{"id":45258,"date":"2024-08-07T09:50:42","date_gmt":"2024-08-07T07:50:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=45258"},"modified":"2024-08-07T09:56:46","modified_gmt":"2024-08-07T07:56:46","slug":"aprendizaje-federado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/aprendizaje-federado","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 los LLM &#8220;locales&#8221; en tus propios dispositivos pueden ser la pr\u00f3xima gran novedad"},"content":{"rendered":"<p>La llegada de <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/modelo-linguistico-grande-llm\">los Grandes Modelos Ling\u00fc\u00edsticos (LLM)<\/a> ha marcado un cambio en varios sectores, sobre todo con modelos como <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/definition\/34933\/chatgpt\" target=\"_blank\">ChatGPT<\/a>, que muestran capacidades ling\u00fc\u00edsticas avanzadas y a\u00f1aden nuevas funciones.<\/p>\n<p>Una caracter\u00edstica emergente, <strong>el Aprendizaje Federado (FL), se perfila como el pr\u00f3ximo cambio potencial del juego<\/strong>, al permitir el entrenamiento de modelos a trav\u00e9s de dispositivos descentralizados o servidores que contienen muestras de datos locales.<\/p>\n<p>A diferencia de centralizar todos los datos, el FL entrena los modelos directamente en los dispositivos locales, enviando s\u00f3lo las actualizaciones del modelo a un servidor central para su agregaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Puedes ver ad\u00f3nde va esto: <strong>una versi\u00f3n extremadamente eficiente en tu tel\u00e9fono u ordenador<\/strong>, pero que sigue contribuyendo a la evoluci\u00f3n de los chatbots y tiene efectos generalmente favorables sobre la privacidad, la seguridad de los datos, los recursos computacionales y la escalabilidad.<\/p>\n<div>\n    <section class=\"toc-sticky w-100 bg-white \">\n        <div class=\"toc-sticky__container container\">\n            <div class=\"toc-sticky__open d-flex align-items-end\" data-bs-toggle=\"collapse\"\n                 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data-id=\"puntos_fuertes_y_retos_de_los_llm\"\n                               onclick=handleScrollToTitle(\"puntos_fuertes_y_retos_de_los_llm\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">Puntos fuertes y retos de los LLM<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                                                        <li class=\"StepProgress-item\">\n                                                <div class=\"StepProgress-item__group\">\n                            <a data-id=\"por_que_es_importante_el_aprendizaje_federado\"\n                               onclick=handleScrollToTitle(\"por_que_es_importante_el_aprendizaje_federado\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">\u00bfPor qu\u00e9 es importante el aprendizaje federado?<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                                                        <li class=\"StepProgress-item\">\n                                                <div class=\"StepProgress-item__group\">\n                            <a data-id=\"los_retos_del_aprendizaje_federado_en_los_llm\"\n                               onclick=handleScrollToTitle(\"los_retos_del_aprendizaje_federado_en_los_llm\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">Los retos del aprendizaje federado en los LLM<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                                                        <li class=\"StepProgress-item\">\n                                                <div class=\"StepProgress-item__group\">\n                            <a data-id=\"aprendizaje_federado_oportunidades_y_direcciones_futuras\"\n                               onclick=handleScrollToTitle(\"aprendizaje_federado_oportunidades_y_direcciones_futuras\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">Aprendizaje federado: Oportunidades y direcciones futuras<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                                                        <li class=\"StepProgress-item\">\n                                                <div class=\"StepProgress-item__group\">\n                            <a data-id=\"el_resultado_final\"\n                               onclick=handleScrollToTitle(\"el_resultado_final\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">El resultado final<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                    <\/ol>\n                <div