Ejecución del Fine-Tuning y Monitoreo

¿Cómo ejecutar el primer modelo de Fine Tuning en OpenAI?

La evolución tecnológica nos invita a mejorar continuamente, y el entrenamiento de modelos de lenguaje es un ejemplo fascinante de ello. Uno de los enfoques más populares para personalizar las capacidades de los modelos de IA es el Fine Tuning. Aquí te mostraremos cómo llevar a cabo tu primer Fine Tuning con OpenAI, permitiéndote obtener respuestas más específicas y útiles para tus necesidades.

¿Cómo iniciar desde la plataforma OpenAI?

Comienza accediendo al dashboard de OpenAI, un entorno donde puedes gestionar y personalizar tus modelos. Aquí seleccionarás la opción de Fine Tuning desde el menú lateral. Este proceso empieza con la elección del modelo que deseas modificar. Cabe destacar que, para esta demostración, se usa el modelo "cuatro O mini" en su versión de julio de 2024. Recuerda que puedes usar versiones más recientes si están disponibles.

1 - Carga de datasets:

• Entrenamiento: Sube tus datos de entrenamiento. Estos son fundamentales para ajustar el modelo a tus necesidades.
• Validación: Este paso es opcional, pero recomendable para asegurarte de que tu modelo generalice correctamente.

2 - Configuración de parámetros:

• Asigna un sufijo para identificar tu experimento, por ejemplo, "Platzi bot cero uno".
• Establece parámetros iniciales tales como la semilla del experimento. En esta guía, se dejaron los valores predeterminados.

¿Qué esperar durante el proceso de Fine Tuning?

Una vez iniciado el Fine Tuning, el sistema verifica los archivos para asegurar el formato correcto. La validación y ajuste del modelo puede llevar desde unos minutos a varias horas. Durante esta fase inicial, se miden las métricas de los datos de entrenamiento, observando cómo descienden progresivamente, lo cual indica un aprendizaje eficaz.

¿Cómo utilizar el modelo entrenado en el Playground de OpenAI?

El proceso de interacción con tu modelo personalizado va más allá de la mera observación de métricas. OpenAI ofrece el Playground, una herramienta que permite interactuar y comparar respuestas entre tu modelo ajustado y la versión no ajustada.

Considere estos pasos:

• System Message: Introduce el mensaje del sistema que utilizaste durante el entrenamiento para configurar el contexto del modelo.
• Interacción mediante prompts: Prueba ingresando prompts de interés, como mejorar el SEO de un sitio web. El modelo ajustado debería proporcionarte respuestas más específicas, tales como recomendaciones de cursos relacionados.

El Playground permitirá experimentar y evaluar si el fine-tuning ha logrado el objetivo de personalizar las respuestas de acuerdo a tus necesidades particulares.

¿Cómo tomar en cuenta las diferencias entre modelos?

OpenAI ofrece varias alternativas de modelos. Mientras que "cuatro O mini" es rentable y adecuado para ciertas aplicaciones, en casos donde se requiera mayor capacidad de razonamiento, puedes optar por modelos más avanzados, como el "cuatro O".

El proceso termina etiquetando tu modelo afinado con un nombre clave que será fundamental al momento de utilizarlo en producción. Este nombre clave garantiza que puedes identificar y llamar a tu modelo específico en la API de OpenAI. Documentar y sacar partido del Playground mientras compares otros modelos fortalecerá tu comprensión y te permitirá hacer mejoras continuas en tus proyectos.

Así que, adelante: explora, experimenta y personaliza tus modelos. La capacidad de ajustar la inteligencia artificial a nuestras necesidades específicas marca el futuro del aprendizaje automatizado.