El ajuste y la generación mejorada por recuperación (RAG) son dos formas diferentes de ajustar los LLM para usos específicos. Elegir el método adecuado depende de factores como el tipo de tarea, si tienes suficientes datos y lo que quieres lograr.

Considera el ajuste cuando quieras que un LLM haga lo siguiente:

• Comprender un lenguaje o jerga específicos: Si tu proyecto usa muchos términos específicos de la industria, el ajuste puede ayudar al modelo a aprender y usar ese lenguaje correctamente.  
• Mejorar la exactitud en una tarea específica: El ajuste puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo si necesitas que realice una tarea específica, como clasificar opiniones de clientes o generar descripciones de productos. 
• Adaptar un estilo o tono en particular: Si quieres que el modelo genere texto que coincida con una voz de marca o un estilo de escritura específico, el ajuste puede ser útil.  
• Trabajar con datos limitados: Cuando tienes datos limitados, el ajuste puede ser más eficiente que entrenar un modelo desde cero porque aprovecha el conocimiento que el modelo previamente entrenado ya tiene.  
• Reducir los costos y la latencia: En los casos de uso con grandes volúmenes de datos, ajustar un modelo más pequeño puede ser más rentable que usar un modelo de uso general para cada solicitud.
• Manejar casos extremos: El ajuste puede mejorar la capacidad del modelo para manejar casos extremos e instrucciones complejos que son difíciles de abordar solo con la ingeniería de instrucciones.

El ajuste se basa en un LLM entrenado previamente. Estos modelos entrenados previamente ya adquirieron una gran cantidad de conocimiento general del lenguaje a partir de conjuntos de datos masivos. Durante el ajuste, el modelo se expone a un conjunto de datos más pequeño y específico para la tarea, y los parámetros internos del modelo (piensa en ellos como millones de pequeños botones que controlan su conocimiento) se ajustan para que coincidan mejor con los ejemplos del nuevo conjunto de datos. Este proceso de "reentrenamiento" actualiza discretamente el funcionamiento interno del modelo para que se convierta en un experto en el nuevo tema. Desglosemos el proceso de ajuste en algunos pasos prácticos:

Antes de comenzar el ajuste, es fundamental preparar tus datos. La calidad y la estructura de tus datos influyen directamente en el rendimiento del modelo ajustado. Esta etapa implica recopilar, limpiar, dar formato y dividir tus datos en conjuntos adecuados para el entrenamiento, la validación y las pruebas.

• Recopilar: Recopila los datos que usarás para ajustar el modelo. Estos datos deben ser pertinentes para la tarea específica en la que quieres que el modelo se destaque.
• Limpiar y dar formato: Limpia tus datos quitando errores, incoherencias y la información que no corresponda; asegúrate de que estén en un formato que el modelo pueda entender.
• Dividir datos: Divide tus datos en tres conjuntos: 1) entrenamiento (para entrenar el modelo), 2) validación (para supervisar el rendimiento del modelo y ajustar la configuración) y 3) prueba (para evaluar el rendimiento final del modelo ajustado).

Cuando se trata de los ajustes, tienes opciones sobre cuánto del modelo previamente entrenado quieres ajustar. El enfoque que elijas depende de factores como el tamaño de tu conjunto de datos, los recursos de procesamiento disponibles y el nivel de precisión deseado. Los dos enfoques principales son el ajuste completo y el ajuste eficiente de parámetros (PEFT).

Ajuste completo

En el ajuste completo, todos los parámetros del modelo se actualizan durante el entrenamiento. Este enfoque es adecuado cuando el conjunto de datos específico de la tarea es grande y significativamente diferente de los datos de entrenamiento previo.  

PEFT 

El ajuste eficiente de parámetros ofrece una forma más inteligente y eficaz de realizar ajustes. En lugar de volver a entrenar todo el modelo (lo que es lento y costoso), los métodos PEFT detienen el LLM original y agregan pequeñas capas nuevas entrenables.

Considéralo así: en lugar de reescribir un libro de texto de 1,000 páginas, solo agregas algunas páginas de notas con la información nueva y especializada. Esto hace que el proceso sea mucho más rápido y económico. Los métodos de PEFT más populares incluyen LoRA (adaptación de bajo rango) y QLoRA (adaptación de bajo rango cuantificada), que ofrecen una forma más eficiente de ajustar LLM. 