class=\"toc-sticky__container__disperse\"><\/div>\n                <div class=\"toc-sticky__btn-top justify-content-center\">\n                    <button class=\"btn btn-link d-flex align-items-center\" onclick={btnTop()}><p>Ver m\u00e1s<\/p><img decoding=\"async\"\n                                src=\"\/wp-content\/plugins\/table-of-contents\/assets\/images\/arrow-up-circle.svg\"\n                                alt=\"arrow-up-circle\">\n                    <\/button>\n                <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/section>\n    <div class=\"toc-sticky-list\">\n        <div class=\"toc-sticky__container container\">\n            <div class=\"toc-sticky__open d-flex align-items-end\" data-bs-toggle=\"collapse\" aria-controls=\"multiCollapse2\" data-bs-target=\"#multiCollapse2\">\n                <button class=\"btn btn-primary collapse-action-btn p-1 rounded-circle\"\n                        type=\"button\">\n                    <i class=\"icon-chevron-up 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                          <\/div>\n                                                    <\/li>\n                                    <\/ol>\n            <\/div>\n            <div class=\"toc-sticky__container__disperse\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n\n<script id=\"toc-js\">\n    window.addEventListener(\"DOMContentLoaded\", () => {\n        const header = document.querySelector(\".header_wrapper\");\n\n        const pageLegend = document.querySelector('#multiCollapse1');\n        const pageLegendList = document.querySelector('#multiCollapse2');\n        const pageLegendCollapse = new bootstrap.Collapse(pageLegend, {toggle: document.querySelector(\".toc-sticky\").classList.contains('sticky')});\n\n        \/**\n         * Changing current title\n         *\/\n        (function (pageLegend) {\n            const titleNodes = pageLegend.querySelectorAll('.StepProgress-item__link');\n\n            if (!titleNodes.length) return;\n\n            const titles = 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document.querySelectorAll('.subList-in-progress').forEach((el) => {\n                        el.children[1].classList.remove('show');\n                        el.getElementsByClassName('icon-chevron-down')[0].classList.remove('up');\n                    });\n                    const currentEl = titles[current];\n                    currentEl.linkNode.classList.add('show');\n                }\n\n                titles.forEach((itm, i) => {\n                    itm.linkNode.parentNode.parentNode.classList.remove('current', 'is-done');\n                    if (current > i) {\n                        itm.linkNode.parentNode.parentNode.classList.add('is-done')\n                    };\n                    if (current === i) {\n                      itm.linkNode.parentNode.parentNode.classList.add('current');\n                    };\n                })\n\n            }\n\n            changeCurrentTitle();\n\n            document.addEventListener('scroll', throttle(changeCurrentTitle, 50));\n        })(pageLegend);\n\n\n        \/**\n         *  Collapse\n         *\/\n        (function (pageLegend, header) {\n            const icon = pageLegend.parentNode.querySelector(\".collapse-action-btn i\");\n\n            const collapseToggle = (status) => (e) => {\n                if (!e.target.isEqualNode(pageLegend)) return;\n\n                icon.classList.toggle(\"up\");\n\n                const containerHeight = pageLegend.getBoundingClientRect().height;\n\n                const showSubtitleContent = () => {\n                    const currentId = document.getElementById('toc-current-title').getAttribute('data-current-id');\n                    const currentLevel = document.getElementById('toc-current-title').getAttribute('data-current-level');\n                    const currentSubTitle = currentLevel == 3 ? document.querySelector(`a[data-id=\"${currentId}\"]`).parentNode.parentNode.parentNode : false;\n\n                    if (!currentSubTitle) return;\n                    new bootstrap.Collapse(currentSubTitle, {toggle: false}).show();\n                }\n\n                showSubtitleContent();\n\t\t\t\tconsole.log(status+'fdsfsd'+containerHeight);\n                if (status === 'shown' && document.querySelector(\".toc-sticky\").classList.contains('sticky') ) {\n                    document.querySelector('html').classList.remove('overflow-hidden');\n                    pageLegend.classList.add('overflow-auto');\n                    