Un enfoque innovador arroja luz sobre el comportamiento de los modelos de lenguaje contextual a través del estudio de las dimensiones intrínsecas de sus espacios de incrustación latente. En un intento por comprender mejor los efectos del entrenamiento y afinamiento, un grupo de investigadores ha utilizado la técnica geométrica del estimador TwoNN para medir las dimensiones locales de los modelos y observar cómo varían durante estos procesos.
El estudio revela que la dimensión local media de un modelo puede predecir cuándo sus capacidades de entrenamiento están agotadas. Esto se ha ilustrado a través de tareas específicas, como el seguimiento del estado de diálogo, donde la estabilización de la dimensión coincide con la estabilización del modelo, o en tareas de reconocimiento emocional, donde un aumento inicial de la dimensión seguido de una caída puede indicar el fenómeno de overfitting.
Particularmente notable es cómo la dimensión local puede predecir el fenómeno de “grokking”, donde un modelo, después de un entrenamiento extendido, sorprendentemente supera los límites del conjunto de entrenamiento demostrando habilidades inesperadas en datos de validación. Los resultados sugieren que una reducción en la dimensión local media tiende a acompañar mejoras en el rendimiento, lo que brinda a los practicantes una herramienta poderosa para interpretar los modelos de lenguaje sin necesidad de datos de validación etiquetados.
Los experimentos también descubrieron que las dimensiones intrínsecas locales pueden servir como señales no supervisadas para detectar y prevenir el ajuste excesivo o sobreentrenamiento de los modelos en conjuntos de datos específicos. La disminución de las dimensiones locales a menudo señala una especialización mejorada del modelo en las tareas para las que ha sido afinado.
En conclusión, este enfoque permite a los profesionales desarrollar una comprensión más profunda sobre cómo las modificaciones estructurales en los modelos de lenguaje pueden ofrecer perspectivas sin supervisión sobre su comportamiento, suplimentando los métodos de evaluación tradicionales.