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¿Por qué hacer fine-tuning a modelos de OpenAI?

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En el mundo tecnológico de hoy, una de las herramientas más fascinantes es la inteligencia artificial (IA). Uno de sus aspectos más destacados es la personalización, mejor conocida como "fine tuning", que permite adaptar modelos de IA a necesidades específicas. Pero, ¿qué implica llevar a cabo este ajuste fino en los modelos de OpenAI? Vamos a desglosar este concepto y explorar sus diversas aplicaciones prácticas.

¿Qué implicaciones tiene realizar fine tuning a modelos de IA?

El fine tuning es un proceso en el cual tomamos un modelo preentrenado de OpenAI y lo ajustamos con nuevos conjuntos de datos personalizados. Esto significa que no partimos de cero; utilizamos la base de conocimientos que la máquina ya ha adquirido y la expandimos con información adicional relevante a nuestros objetivos particulares. La meta es que el modelo pueda realizar tareas muy específicas o mejorar su desempeño en ciertas áreas. Veamos algunos ejemplos puntuales de donde este proceso es clave.

¿Cómo funciona la clasificación mediante fine tuning?

La clasificación es uno de los usos más comunes del fine tuning. Por ejemplo, en la detección de veracidad, el modelo se entrena para identificar declaraciones falsas de las verdaderas. Se le presentan ejemplos de ambas y se refuerza el aprendizaje con una serie continua de casos. De manera similar, en el análisis de sentimientos, se le enseña al modelo a reconocer y categorizar emociones como alegría o tristeza. Esto se logra introduciéndole patrones de texto asociados a diferentes estados emocionales.

¿Qué rol juega el fine tuning en la organización del correo electrónico?

Dentro del correo electrónico, el fine tuning se aplica para clasificar y filtrar los mensajes, destacando la separación entre correo no deseado o spam y comunicaciones importantes. Enseñamos al modelo utilizando ejemplos reales para mejorar constantemente su capacidad de discernir y categorizar adecuadamente los mensajes.

¿De qué manera el fine tuning contribuye a la creación de contenido?

La generación condicional de contenido es otro campo de aplicación. Aquí reentrenamos el modelo para que pueda crear nuevos textos a partir de información preexistente, como artículos de Wikipedia, promoviendo la capacidad de elaborar contenido único y de calidad.

¿Cómo se aplica el fine tuning en la extracción de entidades y en chatbots?

Cuando entrenamos un modelo para extraer entidades, estamos ayudándolo a analizar textos y descubrir nombres, organizaciones, lugares y otros elementos clave. Esto tiene un valor incalculable para el procesamiento de información y la minería de datos. Por otro lado, el fine tuning es crucial en la optimización de asistentes virtuales y chatbots, ya que los especializa para tareas como la atención al cliente, obteniendo asistentes que no solo responden preguntas sino que entienden y asesoran al usuario en contextos de venta, soporte, entre otros.

¿Cómo se benefician los negocios del fine tuning en la descripción de productos?

Las empresas pueden utilizar el fine tuning para que un modelo genere descripciones técnicas o comerciales para productos específicos. Esto es especialmente útil en marketing digital y e-commerce, donde una buena descripción puede impulsar la venta de un artículo.

Ejemplo de fine tuning aplicado: chatGPT y la personalización empresarial

Un caso emblemático de aplicación es chatGPT de OpenAI. Esta herramienta conversacional puede ser adaptada con conocimientos específicos de una empresa, proporcionando información detallada sobre productos y ayudando en la experiencia de compra del cliente de manera inteligente y personalizada.

¿Por qué es importante personalizar modelos con fine tuning?

El proceso de fine tuning es esencial para adaptar algoritmos complejos de IA a los desafíos reales de negocios y usuarios. Permite a las empresas brindar servicios más eficientes, relevantes y personalizados, capitalizando al máximo la tecnología disponible.

¿Cómo podemos utilizar el fine tuning para recomendar cursos educativos?

En el contexto educativo, el fine tuning es una herramienta poderosa para crear recomendaciones personalizadas. Por ejemplo, en nuestra misión de recomendar cursos de Platzi basados en intereses específicos de los usuarios, el fine tuning perfeccionará el modelo de OpenAI para ofrecer sugerencias altamente relevantes y ajustadas a las necesidades de aprendizaje individuales.

Personalizar y ajustar modelos de OpenAI nos abre un universo de posibilidades. Desde crear descripciones de productos hasta gestionar asistentes de atención al cliente, el fine tuning es el puente entre la IA y las soluciones prácticas que buscan las personas y empresas. Te invito a descubrir cómo aplicar estos conocimientos para resolver desafíos específicos y llevar tus proyectos al siguiente nivel. No te pierdas la oportunidad de explorar estas técnicas y de personalizar tu propio asistente para beneficiar a tu empresa o tus propios intereses. Te espero para continuar aprendiendo juntos.

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¿Por qué hacer fine-tuning a modelos de OpenAI?

Para personalizarlos con el fin de resolver un problema.

  • Despues de hacer el preprocesamiento de datos(limpieza, seleccion y formateo) se lo reentrena con el nuevo dataset.
    Problemas más populares.
  • Clasificacion:
    • ¿El Modelo está haciendo declaraciones falsas?
    • Análisis de sentimientos
    • Categorización de correo electronico(clasificacion de spam).
  • Generacion condicional(Crear conocimiento a partir de otro ya creado):
    • Ejemplo: tomar un texto de wiki y crear uno nuevo a partir de este.
    • Extraccion de entidades(ver contexto del texto).
    • Chatbot de atención al cliente.
    • Descripción basada en una lista técnica de propiedades.(Dar descripciones de productos basadas en requermientos)

Como es costumbre, les comparto mis notas de esta clase:

Notas clase 9

Podremos hacerlo también para conectarlo a una base de datos propia?