pageLegend.style.height = `calc(100vh - ${header.getBoundingClientRect().height + document.querySelector('.toc-sticky__open').getBoundingClientRect().height + 16}px)`;\n                } else if (status === 'hide') {\n                    document.querySelector('html').removeClass('overflow-hidden');\n                    pageLegend.classList.remove('overflow-auto');\n                    pageLegend.style.height = 'auto';\n                }\n            }\n\n            pageLegend.addEventListener('shown.bs.collapse', collapseToggle('shown'));\n            pageLegend.addEventListener('hide.bs.collapse', collapseToggle('hide'));\n        })(pageLegend, header);\n\n        \/**\n         * Collapse sub-titles\n         *\/\n        (function (pageLegend) {\n            const collapseEls = pageLegend.querySelectorAll('.collapse');\n\n            collapseEls.forEach(function (el) {\n\n                const toggleArrowDirection = function (e) {\n                    if (!e.target.isEqualNode(el)) return;\n\n                    const id = this.getAttribute('id');\n                    document.querySelector(`.collapse-action-btn[data-bs-target=\"#${id}\"] .icon-chevron-down`).classList.toggle('up');\n                }\n                el.addEventListener('shown.bs.collapse', toggleArrowDirection);\n                el.addEventListener('hide.bs.collapse', toggleArrowDirection);\n            })\n        })(pageLegend);\n\n        \/**\n         *  Collapse main title\n         *\/\n        (function (pageLegendList) {\n            const icon = pageLegendList.parentNode.querySelector(\".collapse-action-btn i\");\n\n            const collapseToggle = () => (e) => {\n                if (!e.target.isEqualNode(pageLegendList)) return;\n\n                icon.classList.toggle(\"up\");\n\n            }\n            pageLegendList.addEventListener('shown.bs.collapse', collapseToggle());\n            pageLegendList.addEventListener('hide.bs.collapse', collapseToggle());\n        })(pageLegendList);\n\n        (function (pageLegendList) {\n            const collapseEls = pageLegendList.querySelectorAll('.collapse');\n\n            collapseEls.forEach(function (el) {\n\n                const toggleArrowDirection = function (e) {\n                    if (!e.target.isEqualNode(el)) return;\n\n                    const id = this.getAttribute('id');\n                    document.querySelector(`.toc-sticky-list .collapse-action-btn[data-bs-target=\"#${id}\"] .icon-chevron-down`).classList.toggle('up');\n                }\n                el.addEventListener('shown.bs.collapse', toggleArrowDirection);\n                el.addEventListener('hide.bs.collapse', toggleArrowDirection);\n            })\n        })(pageLegendList);\n\n        \/**\n         * Sticky functionality\n         * Source: https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/17893771\/javascript-sticky-div-after-scroll\n         *\/\n        (function (header, pageLegendCollapse) {\n            \/\/ set everything outside the onscroll event (less work per scroll)\n            const target = document.querySelector(\".toc-sticky\");\n            const targetListStatic = document.querySelector(\".toc-sticky-list\");\n\n            if (!target || !header) return;\n\n            const headerHeight = header.getBoundingClientRect().height;\n            const targetHeight = targetListStatic.getBoundingClientRect().height;\n\n            \/\/ -headerHeight so it won't be jumpy\n            const stop = targetListStatic.offsetTop + headerHeight + targetHeight;\n            const docBody =\n                document.documentElement || document.body.parentNode || document.body;\n            const hasOffset = window.pageYOffset !== undefined;\n\n            const applySticky = function () {\n                \/\/ cross-browser compatible scrollTop.