Publicado el 13/02/2024

Fine-Tuning en IA: Qué es y Cómo Funciona

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La tecnología tiene muchas ramas que no solo son impresionantes, sino muy interesantes e incluso un poco complejas. De hecho, desarrollar y entrenar una red desde cero representa una tarea intensa donde se requieren conjunto de datos para obtener un resultado.

Cuando se necesita ayuda en este ámbito, el fine-tuning puede ser una gran solución porque trabaja con modelos previamente entrenados para realizar una tarea y resolver una nueva basándose en ciertas reglas. A continuación, nos adentraremos mucho más en el tema.

¿Qué es fine tuning en IA?

Para quienes no tengan idea de qué es el fine-tuning, puede parecer un concepto complicado, pero no es así. Básicamente, es un proceso basado en inteligencia artificial generativa cuyo objetivo es adaptar y mejorar los modelos preentrenados a tareas específicas. Conoce el reglamento de la inteligencia artificial

La idea es realizar un ajuste fino partiendo de datos para evitar definir una estructura de red neuronal y hacer un entrenamiento desde el principio.

¿Cómo funciona fine-tuning? 

El funcionamiento de fine-tuning con IA resulta un tanto complejo, pero te daremos una idea explicándote el inicio de un comando de documento de OpenAI que se pegará posteriormente en la terminal. Esto es lo que debes hacer: 

  1. Define el comando para fine-tuning en el documento OpenAI
  2. Copia el comando en tu terminal
  3. Reemplaza el segmento donde eliges tu archivo en formato JSONL por: data_yourfile.jsonl
  4. Cambia -m por el modelo que deseas personalizar

Al ejecutar el comando deberás esperar un poco porque recuerda que se trata de una máquina que procesará al menos 2000 ejemplos de entrenamiento. Así que con el pasar de unos minutos tendrás tus resultados del fine-tuning con el modelo y el costo. Si está en cero en la lista, significa que el proceso ha terminado. Al finalizar el fine-tuning debes usar y evaluar el modelo.

¿Por qué es importante el fine-tuning?

El fine-tuning o ajuste fino es una herramienta que permite disminuir la cantidad de entrenamiento, ahorrando tiempo y recursos de computación. Los expertos consideran que es un sistema importante porque da paso al ajuste de características del lenguaje y de tareas determinadas un objetivo específico. Es una manera de darle un toque especial al modelo que estás creando para hacerlo más distinguido.

Diferencias entre fine-tuning y el Transfer learning

La mayoría de los usuarios desean conocer cuáles son las diferencias entre el fine-tuning y el transfer learning. Aunque se trata de sistemas tecnológicos un poco complejos, no son exactamente iguales. A continuación, te daremos más detalles:

Enfoque de entrenamiento

El transfer learning se encarga de congelar las capas entrenadas para que el usuario solo se encargue de entrenar nuevas capas de la parte superior.

Tiempo de capacitación

En este caso, el fine-tuning requiere más tiempo para la capacitación en todos los casos y mucho más cuando se trata de actualizar una gran cantidad de capas entrenadas. Por el contrario, el aprendizaje por transferencia requiere un tiempo menor de capacitación porque entrena menos parámetros.

Similitudes en dominio

Enfocándonos en el aprendizaje por transferencia, es ideal cuando la tarea es similar al dominio original en el que se entrenó el modelo. Por otro lado, el fine-tuning es más conveniente cuando el conjunto de datos es grande y de relación con los datos originales.

Recursos computacionales

El transfer learning necesita menos recursos computacionales porque solo sirve para entrenar las nuevas capas. Sin embargo, el fine-tuning requiere más recursos para actualizar más cantidad de capas entrenadas.

Tamaño de datos

La última diferencia es que el aprendizaje automático es perfecto cuando el conjunto de la Base de datos con MYsQL nuevos es pequeño, mientras que el ajuste fino sí funciona en casos donde el conjunto de datos es más grande.

¿Qué modelos de Open AI se pueden personalizar con fine-tuning?

Al utilizar Fine-Tuning para personalizar Open AI, es importantísimo conocer qué modelos están disponibles, pues no todos son maleables a los deseos del usuario. En este sentido, te cuento que únicamente podrás personalizar los modelos Babbage, Curie, DaVinci y ADA.

Beneficios de usar fine-tuning

Indudablemente, existen muchos beneficios por usar fine-tuning. Así que hemos decidido contarte más al respecto:

Adaptación de modelos preentrenados

El fine-tuning tiene la tarea de adaptar un modelo entrenado por medio de diversos pasos. De esta manera, ajustan los parámetros con ejemplos de texto para darle conocimientos textualizados al modelo en cuestión. 

Traducción y más campos de aplicación

Además de lo mencionado anteriormente, también es posible trabajar con traducción por medio del fine-tuning. De ahí el interés de agencias profesionales por usar este modelo para mejorar la calidad de las traducciones que ofrecen.

Mayor rendimiento de tareas

Con la utilización del fine-tuning se busca optimizar el rendimiento de diversos modelos en tareas específicas, ajustando parámetros para garantizar una mayor capacidad de comprensión, análisis y resolución de respuestas relevantes en un ámbito determinado.

Posibilidad de usar el modelo GPT con fine-tuning

Con la herramienta en IA podrás aprovechar el modelo preentrenado de ChatGPT, específicamente sus conocimientos y habilidades para agilizar la adaptación de varias tareas.

Consejos prácticos para usar fine-tuning 

¡Estamos llegando casi al final de este interesante artículo! Pero no podemos dejar de darte algunos consejos para utilizar fine-tuning y aprovecharlo al máximo. ¡Lee con atención!

Para aprovechar las funciones de fine-tuning necesitas datos de calidad

Si utilizas datos dañados o de poca calidad, no tendrás resultados eficaces con fine-tuning. El sistema requiere información y estructura con relevancia en el objetivo.

Ajuste de datos propios con ayuda del transfer learning

Gracias al fine-tuning es posible ajustar parámetros de modelos con datos propios para que la inteligencia artificial pueda corregir problemas particulares. Ahora bien, para aprovechar al máximo el sistema, te recomendamos usar el transfer-learning que es capaz de transferir dichos conocimientos a tu nueva tarea, agilizando el proceso y ayudando a la primera IA mencionada.

¿Te gustaría aprender más sobre IA?

No hay discusión, el mundo de la inteligencia artificial generativa es muy amplio y complejo. Si no eres un experto, o incluso teniendo conocimientos previos por haber tomado algún curso de IA generativa, te recomendamos cursar el Máster en Inteligencia Artificial Online  para aprovechar las posibilidades que da la IA de mejorar en diversos campos de la vida, especialmente a nivel profesional. 

El máster se lleva a cabo en idioma español por dos modalidades: live streaming y online flexible. Tiene un año de duración y tiene una calidad impecable; empresas reconocidas como Naturgy y el Banco de España se han formado con la escuela EBIS Business Techschool. 

Conclusión

En definitiva, el fine-tuning es otra de las increíbles herramientas de la inteligencia artificial que potencian algunos procesos y facilitan las tareas de los profesionales. A pesar de ser un concepto que requiere mucho más estudio para poder utilizarlo, merece la pena tener al menos una idea para interesarse en el sistema y comenzar a aprovechar sus increíbles ventajas. 

Si después de leernos deseas aplicar el fine-tuning a tu trabajo, te lo recomendamos al cien por ciento. Será una manera de adaptar y mejorar modelos preentrenados a tareas específicas y no tendrás que empezar desde cero.



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