En el ámbito de la inteligencia artificial, uno de los procesos más relevantes es el ajuste fino de modelos base (FMs), lo que permite mejorar su capacidad de comprensión y producir resultados precisos y específicos para diferentes dominios. Este enfoque se ha destacado en un reciente experimento que utiliza Amazon SageMaker Autopilot y el SDK AutoMLV2 para ajustar un modelo Meta Llama2-7B en tareas de respuesta a preguntas, particularmente en exámenes de ciencias que abarcan física, química y biología.
Este proceso no solo es aplicable a tareas de respuesta a preguntas, sino que también se puede extender a otras áreas como la generación de resúmenes o la generación de textos en sectores como la atención médica, la educación o los servicios financieros. La funcionalidad de AutoMLV2 permite la instrucción y ajuste fino de una variedad de FMs mediante Amazon SageMaker JumpStart. Para automatizar las diversas etapas del flujo de trabajo, Amazon SageMaker Pipelines es utilizado para la preparación de datos, el ajuste fino y la creación del modelo.
La metodología implica utilizar el conjunto de datos SciQ, un repositorio que ofrece preguntas de examen relacionadas con las ciencias, para entrenar el modelo Llama2-7B. Este conjunto de datos es preparado adecuadamente para ser compatible con SageMaker Autopilot, dividiéndolo en archivos CSV que contienen columnas de entradas y salidas, donde las entradas representan el prompt y las salidas contienen las respuestas reales.
La configuración del proceso de ajuste fino se realiza a través de una serie de parámetros tales como el nombre del modelo base, la aceptación de los contratos de licencia del usuario final (EULA), y los hiperparámetros que optimizan el aprendizaje del modelo, como el número de épocas y la tasa de aprendizaje. Estos ajustes permiten personalizar el entrenamiento del modelo basado en las necesidades específicas del problema.
Una vez afinado, el modelo es desplegado en un punto de inferencia en tiempo real, permitiendo obtener resultados instantáneos. La evaluación de estos modelos se realiza a través de la biblioteca fmeval, que ofrece una evaluación detallada basada en métricas personalizadas, asegurando que el modelo se comporte de manera adecuada en entornos reales.
Este enfoque no solo mejora la precisión del modelo en la tarea asignada, sino que también optimiza el proceso de implementación y evaluación, simplificando significativamente el despliegue de modelos en plataformas de producción. Además, se establece un control de calidad mediante la evaluación de métricas de rendimiento, asegurando que solo los modelos de alto rendimiento sean registrados y desplegados.
En conjunto, este flujo automatizado representa un paso significativo hacia la implementación eficiente y eficaz de modelos de lenguaje de gran escala, permitiendo una integración más fluida en sistemas que requieren inferencias en tiempo real con un alto grado de precisión y relevancia.
vía: AWS machine learning blog
