Conceptos Básicos de Fine-Tuning de LLM
Cuándo y cómo personalizar modelos de lenguaje para casos de uso específicos.
Conceptos Básicos de Fine-Tuning de LLM
El fine-tuning crea modelos especializados entrenando un modelo base con ejemplos específicos.
Entendiendo el Fine-Tuning
Fine-tuning completo: Actualiza todo el modelo. Costoso pero potente. PEFT / LoRA: Actualiza capas pequeñas, manteniendo el modelo base congelado. Eficiente y más accesible.
Cuándo Usarlo
Usa fine-tuning para formato/estilo consistente, jerga de dominio específica o tareas repetitivas de alto volumen donde el prompting falla. El prompting es mejor para tareas variadas o cuando hay pocos datos.
El Proceso
- Preparación de Datos: Colección de pares entrada-salida de alta calidad.
- Entrenamiento: Configuración y ejecución del proceso.
- Evaluación: Pruebas rigurosas antes de producción.
- Despliegue: Integración en aplicaciones.
Plataformas
OpenAI: API accesible para GPT-3.5/4. Open Source: Hugging Face para control total sobre modelos como Llama o Mistral.
Costos y Mejores Prácticas
Considera costos de computación y preparación de datos. Empieza siempre con prompting. Invierte en calidad de datos. Mantén datos de prueba separados e itera.