Introducción

Como alguien profundamente inmerso en el mundo de la inteligencia artificial, he visto de primera mano cómo el ajuste fino revoluciona los modelos de lenguajes grandes (LLM) previamente entrenados. Cerrar la brecha entre el entrenamiento general de IA y las tareas específicas despertó mi interés en explorar el ajuste. El ajuste es como especializarse en un campo después de obtener una educación amplia. LLM adaptar su conocimiento general a tareas o conjuntos de datos específicos, mejorando su rendimiento, precisión y eficiencia en diversas aplicaciones. En este artículo, comúnmente he formulado preguntas de entrevista de ajuste con respuestas para usted.

Vamos a empezar.

P1. ¿Qué es el ajuste fino?

Ans. El ajuste fino ajusta un modelo de lenguaje grande (LLM) previamente entrenado para que funcione mejor en un área específica al continuar su entrenamiento con un conjunto de datos enfocado relacionado con la tarea. La fase de formación inicial dota al LLM de una amplia comprensión del lenguaje a partir de una gran cantidad de datos. Sin embargo, el ajuste fino permite que el modelo se vuelva competente en un campo específico modificando sus parámetros para alinearse con las demandas y características únicas de esa área.

En esta fase, el modelo refina sus ponderaciones utilizando un conjunto de datos adaptado a la tarea particular, lo que le permite captar características lingüísticas distintivas, terminología y contexto cruciales para la tarea. Esta mejora reduce la brecha entre un modelo de lenguaje universal y uno adaptado a necesidades específicas, lo que hace que el LLM sea más eficaz y preciso a la hora de generar resultados para la aplicación elegida. El ajuste maximiza la eficacia de los LLM en tareas específicas, mejora su utilidad y personaliza sus funciones para abordar necesidades organizativas o académicas particulares.

P2. Describir el proceso de ajuste fino.

Ans. El ajuste de un modelo previamente entrenado para una aplicación o caso de uso específico implica un procedimiento detallado para optimizar los resultados. A continuación se detallan los pasos de ajuste:

• Preparación de datos: Seleccionar y preprocesar el conjunto de datos implica limpiar, manejar los valores faltantes y organizar el texto para cumplir con los criterios de entrada. El aumento de datos mejora la resiliencia.
• Elegir el modelo preentrenado adecuado: Considere el tamaño, la naturaleza de los datos de entrenamiento y el rendimiento en tareas similares.
• Identificación de parámetros de ajuste fino: Establezca parámetros como tasa de aprendizaje, épocas y tamaño de lote. Congelar algunas capas evita el sobreajuste.
• Validación: Pruebe el modelo ajustado con un conjunto de datos de validación, realizando un seguimiento de métricas como exactitud, pérdida, precisión y recuperación.
• Iteración del modelo: Ajuste los parámetros según los resultados de la validación, incluida la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y las capas de congelación.
• Implementación del modelo: Considere el hardware, la escalabilidad, la funcionalidad en tiempo real y los protocolos de seguridad para implementar el modelo optimizado.

Al adherirse a este enfoque estructurado, los ingenieros pueden mejorar metódicamente el modelo, refinando continuamente su rendimiento para satisfacer las demandas de la aplicación deseada.

P3. ¿Cuáles son los diferentes métodos de ajuste fino?

Ans. El ajuste de modelos de lenguaje grande (LLM) es una técnica poderosa que se utiliza para adaptar modelos previamente entrenados a tareas o dominios específicos, mejorando su rendimiento y aplicabilidad. Este proceso implica modificar un modelo previamente entrenado para que pueda realizar mejor una función específica, aprovechando sus capacidades generales y centrándose en matices particulares de un conjunto de datos. A continuación, describimos varios métodos de ajuste comúnmente empleados para mejorar los LLM.

Ajuste fino supervisado

El ajuste supervisado implica directamente un entrenamiento adicional del modelo de lenguaje grande (LLM) en un nuevo conjunto de datos que contiene datos etiquetados relevantes para la tarea específica. En este enfoque, el modelo ajusta sus pesos en función de los errores que comete al predecir las etiquetas de las nuevas muestras de entrenamiento. Este método es especialmente útil para tareas con etiquetas precisas, como análisis de sentimientos o tareas de clasificación, o en situaciones donde los resultados están vinculados a los datos de entrada.

