Humanos expertos en tecnología, ¡prepárense para un emocionante viaje al mundo de la inteligencia artificial! No daremos solo un vistazo; nos adentraremos en profundidad al modelo de chat de Qwen. ¿De qué hablaremos? Sobre la creación de un chatbot más inteligente que un zorro y que respete la privacidad como un superagente secreto. ¿Le interesa? ¡La respuesta debería ser “sí”! Comencemos nuestro viaje de comprensión de la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM)

IA generativa

IA generativa es la rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es crear de nuevos contenidos, ya sean textos, imágenes, música u otras formas multimedia. Este tipo de IA utiliza modelos de machine learning, sobre todo los generativos, para comprender los patrones, las características y las relaciones de los conjuntos de datos grandes y generar resultados nuevos y que se distingan del contenido creado por humanos.

Tipos de modelos generativos

Redes generativas antagónicas (Generative Adversarial Networks, GAN): Un tipo de arquitectura de red neuronal en la cual se entrenan a dos modelos (el generador y el discriminador) al mismo tiempo. El generador crea instancias de datos nuevas y el discriminador las evalúa. El proceso brinda resultados cada vez más convincentes.
Autocodificadores variacionales (Variational Autoencoders, VAE): Estos modelos generan instancias nuevas y similares a los datos de entrada. A menudo, se utilizan en la generación de imágenes.
Transformadores: Los modelos transformadores, como el transformador pre-entrenado generativo (Generative Pretrained Transformer, GPT), fueron originalmente diseñados para tareas de NLP y pueden generar texto coherente y contextualmente relevante. También se encuentran en proceso de adaptación para realizar tareas generativas para otros tipos de datos.

Aplicaciones

Creación de contenido: La IA generativa puede generar obras de arte originales, escribir historias o artículos, componer música y crear entornos virtuales para juegos y simulaciones.
Aumento de datos: Puede generar datos de entrenamiento adicionales para modelos de machine learning, lo que ayuda a mejorar la precisión y solidez.
Personalización: Los algoritmos pueden adaptar el contenido a las preferencias individuales, lo que mejora la participación.
Descubrimiento de fármacos: Los modelos generativos pueden proponer nuevas estructuras moleculares para fármacos, los cuales podrían ser eficaces contra enfermedades específicas.

Desafíos

Control de calidad: Asegurar que el contenido cumpla con los estándares de calidad y que no presente sesgos en los datos de capacitación.
Requisitos computacionales: A menudo, los modelos generativos de entrenamiento requieren una potencia computacional significativa y grandes conjuntos de datos.
Interpretabilidad: Comprender cómo estos modelos toman decisiones y generan resultados puede ser un desafío, lo que afecta la confianza y la fiabilidad.

La IA generativa evoluciona rápidamente y sus capacidades se expanden más allá de los límites de la creación automática, lo que ofrece oportunidades y desafíos emocionantes que deben administrarse con responsabilidad.

LLM

¿Qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM)? Los LLM son un tipo de inteligencia artificial que se basan en técnicas de aprendizaje profundo diseñadas para la comprensión, la generación y el trabajo con el lenguaje humano. Son “grandes” porque contienen millones, o incluso miles de millones, de parámetros, lo que les permite capturar una gran cantidad de datos de los significados y los contextos

Los LLM están entrenados con una gran cantidad de datos de texto y utilizan arquitecturas como la red neuronal transformadora, la cual puede procesar secuencias de datos (como las oraciones) y prestarles atención a las distintas partes de la secuencia al hacer predicciones. Esto los convierte particularmente efectivos para varias tareas de natural language processing (NLP), las cuales incluyen:

La generación de texto: Los LLM pueden escribir ensayos o poemas o generar códigos con las instrucciones que se les dan.

-La traducción: Son capaces de traducir texto entre varios idiomas con un alto grado de precisión.

Las respuestas de preguntas: Los LLM pueden responder a las preguntas al comprender el contexto y extraer información.
El resumen de información: Pueden condensar documentos largos en resúmenes concisos.
El análisis de sentimientos: Los LLM pueden determinar el sentimiento detrás del texto, como identificar si una revisión es positiva o negativa.

¿Por qué elegir Qwen? Un breve resumen

¿Se encuentra en la búsqueda de una IA que pueda, entre otras cosas, chatear, crear contenido, resumir y codificar y que respete el derecho a la privacidad? No busque más; el modelo de chat de Qwen llegó para transformar el centro de datos en un bastión de interacciones seguras con tecnología IA.

