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El preentrenamiento de grandes modelos de lenguaje generalmente requiere cantidades masivas de recursos, tanto en términos de computación como de datos. Las fuentes web comúnmente usadas, como Common Crawl, pueden contener el suficiente ruido para que el preentrenamiento no sea óptimo. En este trabajo experimentamos con diferentes métodos de muestreo de la versión en español de mC4 y presentamos una técnica novedosa centrada en datos que llamamos muestreo de perplejidad y que permite el preentrenamiento de modelos de lenguaje en aproximadamente la mitad de pasos, y con una quinta parte de los datos normalmente necesarios. Los modelos obtenidos logran resultados comparables e incluso superan el estado del arte para ciertas tareas. Nuestro trabajo es una muestra de la versatilidad de los modelos Transformers en cuanto a aprendizaje práctico y allana el camino para que otros equipos pequeños entrenen sus modelos con un presupuesto limitado.
The pre-training of large language models usually requires massive amounts of resources, both in terms of computation and data. Frequently used web sources such as Common Crawl might contain enough noise to make this pretraining sub-optimal. In this work, we experiment with different sampling methods from the Spanish version of mC4, and present a novel data-centric technique which we name perplexity sampling that enables the pre-training of language models in roughly half the amount of steps and using one fifth of the data. The resulting models are comparable to the current state-of-the-art, and even achieve better results for certain tasks. Our work is proof of the versatility of Transformers, and paves the way for small teams to train their models on a limited budget.
