¿Te has preguntado alguna vez cómo las inteligencias artificiales generativas se adaptan a tareas específicas y mejoran su rendimiento en áreas particulares?

La respuesta a esta pregunta se encuentra en el proceso conocido como «fine tuning«.

En este artículo, exploraremos esta técnica y cómo se aplica en el mundo de las IA generativas.

El proceso del «fine tuning»

El «fine tuning» es un enfoque utilizado en el aprendizaje por transferencia¹, donde se adaptan los parámetros de un modelo preentrenado para una tarea o dominio específico². Esto se hace con el fin de mejorar el rendimiento en esa área. Algunas razones por las que el «fine tuning» es importante en las IA generativas incluyen:

Aprovechamiento de conocimientos previos

Al utilizar un modelo preentrenado, se beneficia de lo que el modelo ya ha aprendido². Esto permite un entrenamiento más rápido y eficiente en la tarea específica.

Mejora del rendimiento

El «fine tuning» permite mejorar la precisión y la calidad de las predicciones del modelo en la tarea específica¹. Esto se logra adaptando los parámetros del modelo a los datos y características particulares de esa tarea.

Uso eficiente de recursos

Cuando se dispone de conjuntos de datos limitados para la tarea específica, el «fine tuning» resulta especialmente útil³. Permite aprovechar el conocimiento adquirido por el modelo en conjuntos de datos más grandes y generales.

Aplicabilidad en diversos dominios

El «fine tuning» es común en diferentes áreas, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora¹. Por ejemplo, modelos de lenguaje grandes como GPT-2 de OpenAI pueden ser ajustados en tareas específicas de NLP para obtener mejores resultados que el modelo preentrenado.

«Fine tuning» vs. «transfer learning»

Si bien el «fine tuning» es una técnica de aprendizaje por transferencia, hay diferencias entre ambos enfoques. En el «transfer learning», las capas y los parámetros aprendidos del modelo preentrenado se mantienen sin cambios, y solo se modifican las últimas capas para adaptarse a la nueva tarea⁴. Por otro lado, en el «fine tuning», algunas capas previamente entrenadas se «descongelan» y se ajustan sus parámetros durante el entrenamiento en la nueva tarea⁴. Esto permite una mayor adaptación del modelo a la nueva tarea, especialmente cuando hay diferencias significativas entre los conjuntos de datos de ambas tareas.

Imagine que el «transfer learning» es como tomar una receta de cocina y modificarla ligeramente para satisfacer las preferencias personales, mientras que el «fine tuning» es como ajustar meticulosamente los ingredientes y las proporciones para crear un plato completamente nuevo y personalizado.

Aplicaciones prácticas del «fine tuning»

Una plataforma que facilita la implementación del «fine tuning» es Monster API. Esta plataforma descentralizada de GPU ofrece una solución sin código para ajustar modelos, como Llama 7B, OPT 125m, GPT J 6B, entre otros⁵.

Al utilizar Monster API, es posible ajustar el OPT-6B de Meta en el conjunto de datos Alpaca-GPT-4 por solo $10 (1 época)⁶. Esto ahorra tiempo y esfuerzo, ya que no es necesario configurar todo el proceso desde cero.

Conclusión

El «fine tuning» es una técnica poderosa en el campo de la inteligencia artificial generativa. Permite a los modelos adaptarse a tareas específicas y mejorar su rendimiento en áreas particulares. Ya sea en el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora u otros dominios, el «fine tuning» es un enfoque valioso que facilita el aprendizaje y la adaptación de las IA generativas.