Técnicas dentro del ajuste fino supervisado:

• Ajuste de hiperparámetros: Ajustar los parámetros del modelo, como la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote, para optimizar el rendimiento.
• Transferencia de aprendizaje: Usar un modelo previamente entrenado y ajustarlo en un conjunto de datos más pequeño y específico para una tarea.
• Aprendizaje multitarea: Ajustar el modelo en múltiples tareas simultáneamente para aprovechar los puntos en común entre las tareas.
• Aprendizaje de pocas oportunidades: Entrenar el modelo con una cantidad muy pequeña de datos etiquetados, típico de escenarios donde la recopilación de datos es un desafío.

Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF)

RLHF Es una forma más compleja de ajuste en la que los modelos se ajustan en función de la retroalimentación de los humanos en lugar de etiquetas de datos estáticas. Este enfoque se utiliza para alinear los resultados del modelo con las preferencias humanas o los resultados deseados. Normalmente implica:

• Modelado de recompensas: Entrenar el modelo para predecir las preferencias humanas sobre diferentes resultados.
• Optimización de políticas próximas (PPO): Un algoritmo que ayuda a ajustar la política en pasos incrementales, enfocándose en mejorar la recompensa esperada sin realizar cambios drásticos.
• Clasificación comparativa y aprendizaje de preferencias: Estas técnicas implican que humanos comparen y clasifiquen diferentes resultados del modelo, que luego el modelo utiliza para conocer los resultados preferidos.

Ajuste fino de eficiencia de parámetros (PEFT)

Las técnicas PEFT tienen como objetivo actualizar un subconjunto más pequeño de parámetros del modelo, lo que ayuda a reducir los costos computacionales y preservar gran parte del conocimiento del modelo previamente entrenado. Las técnicas incluyen:

• Capas adaptadoras: Insertar capas pequeñas y entrenables entre las capas existentes del modelo que se ajustan mientras se mantiene el resto del modelo congelado.
• LORA: Adaptación de bajo rango donde el modelo se aumenta con matrices de bajo rango para modificar el comportamiento de sus capas sin un reentrenamiento extenso.
• Sintonización rápida: Las indicaciones de ajuste se utilizan para provocar respuestas específicas del modelo, dirigiéndolo de manera efectiva sin un reentrenamiento extenso.

El ajuste de los LLM implica una variedad de métodos adaptados a las necesidades y limitaciones específicas de la tarea en cuestión. Ya sea a través del aprendizaje supervisado, aprovechando la retroalimentación humana o empleando estrategias eficientes en parámetros, cada método tiene sus fortalezas y casos de uso apropiados. La elección del enfoque de ajuste depende en gran medida de los requisitos específicos de la aplicación, los datos disponibles y el resultado deseado.

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P4. ¿Cuándo debería realizar un ajuste fino?

Escenarios óptimos para el ajuste

Se debe considerar el ajuste cuando se requieren mejoras o adaptaciones específicas de modelos previamente entrenados para cumplir con especificaciones de tareas o requisitos de dominio únicos. A continuación se muestran varios escenarios en los que es necesario realizar ajustes:

• Requisito de especialización: Si la tarea exige una comprensión profunda de temas específicos o vocabularios especializados (por ejemplo, campos legales, médicos o técnicos), el ajuste ayuda a adaptar el modelo a estos contextos específicos mediante la capacitación en conjuntos de datos de dominios específicos.
• Mejora del rendimiento del modelo: Cuando los modelos base no funcionan adecuadamente en ciertas tareas debido a la naturaleza genérica de su entrenamiento inicial, el ajuste con datos específicos de la tarea puede mejorar significativamente su precisión y eficiencia.
• Eficiencia de datos: El ajuste fino es muy beneficioso en escenarios donde los datos son escasos. Permite que los modelos se adapten a nuevas tareas utilizando conjuntos de datos considerablemente más pequeños en comparación con el entrenamiento desde cero.
• Reducir los errores de predicción: Es particularmente útil para minimizar errores en los resultados del modelo, especialmente en entornos de alto riesgo donde la precisión es crucial, como el análisis predictivo de atención médica.
• Personalización para necesidades específicas del usuario: En los casos en los que los resultados deben alinearse estrechamente con las expectativas del usuario o requisitos operativos específicos, el ajuste fino ajusta los resultados del modelo en consecuencia, mejorando la relevancia y la satisfacción del usuario.

