás finalmente cómo funcionan los embeddings: la representación matemática que permite al modelo capturar el significado de las palabras
• Aprenderás a construir pipelines de datos eficientes para alimentar tu modelo

2. Mecanismos de atención: el corazón de los LLMs

• Implementarás desde cero los mecanismos de atención (self-attention, multi-head attention, causal attention)
• Entenderás por qué la atención es la innovación clave que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural
• Visualizarás cómo el modelo "presta atención" a diferentes partes del texto para generar respuestas coherentes

3. Arquitectura Transformer completa

• Construirás la arquitectura GPT-2 conectando todas las capas: embeddings, bloques de atención, feedforward networks y normalización.
• Comprenderás cómo fluye la información a través del modelo.
• Entenderás las decisiones de diseño detrás de cada componente.
  

4. Pre-entrenamiento: enseñando al modelo a generar texto

• Implementarás el proceso de pre-entrenamiento donde el modelo aprende a predecir la siguiente palabra
• Aprenderás a cargar los coeficientes de modelos entrenados por otros para poder utilizarlos sin tener que entrenarlos desde cero.
  

5. Fine-tuning para casos de uso específicos
El libro te enseña dos aplicaciones prácticas del fine-tuning:

• Clasificación de textos: Adapta tu modelo para categorizar documentos, analizar sentimientos o etiquetar contenido
• Modelo conversacional: Transforma tu LLM en un asistente que sigue instrucciones, creando tu propio ChatGPT a escala personalizado.

El libro explica de manera clara y accesible cómo funcionan los modelos del lenguaje.

A diferencia de otros recursos que solo explican teoría o usan librerías de alto nivel como cajas negras, el libro de Raschka te hace implementar cada componente desde cero.

Terminarás no solo con un modelo funcional, sino con una comprensión profunda de cómo y por qué funciona cada pieza.

Ideal para: Data scientists, ML engineers y desarrolladores que quieren entender LLMs desde los fundamentos hasta la implementación práctica.

Requisitos: Para sacarle el máximo partido al libro deberías contar con conocimientos básicos de Python y entender los conceptos fundamentales de machine learning. El libro te guía en el resto.

Todos los capítulos de este libro

A continuación puedes acceder al resumen de cada capítulo del libro Build a Large Language Model (from scratch).