No es novedad decir que todo lo relacionado con Inteligencia Artificial ha avanzado a pasos agigantados en el último tiempo, y los modelos de lenguaje como ChatGPT de OpenAI son un claro ejemplo de ello. Sin embargo, ¿sabías que es posible personalizar estos modelos para que se adapten aún mejor a tus necesidades específicas o a las de tus clientes? En este post, exploraremos el concepto de Fine-Tuning o «Afinación Fina» en español, una técnica que te permite obtener resultados personalizados de los modelos de lenguaje.

¿Qué es Fine-tuning?

En palabras sencillas, este proceso permite personalizar un modelo de lenguaje pre-entrenado para que se ajuste mejor a nuestras necesidades específicas. Esto se logra entrenando el modelo con un conjunto de datos específico, lo que le permite aprender y adaptarse a las características únicas de ese conjunto de datos. De esta manera, logramos crear un nuevo modelo personalizado con el nuevo entrenamiento proporcionado sobre el modelo base.

Por ejemplo, si estamos trabajando en una aplicación de chatbot para atención al cliente, es posible afinar un modelo con un conjunto de datos que contenga conversaciones de chat de atención al cliente. Esto permitirá que el modelo aprenda el tipo de lenguaje y las respuestas que son comunes en este contexto, mejorando así su rendimiento y la calidad de respuestas para esta necesidad específica.

¿Por qué utilizar Fine-tuning?

Como comentaba anteriormente, esta técnica puede ser clave para personalizar un modelo y crear una versión a nuestra medida o ajustada a las necesidades de un cliente.

Pero además de esto, el Fine-tuning tiene varias ventajas. En primer lugar, puede mejorar la calidad de los resultados generados por el modelo. Esto se debe a que el modelo puede aprender de muchos más ejemplos de los que cabrían en una simple solicitud de generación de texto. Además, con este tipo de entrenamiento se puede ser muy específico y lograr una adaptación mucho más enfocada.

Si bien el entrenamiento de Fine-tuning puede requerir del uso de tokens (los cuales tienen un costo), la afinación fina puede ayudar a ahorrar tokens en las consultas cuando el modelo esté implementado, ya que los mensajes de entrada pueden ser más cortos. Esto puede dar como resultado solicitudes de menor latencia y costos más bajos. Es decir, si el proyecto lo justifica, puede ayudarnos a mejorar la performance y también lograr una solución más económica a mediano o largo plazo.

Por último, una vez que un modelo ha sido afinado, si el escenario y las necesidades no varían, ya no sería necesario proporcionar ejemplos en la solicitud. Esto simplifica el proceso de generación de texto y hace que sea más fácil de usar. Está claro que esto dependerá del tipo de información y necesidades de cada proyecto.

Algunos detalles sobre Fine-tuning para tener en cuenta

Quienes han llegado hasta aquí y han estado experimentando con diferentes modelos de Inteligencia Artificial quizás se pregunten ¿todos los modelos pueden ser afinados con esta técnica? La respuesta corta sería no, ya que eso depende de varios factores.

Vale señalar que para obtener buenos resultados con la afinación fina, es necesario contar con un conjunto de datos de alta calidad. Es decir, información estructura y que sea relevante para el objetivo buscado. Esto puede ser un desafío si no tenemos acceso a tales datos o nuestro cliente no los ha preparado de manera adecuada. En muchos casos puede requerir de pasos previos antes de comenzar con la tarea de afinación.

¿Fine-tuning o embeddings?

Es importante saber que el Fine-tuning puede ser un proceso costoso y que consume mucho tiempo. Esto ocurre porque el proceso que implica entrenar el modelo en un conjunto de datos específico. Por esta razón es importante considerar que existen otros métodos para que una solución de Inteligencia Artificial pueda trabajar con nuestros datos. Como alternativa podemos pensar en implementar soluciones basadas en embeddings.

El uso de embeddings implica representar palabras o frases como vectores en un espacio de alta dimensionalidad. Estos vectores capturan la semántica de las palabras o frases, lo que permite que el modelo entienda mejor el contexto y genere respuestas más relevantes. Para utilizar esta técnica es fundamental dominar las bases de datos vectoriales.

Es importante tener en mente que la implementación de embeddings puede tener diferentes costos. Pero a diferencia de Fine-tuning, su uso no requiere reentrenar el modelo, lo que puede ahorrar tiempo y recursos.

En conclusión

Al entrenar un modelo con un conjunto de datos específico se pueden lograr excelente resultados. Con esto podremos hacer que el modelo resultante sea más eficiente en términos de uso de tokens, reducir costos y mejorar el rendimiento de la aplicación que estemos montando.

Sus casos de uso pueden ser múltiples, desde un sistema automatizado para atención al cliente, hasta una guía interactiva, un asistente personal inteligente o un traductor avanzado y específico. Todo dependerá de la solución que se requiera en cada caso.

Para completar, vale resaltar lo comentado anteriormente. El uso de Fine-tuning puede ser una técnica avanzada que ofrezca muchas soluciones, pero que también puede requerir de muchos recursos (en varios sentidos). Por esta razón es importante conocer sus virtudes, pero también tener en mente y estudiar otras alternativas. Aquí es donde aparece embeddings como opción. Y vale recordar que correcta elección de una solución de Inteligencia Artificial es clave tanto en el factor rendimiento, como en el económico.

La capacitación y la colaboración de equipos de expertos en Inteligencia Artificial es clave para optimizar nuestros desarrollos, los de nuestra empresa y el producto que podemos ofrecer a nuestros clientes.

Para saber más sobre Fine-tuning con los modelos de OpenAI: https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning.