El proceso de personalización de modelos de inteligencia artificial está en boga, y por una buena razón. Adaptar un modelo a las necesidades específicas de un proyecto puede significar la diferencia entre un asistente digital que apenas funcione y uno que parezca casi humano. En esta ocasión, te guiaré en cómo hacer "fine tuning" a los modelos de OpenAI utilizando los datos en formato JSONL. No te preocupes, es un proceso menos complejo de lo que suena.
Personaliza tu modelo de IA con fine tuning
Cuando hablamos de "fine tuning", nos referimos a afinar un modelo preentrenado para que se especialice en tareas específicas. Imagina que es como ajustar las cuerdas de una guitarra para que suene a la perfección en tu próxima canción.
¿Por qué es importante el fine tuning
?
El "fine tuning" es crucial porque permite que el modelo se ajuste a las particularidades del lenguaje y las tareas específicas para las que lo queremos utilizar. Es el paso final que puede dar a tu modelo ese toque especial que lo distingue.
¿Qué modelos de OpenAI se pueden personalizar con fine tuning
?
Aquí es importante recordar algo crucial: No todos los modelos son maleables a nuestros caprichos. Solo ADA, Babbage, Curie y DaVinci de OpenAI están listos para pasar por este proceso de personalización.
Paso a paso: Realizando el fine tuning
El proceso inicia con un comando proporcionado en la documentación de OpenAI, que pegaremos en la terminal:
- Primero, localizas el comando para "fine tuning" en la documentación de OpenAI.
- Copia el comando en tu terminal.
- Modifica el segmento donde seleccionas tu archivo en formato JSONL reemplazando
data_yourfile.jsonl
.
- Sustituye
-m
con el modelo que quieras personalizar, por ejemplo, davinci
.
Una vez que ejecutes el comando, deberás esperar un poco. La paciencia es una virtud, especialmente cuando estás a la espera de que una máquina aprenda de más de 2,000 ejemplos de entrenamiento.
Problemas comunes: Conexión a Internet y desconexiones
Uno de los problemas más comunes es la desconexión durante el proceso, esto puede ocurrir por la conexión a Internet. Si esto pasa, OpenAI te proveerá un nuevo comando que podrás ejecutar para reanudar sin problemas.
Supervisión del progreso y costos
Después de unos minutos, podrás ver los resultados del "fine tuning", incluyendo el nombre del modelo y el costo asociado a este proceso. Si te encuentras en la posición número cero de la lista de espera, quiere decir que ha terminado el "fine tuning".
Últimos pasos: Uso y evaluación del modelo personalizado
Finalmente, después de completar el "fine tuning", es momento de utilizar y evaluar el modelo. Cabe destacar, este paso es crucial para entender cómo el modelo se comporta con los datos y tareas específicos para los que ha sido entrenado.
Recordemos que este es un proceso iterativo, y la evaluación nos puede llevar a realizar ajustes adicionales para alcanzar el nivel deseado de personalización. Como un artesano que refina su obra, el "fine tuning" es un arte que requiere precisión y cuidado. Continúa experimentando y aprendiendo, ya que cada ajuste te acercará más a ese modelo de inteligencia artificial a medida que tanto deseas.
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?