Con tus datos preparados y tu técnica seleccionada, es hora de entrenar el modelo. Aquí es donde el modelo aprende de tus datos y ajusta sus parámetros para mejorar el rendimiento en tu tarea específica. Es fundamental supervisar y ajustar cuidadosamente la configuración de entrenamiento para lograr resultados óptimos.

• Establece hiperparámetros: Configura parámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la cantidad de ciclos de entrenamiento. Estos parámetros ayudan a controlar cómo aprende el modelo.
• Comienza el entrenamiento: Ingresa los datos de entrenamiento en el modelo y deja que aprenda. Supervisa el rendimiento del modelo con el conjunto de validación.
• Ajusta según sea necesario: Si el modelo no funciona bien, puedes ajustar los hiperparámetros o probar una técnica de ajuste diferente.

La etapa final implica evaluar el rendimiento de tu modelo ajustado y, luego, implementarlo para su uso en el mundo real. Esto requiere evaluar su exactitud y eficiencia, y, luego, integrarlo en tu aplicación o sistema. Es posible que se necesiten una supervisión y un reentrenamiento continuos para mantener un rendimiento óptimo a lo largo del tiempo.

• Evalúa el rendimiento: Usa el conjunto de prueba para evaluar el rendimiento final del modelo ajustado. Consulta las métricas pertinentes para tu tarea, como la exactitud, la precisión y la recuperación.
• Implementa el modelo: Si estás satisfecho con el rendimiento, implementa el modelo en tu aplicación o sistema.
• Supervisa el rendimiento: Vigila el rendimiento del modelo en el mundo real y vuelve a entrenarlo según sea necesario para mantener la exactitud.

Existen diferentes formas de ajustar un modelo según tus objetivos y recursos:

Para aprovechar al máximo el ajuste, sigue estas prácticas recomendadas :  

• Calidad y cantidad de los datos: Usa un conjunto de datos de alta calidad que sea pertinente, diverso y lo suficientemente grande. La calidad de los datos es fundamental en el ajuste. Asegúrate de que los datos sean precisos, coherentes y estén libres de errores o sesgos. Por ejemplo, un conjunto de datos con etiquetas ruidosas o un formato incoherente puede obstaculizar significativamente la capacidad del modelo de aprender de forma eficaz.   
• Ajuste de hiperparámetros: Experimenta con diferentes hiperparámetros para encontrar la configuración óptima para tu tarea.   
• Evaluación periódica: Evalúa periódicamente el rendimiento del modelo durante el entrenamiento para hacer un seguimiento de su progreso y realizar los ajustes necesarios.   
• Evita el sobreajuste: Usa técnicas como la interrupción anticipada y la regularización para evitar el sobreajuste de los datos de entrenamiento.   
• Aborda el sesgo: Ten en cuenta los posibles sesgos en los datos y usa técnicas para mitigarlos en el modelo ajustado.

Si bien el ajuste puede ofrecer muchos beneficios, también hay algunos desafíos posibles que se deben tener en cuenta: 

• Sobreajuste: El modelo aprende los datos de entrenamiento demasiado bien y no se generaliza bien a los datos nuevos. Puedes usar técnicas como la regularización y la magnificación de datos para mitigar el sobreajuste.  
• Escasez de datos: Los datos insuficientes pueden limitar la eficacia del ajuste. Considera usar técnicas de magnificación de datos o aprendizaje por transferencia de otras tareas relacionadas.  
• Olvido catastrófico: Si especializas el modelo demasiado, puede olvidar su conocimiento general. Es como un médico experto que se convierte en un cirujano hiperespecializado, pero olvida los primeros auxilios básicos. Puedes usar técnicas como la regularización y los búferes de reproducción para mitigar el olvido catastrófico.  
• Recursos de procesamiento: Ajustar modelos grandes puede ser costoso en términos de procesamiento y requerir una cantidad significativa de memoria. Considera usar técnicas como PEFT, cuantización y entrenamiento distribuido para reducir los requisitos de procesamiento.  
• Evaluación: Evaluar el rendimiento de los LLM ajustados puede ser complejo, ya que requiere una selección cuidadosa de métricas y comparativas.  
• Desafíos del aprendizaje de múltiples tareas: El ajuste de LLM para el aprendizaje de múltiples tareas presenta desafíos únicos, como la interferencia de tareas, en la que diferentes objetivos chocan durante el entrenamiento, y el desequilibrio de datos, en el que las tareas con más datos son dominantes.