Puntos de decisión para realizar ajustes

• Presencia de datos etiquetados: El ajuste preciso requiere un conjunto de datos etiquetados que refleje los matices de la aplicación prevista. La disponibilidad y calidad de estos datos son fundamentales para el éxito del proceso de ajuste.
• Rendimiento inicial del modelo: Evalúe el desempeño del modelo previamente entrenado en la tarea objetivo. Si el rendimiento está por debajo del umbral requerido, se recomienda realizar un ajuste fino.
• Disponibilidad de recursos: Considere los recursos computacionales y de tiempo, ya que el ajuste fino puede consumir muchos recursos. Es crucial evaluar si las mejoras potenciales justifican los costos adicionales.
• Utilidad a largo plazo: Si el modelo necesita ser sólido frente a la naturaleza cambiante de los datos y las tareas, podría ser necesario realizar ajustes periódicos para mantener su relevancia y eficacia.

La decisión de ajustar un modelo debe basarse en los requisitos de la tarea específica, la disponibilidad de datos, el rendimiento inicial del modelo, las consideraciones de recursos y la importancia estratégica de los resultados del modelo. El ajuste fino ofrece un camino para mejorar significativamente la utilidad del modelo sin la necesidad de una recapacitación exhaustiva desde cero, lo que lo convierte en una opción práctica en muchos flujos de trabajo de aprendizaje automático.

P5. ¿Cuál es la diferencia entre ajuste fino y aprendizaje por transferencia?

P6. Explicando RLHF en detalle.

Ans. El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) es una técnica de aprendizaje automático que implica entrenar un "modelo de recompensa" con retroalimentación humana directa y luego usarlo para optimizar el rendimiento de un agente de inteligencia artificial (IA) mediante el aprendizaje por refuerzo. RLHF, también conocido como aprendizaje por refuerzo a partir de las preferencias humanas, ha ganado prominencia al mejorar la relevancia, precisión y ética de los grandes modelos de lenguaje (LLM), particularmente en su uso como chatbots.

Cómo funciona RLHF

La formación de un LLM con RLHF suele ocurrir en cuatro fases:

• Modelos de preentrenamiento: RLHF generalmente se emplea para ajustar y optimizar un modelo previamente entrenado en lugar de como un método de entrenamiento de un extremo a otro. Por ejemplo, InstructGPT utilizó RLHF para mejorar el modelo GPT preexistente.
• Entrenamiento del modelo de recompensa: La retroalimentación humana impulsa una función de recompensa en el aprendizaje por refuerzo, lo que requiere el diseño de un modelo de recompensa eficaz para traducir la preferencia humana en una señal de recompensa numérica.
• Optimización de políticas: El último obstáculo de RLHF implica determinar cómo y en qué medida se debe utilizar el modelo de recompensa para actualizar la política del agente de IA. La optimización de políticas proximales (PPO) es uno de los algoritmos más exitosos utilizados para este propósito.
• Validación, ajuste e implementación: Una vez que el modelo de IA se entrena con RLHF, se somete a validación, ajuste e implementación para garantizar su efectividad y consideraciones éticas.

Limitaciones de RLHF

A pesar de sus impresionantes resultados en el entrenamiento de agentes de IA para tareas complejas, RLHF tiene limitaciones, incluida la naturaleza costosa de los datos de preferencias humanas y el desafío de diseñar un modelo de recompensa eficaz debido a la naturaleza subjetiva de los valores humanos.

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P7. Explicando PEFT en detalle.

Ans. PEFT, o ajuste fino eficiente en parámetros, es una técnica que se utiliza para adaptar modelos de lenguaje grandes (LLM) para tareas específicas mientras se utilizan recursos informáticos limitados. Este método aborda la naturaleza computacional y de uso intensivo de memoria del ajuste fino de modelos grandes ajustando solo una pequeña cantidad de parámetros adicionales mientras congela la mayor parte del modelo previamente entrenado. Esto evita olvidos catastróficos en modelos grandes y permite realizar ajustes con recursos informáticos limitados.

Conceptos básicos de PEFT

PEFT se basa en la idea de adaptar grandes modelos de lenguaje para tareas específicas de manera eficiente. Los conceptos clave de PEFT incluyen:

• Naturaleza modular: PEFT permite adaptar el mismo modelo previamente entrenado para múltiples tareas agregando pequeños pesos específicos de la tarea, evitando la necesidad de almacenar copias completas.
• Métodos de cuantificación: Técnicas como la cuantificación de precisión de 4 bits pueden reducir aún más el uso de memoria, lo que permite ajustar modelos con recursos limitados.
• Técnicas PEFT: PEFT integra técnicas populares como LoRA, Prefix Tuning, AdaLoRA, Prompt Tuning, MultiTask Prompt Tuning y LoHa con Transformers y Accelerate.