\n                const scrollTop = hasOffset ? window.pageYOffset : docBody.scrollTop;\n\n                \/\/ if user scrolls to headerHeight from the top of the target div\n                if (scrollTop >= stop) {\n                    pageLegendCollapse.hide();\n                    \/\/ stick the div\n                    target.classList.add(\"sticky\");\n                    \/\/target.style.marginTop = `${headerHeight}px`;\n                } else {\n                    pageLegendCollapse.show();\n                    \/\/ release the div\n                    target.classList.remove(\"sticky\");\n                    target.style.marginTop = \"\";\n                }\n            }\n\n            applySticky();\n\n            window.addEventListener('scroll', applySticky);\n        })(header, pageLegendCollapse);\n\tjQuery('span.show_moretoc').click(function(){\n\t\tjQuery('span.show_moretoc').hide();\n\t   jQuery('.ms_hidetoc').show();\n\t});\n    });\n\n    \/\/ When the user clicks on the button, scroll to the top of the document\n    function btnTop() {\n        const pageLegend = document.querySelector('#multiCollapse1');\n        document.querySelector('html').classList.remove('overflow-hidden');\n        pageLegend.classList.remove('overflow-auto');\n        pageLegend.style.height = 'auto';\n        window.scrollTo({\n            top: 0,\n            behavior: 'smooth'\n        });\n    }\n\n    const handleScrollToTitle = (id) => {\n        const el = document.getElementById(id);\n        const headerHeightDifference = window.innerWidth < 992 ? -30 : -15;\n        window.scrollTo({\n            top: el.offsetTop - 60 - headerHeightDifference - 10,\n        });\n    }\n<\/script>\n\n<h2><span id=\"puntos_fuertes_y_retos_de_los_llm\">Puntos fuertes y retos de los LLM<\/span><\/h2>\n<p>Los LLM derivan su fuerza de la capacidad de analizar vastos conjuntos de datos y generar respuestas similares a las humanas, lo que <strong>los hace indispensables en tareas que requieren la comprensi\u00f3n del lenguaje natural.<\/strong><\/p>\n<p>Por ejemplo, los LLM pueden cribar y resumir la literatura m\u00e9dica en el \u00e1mbito de la sanidad, proporcionando informaci\u00f3n valiosa a investigadores y profesionales. <strong>En educaci\u00f3n, estos modelos pueden ayudar a crear experiencias de aprendizaje interactivas y personalizadas.<\/strong><\/p>\n<p>Del mismo modo, en finanzas, los LLM pueden ayudar en el an\u00e1lisis de datos y los procesos de toma de decisiones, mientras que en atenci\u00f3n al cliente, pueden automatizar las respuestas, mejorando la eficacia y la capacidad de respuesta.<\/p>\n<p>Sin embargo,<strong> la eficacia de los LLM para tareas especializadas a menudo depende del ajuste fino, un proceso que refina las capacidades del modelo para dominios espec\u00edficos.<\/strong> A pesar de sus ventajas, el ajuste fino plantea retos, ya que exige importantes recursos inform\u00e1ticos y se enfrenta a limitaciones a la hora de adquirir datos espec\u00edficos del dominio, sobre todo cuando las cuestiones de privacidad restringen la disponibilidad y el intercambio de datos.<\/p>\n<p>Alcanzar un equilibrio entre la necesidad de ajuste fino y las limitaciones impuestas por los requisitos de recursos y la disponibilidad de datos se convierte en una consideraci\u00f3n cr\u00edtica para las organizaciones que aprovechan los LLM en sus flujos de trabajo.<\/p>\n<h2><span id=\"por_que_es_importante_el_aprendizaje_federado\">\u00bfPor qu\u00e9 es importante el aprendizaje federado?<\/span><\/h2>\n<p><b><strong>1.<\/strong><\/b> <b><strong>Preservaci\u00f3n de la privacidad y seguridad mejorada:<\/strong><\/b> El FL salvaguarda la privacidad del usuario enviando a un servidor central s\u00f3lo las actualizaciones del modelo, no los datos en bruto. Este m\u00e9todo <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/descentralizacion\">descentralizado<\/a> se ajusta a la normativa sobre privacidad y minimiza el riesgo de filtraci\u00f3n de datos, garantizando su seguridad. Dado que la privacidad de los datos es cada vez m\u00e1s crucial, FL ofrece una soluci\u00f3n que permite a las organizaciones cumplir las leyes de protecci\u00f3n de datos al tiempo que aprovechan la potencia de los LLM.<\/p>\n<p><b><strong>2.<\/strong><\/b> <b><strong>Escalabilidad y rentabilidad:<\/strong><\/b> La formaci\u00f3n descentralizada de FL reparte la carga de trabajo computacional, mejorando la escalabilidad y aportando un ahorro sustancial de costes. Al aprovechar la potencia computacional de varios dispositivos, FL convierte el ajuste fino en un proceso manejable y econ\u00f3micamente eficiente. Esto es especialmente ventajoso para las organizaciones con recursos limitados, ya que democratiza el acceso a las ventajas de los LLM.<\/p>\n<p><b><strong>3.