Fine Tuning

**Introducción** En esta clase, abordaremos el proceso de afinación de modelos de Inteligencia Artificial (IA) utilizando HUNI Service y OpenAI. Exploraremos cómo usar nuestros propios datos de entrenamiento y validación para mejorar los modelos existentes y adaptarlos a nuestras necesidades específicas. **Definiciones** * **Afinación de Modelos**: Es el proceso de ajustar un modelo preexistente (como GPT-3.5 Turbo) con nuestros propios datos para mejorar su rendimiento en una tarea específica. * **HUNI Service y OpenAI**: Son plataformas de IA que ofrecen una variedad de modelos que podemos afinar. **Desarrollo** **Selección del Modelo y la Región** No todos los modelos en HUNI Service son susceptibles de afinación. Algunos modelos, como el GPT-3.5 Turbo versión 0613, sí permiten este proceso. Sin embargo, también necesitamos tener suficiente capacidad en la región de Azure donde estamos trabajando. En este tutorial, usaremos la región Norte Central. **Preparación de los Datos** Para el entrenamiento y la validación, utilizaremos archivos de datos previamente cargados. Estos datos, que se tomaron de Microsoft Learning, incluyen ejemplos de preguntas y respuestas que ayudarán al modelo a aprender a responder de manera sarcástica pero proporcionando información real. **Iniciando el Proceso de Afinación** Una vez configurado, iniciaremos el proceso de afinación. Este proceso puede llevar desde minutos hasta días, dependiendo del volumen de datos de entrenamiento. **Despliegue del Modelo** Una vez completada la afinación, el modelo no se desplegará automáticamente. Como estos modelos contienen datos de entrenamiento, es necesario que el usuario haga un despliegue explícito. **Prueba del Asistente Virtual** Finalmente, probaremos nuestro asistente virtual para ver qué tan bien ha aprendido a responder de manera sarcástica. **Conclusión** En esta clase, hemos aprendido a afinar un modelo GPT-3.5 Turbo utilizando HUNI Service y OpenAI. Este conocimiento nos permite mejorar nuestras soluciones basadas en IA y adaptarlas a nuestras necesidades específicas. Te animo a que pruebes este proceso con tus propios datos y evalúes cómo puedes mejorar tus soluciones basadas en inteligencia artificial generativa.