Me surgió la pregunta El concepto de **fine-tuning** es parecido a **RAG**? y ChatGPT me responde lo siguiente: El concepto de **fine-tuning** (ajuste fino) y **RAG** (**Retrieval-Augmented Generation**) son técnicas distintas en el ámbito de los modelos de lenguaje, aunque ambas se enfocan en mejorar la capacidad de los modelos para responder preguntas o generar texto relevante. Aquí te explico las diferencias y similitudes clave entre ellos: ### **Fine-tuning: ¿Qué es?** El **fine-tuning** es el proceso de **ajustar un modelo preentrenado** (como GPT) utilizando un conjunto de datos específico para un caso de uso concreto. El objetivo es especializar el modelo para tareas o dominios particulares. #### **Características principales**: * **Entrenamiento adicional**: * Se entrena el modelo con datos adicionales relevantes para la tarea, ajustando los pesos del modelo. * **Dependencia del entrenamiento**: * Los datos del fine-tuning se integran permanentemente en el modelo. Después del ajuste fino, el modelo tiene el conocimiento directamente incorporado. * **Requiere recursos computacionales**: * Realizar fine-tuning puede ser costoso y requiere infraestructura adecuada. * **Especialización**: * Ideal para casos en los que el modelo necesita responder consistentemente en un dominio específico (legal, médico, etc.). #### **Ejemplo práctico**: Un modelo GPT ajustado con datos legales podría responder preguntas legales con un lenguaje técnico y específico. ### **RAG (Retrieval-Augmented Generation): ¿Qué es?** **Retrieval-Augmented Generation** es una técnica que combina la generación de texto de un modelo de lenguaje (como GPT) con un **sistema de recuperación de información**. En lugar de ajustar el modelo, se amplía su capacidad al proporcionarle información externa en tiempo real. #### **Características principales**: * **Uso de datos externos**: * El modelo accede a una base de datos, documentos o información externa en el momento de la consulta. * **No modifica el modelo**: * La recuperación de información no requiere ajustar los pesos del modelo. Los datos se usan como contexto para generar una respuesta. * **Flexibilidad y actualización**: * Ideal para dominios donde la información cambia frecuentemente (noticias, datos financieros, etc.). * **Eficiencia computacional**: * Es menos costoso que el fine-tuning porque no implica entrenar el modelo de nuevo. #### **Ejemplo práctico**: Un sistema RAG podría buscar información actualizada en una base de datos sobre regulaciones legales y usarla para responder una pregunta específica. ### **Comparación: Fine-tuning vs RAG** **AspectoFine-tuningRAGBase de conocimiento**Integrado directamente en el modelo.Recuperado dinámicamente de fuentes externas.**Actualización de datos**Requiere reentrenar el modelo.Los datos pueden actualizarse en tiempo real.**Costo computacional**Alto (durante el ajuste fino).Bajo (no requiere reentrenamiento).**Flexibilidad**Menos flexible (dominio fijo).Muy flexible (cualquier dominio o dato externo).**Velocidad de respuesta**Respuesta inmediata, sin consultas externas.Puede ser más lenta por la búsqueda de información.**Uso típico**Tareas específicas y recurrentes (e.g., chatbot médico).Dominios dinámicos o grandes repositorios de datos. ### **¿Son parecidos?** No son directamente comparables porque abordan problemas diferentes: * **Fine-tuning** es útil cuando necesitas que el modelo sea experto en un dominio específico y no dependes de datos externos dinámicos. * **RAG** es ideal cuando necesitas respuestas basadas en datos que cambian frecuentemente o son demasiado extensos para integrarse directamente en el modelo. #### **¿Pueden combinarse?** ¡Sí! De hecho, es común combinar ambas técnicas: 1. **Fine-tuning** para especializar un modelo en un dominio específico. 2. **RAG** para permitirle acceder a información actualizada en tiempo real. Si necesitas ayuda para implementar alguna de estas técnicas o quieres profundizar más en su aplicación, ¡puedes preguntar! 😊
Ventajas de hacer fine-tuning * **Eficiencia**: Aprovechas el conocimiento previo del modelo, reduciendo el tiempo de entrenamiento y los datos necesarios. * **Especialización**: El modelo se adapta mejor a las características del dominio en el que necesitas aplicarlo. * **Mejor rendimiento**: El modelo se vuelve más preciso en tareas específicas, ya que aprende de datos más relevantes y ajustados.
Gracias! Por los contextos, yo estoy intentando integrar chatgpt a bots de mis clientes de retail. Que existen miles de procesos

😄 el 22-ago-23 openAI publico que ya se puede hacer el fine tuning del modelo gpt-3.5-turbo facilmentea través del API, el moodelo resultantes es alrededor de un 20% mas costoso que el mismo gpt-3.5-turbo pero realmente es muy facil de hacer e implementar, recomendado 🆗

Ojo aunque es importante conocer y aprender como hacer fine-tuning se deber considerar lo siguiente: “On July 6, 2023, we announced the deprecation of ada, babbage, curie and davinci models. These models, including fine-tuned versions, will be turned off on January 4, 2024. We are actively working on enabling fine-tuning for upgraded base GPT-3 models as well as GPT-3.5 Turbo and GPT-4, we recommend waiting for those new options to be available rather than fine-tuning based off of the soon to be deprecated models.”