Beneficios del PEFT

PEFT ofrece varios beneficios, que incluyen:

• Adaptación eficiente: Permite la adaptación eficiente de modelos de lenguaje grandes utilizando recursos informáticos limitados.
• Accesibilidad más amplia: PEFT abre grandes capacidades de modelos de lenguaje a una audiencia mucho más amplia al permitir ajustar modelos con recursos limitados.
• Uso reducido de memoria: Los métodos de cuantificación y la naturaleza modular de PEFT contribuyen a reducir el uso de memoria, lo que hace más factible ajustar modelos con recursos limitados.

Implementación de PEFT

La implementación de PEFT implica varios pasos, que incluyen:

• Ajuste fino del modelo: PEFT implica ajustar una pequeña cantidad de parámetros adicionales mientras congela la mayor parte del modelo previamente entrenado.
• Configuración PEFT: Crear una configuración PEFT que envuelva o entrene el modelo, permitiendo una adaptación eficiente de modelos de lenguaje grandes.
• Cuantización de 4 bits: Implementar técnicas de cuantificación de 4 bits para superar los desafíos relacionados con la carga de modelos de lenguaje grandes en GPU de consumo o Colab.

P8. Diferencia entre ingeniería rápida, RAG y ajuste fino.

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P9. ¿Qué es LoRA y QLoRA?

Ans. LoRA y QLoRA son técnicas avanzadas que se utilizan para ajustar los modelos de lenguaje grande (LLM) para mejorar la eficiencia y el rendimiento en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN).

lora

La adaptación de bajo rango es un método que introduce nuevos parámetros entrenables para adaptar el modelo sin aumentar su recuento general de parámetros. Este enfoque garantiza que el tamaño del modelo permanezca sin cambios y al mismo tiempo se beneficie de un ajuste fino eficiente en los parámetros. En esencia, LoRA permite modificaciones significativas en el comportamiento y el rendimiento de un modelo sin la sobrecarga tradicional asociada con el entrenamiento de modelos grandes. Funciona como un enfoque de adaptador, manteniendo la precisión del modelo y al mismo tiempo reduciendo los requisitos de memoria.

QLoRA

QLoRA, o LoRA cuantificado, se basa en la base de LoRA al incorporar técnicas de cuantificación para reducir aún más el uso de memoria y al mismo tiempo mantener o incluso mejorar el rendimiento del modelo. Esta técnica introduce conceptos como flotación normal de 4 bits, doble cuantificación y optimizadores paginados para lograr una alta eficiencia computacional con bajos requisitos de almacenamiento. Se prefiere QLoRA para ajustar los LLM porque ofrece eficiencia sin comprometer la precisión del modelo. Los estudios comparativos han revelado que QLoRA mantiene el rendimiento del modelo al tiempo que reduce significativamente los requisitos de memoria, lo que lo convierte en la opción preferida para ajustar los LLM.

Importancia de LoRA y QLoRA

Estas técnicas, junto con otras variantes como LongLoRA, han revolucionado el proceso de ajuste de los LLM, ofreciendo eficiencia y rendimiento personalizado con demandas computacionales reducidas. Al aprovechar el ajuste con LoRA y QLoRA, las empresas pueden personalizar los LLM según sus requisitos únicos, mejorando el rendimiento y permitiendo servicios más personalizados y eficientes. Además, LoRA y QLoRA desempeñan un papel crucial en la democratización del acceso a modelos avanzados, mitigando los desafíos asociados con la capacitación de modelos grandes y abriendo nuevas vías para la innovación y aplicación en el campo de la PNL.

Lea también Ajuste eficiente de parámetros de modelos de lenguaje grandes con LoRA y QLoRA

Conclusión

Espero que estas preguntas de precisión de la entrevista le brinden información valiosa sobre este aspecto crítico del desarrollo de la IA para su próxima entrevista. El ajuste es crucial para perfeccionar modelos de lenguaje grandes para tareas específicas. A través del aprendizaje supervisado, el refuerzo de la retroalimentación humana o técnicas de parámetros eficientes, el ajuste permite que las herramientas de IA se personalicen de maneras que el entrenamiento previo de amplio espectro no puede lograr por sí solo.

Déjame saber tus pensamientos en la sección de comentarios a continuación.

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