Qwen no es un chatbot más. Utiliza un modelo de lenguaje masivo y fue entrenado con la asombrosa cantidad de 3 billones de tokens de datos multilingües. Esta maravilla de la IA entiende a la perfección tanto el inglés como el chino y fue preparada para la interacción humana.

¿Por qué elegir el Qwen local?

Desplegar Qwen de manera local en el servidor significa tomar el control. Significa garantizar que las conversaciones, los datos procesados y la privacidad prometida permanezcan bajo su alcance. Ya sea que se trate de una empresa que busca integrar un sistema de chat inteligente, un desarrollador aficionado a la investigación de IA o simplemente un entusiasta ansioso por explorar los límites de la IA conversacional, Qwen es la mejor opción.

¿Por qué alojar los LLM de manera local? La respuesta son tres palabras: control, velocidad y privacidad. Mantenga los datos bajo su control, obtenga respuestas a la velocidad de la luz y descanse tranquilo con la seguridad de que su chatbot no cuenta sus secretos en todos los servicios públicos.

Impulsado por el código abierto y la comunidad

La comunidad del código abierto amplifica el espíritu de innovación de la IA. De acuerdo con esta tradición, el código original completo para el modelo de chat de Qwen está disponible en GitHub para que cualquier persona interesada en sumergirse en la mecánica del modelo contribuya en el desarrollo o simplemente lo utilice como un recurso de aprendizaje. Los investigadores, los desarrolladores o los aficionados a la IA pueden acceder al código fuente en Qwen.

Antes de empezar: Lo esencial

Antes de comenzar este viaje tecnológico, nos aseguremos de que cuente con todos los requisitos:

Un servidor Linux con una tarjeta GPU; la velocidad es esencial, tenemos que aceptarlo.
Python 3.6 o superior; la varita mágica de la programación.
pip o Anaconda; los administradores de paquetes más prácticos.
Git (opcional); para quienes prefieren los códigos recién salidos del repositorio.
Controladores NVIDIA, CUDA Toolkit y cuDNN; la santa trinidad de la aceleración de GPU.

¿Tiene todo? ¡Maravilloso! Pongamos las manos en la masa (de manera figurada, por supuesto).

Elaboración de la conversación: Dónde ejecutar el código Python

El código Python para chatear con Qwen es flexible, independiente de IDE y es la mejor opción para los fanáticos de Visual Studio Code, entusiastas de PyCharm o personas que disfrutan del estilo interactivo de los cuadernos de Jupyter. Con solo un entorno compatible con Python ya puede activar el compañero de chat con IA.

Un consejo profesional: Si utiliza VSCode, aproveche el terminal incorporado para ejecutar los scripts de Python sin problemas. Abra la paleta de comandos (Ctrl+Shift+P), escriba “Python: Python: Run Python File in Terminal” (ejecutar el archivo Python en el terminal) y VSCode hará el trabajo pesado. Las respuestas de Qwen aparecerán directamente en el terminal integrado.

Para quienes prefieren PyCharm, la ejecución del código es igual de fluida. Haga clic derecho en el script y seleccione “Ejecutar 'nombre_del_script.py'” e IDE ejecutará la conversación con Qwen. Las herramientas poderosas y las características de depuración de PyCharm lo convierten en la mejor opción para desarrollar interacciones más complejas.

Y esto no termina aquí. Hay una gran cantidad de editores de IDE y de códigos compatibles con Python. Seleccione el que mejor se adapte a los flujos de trabajo y comience a chatear.

Configuración de la tienda: Los entornos

Antes que nada, preparemos el servidor Linux. Asegúrese de que la lista de paquetes esté nueva y que Python y PIP estén listos para desplegar su magia.

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

Y ahora, el ingrediente secreto: un entorno virtual. Es como tener un espacio de trabajo propio donde nadie lo regaña por el desorden.

pip install --user virtualenv
virtualenv qwen_env
source qwen_env/bin/activate

Las herramientas: Instalación de dependencias

Se necesitan algunas herramientas para poder activar Qwen. Imagínese que busca los ingredientes para preparar un platillo digno de un reconocimiento.

pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers

Recuerde que PyTorch debe combinarse con CUDA; es como combinar un buen vino con el queso correcto.

El comienzo de Qwen: Inicialización del modelo

Hablar en mismo lenguaje: El “tokenizador”

Qwen le brinda significado a las palabras. El “tokenizador” realiza su trabajo y convierte los pensamientos en algo con lo que Qwen puede trabajar.

