Formato de datos para fine-tuning

Para aprovechar al máximo los modelos de inteligencia artificial, como aquellos desarrollados por OpenAI, es clave comprender y aplicar adecuadamente el formato de datos durante el proceso de ajuste fino o fine tuning. Este procedimiento implica personalizar modelos con base en conjuntos de datos específicos, lo que permite obtener resultados más relevantes y precisos. A continuación, profundicemos en algunas reglas fundamentales para la preparación de datos en el fine tuning de modelos de OpenAI.

¿Cuál es la primera regla para los 'prompts' en el dataset?

Cuando estamos preparando los 'prompts' dentro de nuestro conjunto de datos, cada uno de ellos debe finalizar con un separador de caracteres definido. Este separador actúa como un delimitador claro que permite al modelo distinguir entre diferentes solicitudes de entrada. Es un paso esencial para mantener la precisión y ayudar al modelo a comprender dónde termina un 'prompt' y comienza el siguiente.

¿Qué debemos hacer con los 'completions'?

Los 'completions', o las continuaciones generadas a partir de un 'prompt', también deben seguir reglas específicas:

• Inicio del 'completion': Cada respuesta generada por el modelo debe empezar con un espacio en blanco. Esto señaliza el comienzo de la continuación y mantiene la consistencia en el formato.

• Final del 'completion': Al concluir cada 'completion', se debe incorporar una secuencia de caracteres predefinida, como puede ser \n para una nueva línea o una serie de signos de numeral ####.

¿Cómo debemos utilizar el modelo ajustado?

Una vez que el modelo ha sido ajustado mediante el fine tuning, debemos interactuar con él utilizando la misma estructura de 'prompts' que le fue enseñada inicialmente. Esto incluye la adición del separador fijo de caracteres. El modelo "recuerda" la estructura con la que fue entrenado y, por ende, la consistencia en su uso es imperativa para obtener los mejores resultados.

¿Cómo se sugiere dar formato a los datos?

OpenAI mismo proporciona directrices específicas en su documentación para el formato correcto de los datos. Algunas recomendaciones clave son:

• Separador en 'prompts': Colocar el separador de caracteres al final de cada 'prompt'.

• Inicio de 'completions': Asegurarse de que cada 'completion' comience con un espacio en blanco.

• Final de 'completions': Utilizar la secuencia de caracteres adecuada para marcar el término de cada continuación.

¿Es necesario formatear los datos manualmente?

La buena noticia es que no tienes que formatear manualmente tu conjunto de datos. OpenAI ofrece herramientas automatizadas que pueden realizar este procedimiento por ti, facilitando la preparación de los datos y ahorrando un valioso tiempo. En la próxima lección, exploraremos cómo utilizar estas herramientas eficazmente.

Estas reglas no son meras formalidades; son parte integral de un proceso cuidadoso que nos permite sacar el mejor partido de los modelos de IA. Con estas pautas claras, estás preparado para iniciar el fine tuning de manera efectiva y garantizar que tu modelo funcione con la alta precisión que OpenAI desea proporcionar. ¡Es hora de poner en práctica estos conocimientos y preparar tus propios conjuntos de datos con confianza y precisión!