<\/strong><\/b> <b><strong>Mejora continua y adaptabilidad:<\/strong><\/b> Los escenarios del mundo real suelen implicar conjuntos de datos en continua expansi\u00f3n, lo que supone un reto para las actualizaciones continuas de ajuste. FL aborda sin problemas este reto permitiendo la integraci\u00f3n de los nuevos datos recogidos en los modelos existentes. Esto garantiza la mejora continua y la adaptabilidad a entornos cambiantes, haciendo de FL un elemento crucial en la evoluci\u00f3n de los LLM. En sectores din\u00e1micos como la sanidad y las finanzas, donde es primordial mantenerse al d\u00eda con la informaci\u00f3n m\u00e1s reciente, FL garantiza que los LLM sigan siendo relevantes y pr\u00e1cticos.<\/p>\n<p><b><strong>4.<\/strong><\/b> <b><strong>Experiencia de usuario mejorada con el despliegue local:<\/strong><\/b> FL aborda los problemas de privacidad y escalabilidad y mejora significativamente la experiencia del usuario. Al desplegar los modelos directamente en los dispositivos de borde, FL acelera las respuestas de los modelos, minimizando la latencia y garantizando respuestas r\u00e1pidas a los usuarios. El despliegue local facilita las tareas en tiempo real sin retrasos por problemas de red, mejorando la satisfacci\u00f3n del usuario. Este aspecto es especialmente relevante en aplicaciones donde las respuestas inmediatas son cr\u00edticas, como los asistentes virtuales y el servicio interactivo de atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n<h2><span id=\"los_retos_del_aprendizaje_federado_en_los_llm\">Los retos del aprendizaje federado en los LLM<\/span><\/h2>\n<p>Aunque el FL encierra un inmenso potencial, el desarrollo del aprendizaje federado para los LLM se encuentra a\u00fan en una fase prematura, debido principalmente a los siguientes retos:<\/p>\n<p><b><strong>1.<\/strong><\/b> <b><strong>Modelos grandes, grandes demandas:<\/strong><\/b> Los LLM exigen una cantidad considerable de memoria, comunicaci\u00f3n y recursos inform\u00e1ticos. Los m\u00e9todos convencionales de FL implican transmitir y entrenar todo el LLM entre varios clientes utilizando sus datos locales. Sin embargo, el tama\u00f1o considerable de los LLM introduce complejidades relacionadas con el almacenamiento, la transmisi\u00f3n del modelo y los recursos inform\u00e1ticos necesarios para el entrenamiento o el ajuste fino. Este reto se intensifica en escenarios con capacidades limitadas de almacenamiento y c\u00e1lculo, especialmente en la FL entre dispositivos.<\/p>\n<p><b><strong>2.<\/strong><\/b> <b><strong>LLM propios:<\/strong><\/b> Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos patentados plantean problemas, ya que los clientes no son sus propietarios. Permitir el ajuste fino federado sin acceder a todo el modelo se hace necesario, especialmente en los LLM de c\u00f3digo cerrado.<\/p>\n<h2><span id=\"aprendizaje_federado_oportunidades_y_direcciones_futuras\">Aprendizaje federado: Oportunidades y direcciones futuras<\/span><\/h2>\n<p>A pesar de los retos, el FL puede superar potencialmente los obst\u00e1culos asociados al uso de los LLM. El preentrenamiento colaborativo y el ajuste fino<strong> mejoran la solidez de los LLM<\/strong>, y los algoritmos eficientes abordan los retos de memoria, comunicaci\u00f3n y computaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El dise\u00f1o de sistemas FL espec\u00edficos para los LLM y el aprovechamiento de los datos descentralizados presentan interesantes oportunidades para el futuro.<\/p>\n<p>A medida que evoluciona la tecnolog\u00eda, la FL emerge como un actor cr\u00edtico para garantizar la eficacia, adaptabilidad y seguridad de los LLM en diversas aplicaciones e industrias. Las oportunidades de colaboraci\u00f3n, la formaci\u00f3n eficaz y las soluciones innovadoras que aporta FL allanan el camino hacia un futuro en el que los LLM puedan alcanzar realmente todo su potencial.<\/p>\n<h2><span id=\"el_resultado_final\">El resultado final<\/span><\/h2>\n<p>La<strong> integraci\u00f3n del Aprendizaje Federado en la vida \u00fatil de los Grandes Modelos Ling\u00fc\u00edsticos<\/strong> promete oportunidades de colaboraci\u00f3n, formaci\u00f3n eficiente y soluciones innovadoras a los retos que plantean estos modelos ling\u00fc\u00edsticos avanzados.<\/p>\n<p>Mientras las organizaciones navegan por las complejidades del despliegue de los LLM, el FL destaca como un poderoso aliado, que ofrece una v\u00eda para superar los obst\u00e1culos y desbloquear el enorme potencial de estos modelos transformadores.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La llegada de los Grandes Modelos Ling\u00fc\u00edsticos (LLM) ha marcado un cambio en varios sectores, sobre todo con modelos como ChatGPT, que muestran capacidades ling\u00fc\u00edsticas avanzadas y a\u00f1aden nuevas funciones. 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