Desde transformadores, importe AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)

El cerebro de la operación: El modelo

La mente de Qwen es amplia y está lista para llenarse de conversaciones. Así se despierta a este gigante dormido

Desde “transformadores”, importe “AutoModelForCausalLM”
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()

Según su hardware, puede elegir utilizar distintos modos de precisión, como BF16 o FP16. Es como afinar una guitarra para tocar las notas perfectas.

Diálogos continuos con Qwen

Y ahora, la cereza del pastel: ¡A chatear con Qwen! Pero antes de que se deje llevar, hay algo crucial que debe conocer: el arte de la continuidad de la conversación.

Aquí hay un adelanto del tipo de réplica que puede esperar:

response, history = model.chat(tokenizer, "¡Hola, Qwen! ¿Qué tal la vida en el reino digital?", history=None)
print("Qwen:", response)

Lo primero que hacemos es saludar a Qwen sin ninguna interacción ni historial previo. Al establecer el historial en “None”, le decimos a Qwen: "Aquí comenzamos nuestra conversación". Qwen, con nada más que el impulso para continuar, responderá con la frescura de una nueva interacción.

Ahora, observe cómo se desarrolla la magia del contexto:

response, history = model.chat(tokenizer, "¿Qué opinas sobre el significado de la vida, del universo y de la existencia?", history=history)
print("Qwen:", response)

Aquí utilizamos el historial que permanece de la conversación anterior. Esto es como entregar a Qwen un diario con todo lo que hablamos hasta ahora. Con este contexto, Qwen puede elaborar una respuesta que no solo sea ingeniosa o profunda, sino que también esté conectada a nuestra conversación. Esta es la diferencia entre las conversaciones con un amigo que le conoce y hacerle preguntas a un extraño.

La importancia de “history” Si la conversación fuera un collar, el historial sería el hilo que une las perlas. Sin él, cada respuesta de Qwen sería una perla aislada, hermosa pero solitaria. Con el historial, todas las perlas están anudadas firmemente y crean una hermosa y cohesiva cadena de diálogo. El contexto es primordial en una conversación y el historial es quien lo aporta.
Mantener una conversación fluida: Al igual que en las interacciones humanas, la referencia a los comentarios, los chistes o las historias pasadas hace que la conversación sea interesante. Con el historial de la conversación, Qwen puede recordar y hacer referencia a conversaciones pasadas, lo que lo convierte en una conversación tanto continua como cautivadora.

Preparados, listos, ¡a chatear!

Ahora que ya conoce la importancia del contexto con el parámetro del historial, comience a utilizar el script de demostración y prepárese para una gran conversación con Qwen. Ya sea para discutir sobre el universo o para aprender la mejor receta de galletas digitales, Qwen está preparado para responder sus solicitudes con la elegancia de un conversador experimentado.

También, puede utilizar el script y comenzar la conversación. Es como abrir una caja de Pandora, pero en lugar de caos, obtienes una maravillosa conversación:

python qwen_chat.py

Y así llegamos al final. Su proprio compañero de chat de IA se encuentra listo para conquistar el mundo de las conversaciones.

Terminamos: El gran final

¡Felicidades! Sobrevivió al tumultuoso viaje a través del despliegue de IA como un experimentado capitán. Qwen ya está cómodamente instalado en el servidor y sus datos están bien asegurados.

Conozca las capacidades de Qwen, contribuya en el desarrollo y únase a una comunidad de personas que compartan la misma pasión por mejorar las conversaciones de IA.

Participe en diálogos asombrosos con su nuevo y brillante compañero de IA. Y, ¿quién sabe? Tal vez Qwen lo sorprenda con su sabiduría digital o una broma que lo hará reír hasta que le duela.

Este artículo fue originalmente escrito en inglés. Vea el artículo original aquí

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Despliegue su propio compañero de chat con IA: El despliegue del modelo de chat Qwen con la guía HunngingFace

IA generativa

Tipos de modelos generativos

Aplicaciones

Desafíos

LLM

¿Por qué elegir Qwen? Un breve resumen

¿Por qué elegir el Qwen local?

Impulsado por el código abierto y la comunidad

Antes de empezar: Lo esencial

Elaboración de la conversación: Dónde ejecutar el código Python

Configuración de la tienda: Los entornos

Las herramientas: Instalación de dependencias

El comienzo de Qwen: Inicialización del modelo

Hablar en mismo lenguaje: El “tokenizador”

El cerebro de la operación: El modelo

Diálogos continuos con Qwen

Preparados, listos, ¡a chatear!

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