Ajuste de modelos GPT 3.5 Turbo con OpenAI Studio en Azure

¿Cómo realizar fine tuning en OpenAI Studio?

En el mundo de la inteligencia artificial, personalizar modelos existentes para cumplir con necesidades específicas se ha convertido en una importante habilidad, ¡y aquí es donde entra en juego el fine tuning! Usar OpenAI Studio para ajustar modelos mediante finos ajustes, utilizando datos propios, es un proceso accesible y transformador. Este artículo ofrece una guía comprensiva sobre cómo hacerlo, explorando las especificaciones y consideraciones necesarias para realizar un exitoso fine tuning de modelos en Azure OpenAI Service con OpenAI Studio.

¿Qué modelos y regiones son compatibles?

Al planear hacer fine tuning de modelos en Azure, es crucial conocer las restricciones relacionadas con los modelos y las regiones compatibles. No todos los modelos disponibles soportan el proceso de fine tuning, y no todas las regiones de Azure los tienen habilitados. Entre los modelos compatibles, se destaca GPT-3.5 Turbo, en su versión 0.6.13.

• Modelos compatibles: Solo algunos modelos, como GPT-3.5 Turbo, permiten el fine tuning.
• Regiones habilitadas: Hay que verificar si en la región seleccionada hay capacidad y permisos para realizar el entrenamiento.

¿Cómo seleccionar y preparar los datos de entrenamiento?

Para personalizar un modelo, precisamos de datos específicamente seleccionados para el contexto deseado. Estos datos se pueden subir desde archivos locales o cuentas de almacenamiento.

• Datos de entrenamiento: Selecciona el archivo que contiene tus datos de entrenamiento y aplícalo en el proceso.
• Datos de validación: Escoge los datos destinados a validar los resultados del entrenamiento.

¿Cómo se realiza efectivamente el proceso de entrenamiento?

El proceso de entrenamiento o fine tuning es donde el modelo existente se ajusta para comportarse según la configuración y datos proporcionados. Este proceso puede llevar desde minutos hasta días, dependiendo de la cantidad de datos.

• Iniciar el entrenamiento: Utiliza OpenAI Studio para iniciar el fine tuning del modelo seleccionado aplicando la configuración por defecto o personalizada.
• Seguimiento del progreso: Revisa los modelos que ya han culminado el fine tuning para futuras referencias.

¿Cómo se despliega el modelo ajustado?

Una vez el modelo ha completado el proceso de fine tuning, se requiere un despliegue explícito para que esté disponible en Azure OpenAI Service. Este paso no solo garantiza la disponibilidad del modelo, sino que también asegura que los datos entrenados se mantengan privados y específicos al usuario.

• Pasos de despliegue: Despliega el modelo ajustado especificando un nombre, por ejemplo, FT-GPT35Turbo.
• Verificar el estado: Utiliza el chat Playground para asegurarte de que el modelo ha sido apropiadamente desplegado y está listo para su uso en esta interfaz interactiva.

¿Cómo verificar y utilizar el comportamiento del modelo ajustado?

Después del despliegue, es fundamental probar cómo el modelo responde según el comportamiento esperado. Para este ejemplo, se entrenó para responder sarcásticamente, basándose en datos reales.

• Configuración del comportamiento: Ajusta el mensaje del sistema para indicar que el chatbot debe comportarse sarcásticamente.
• Evaluación del modelo: Usa preguntas de prueba para evaluar si el modelo responde adecuadamente al tono sarcástico configurado.

¿Qué desafíos comunes se pueden enfrentar?

Existen ciertos desafíos asociados al proceso de fine tuning que debes anticipar:

• Capacidad de la región: Asegúrate de que haya capacidad disponible en la región seleccionada para el entrenamiento.
• Costos: Planifica y presupuestaliza el proceso de entrenamiento, dado que puede influir en los costos del servicio.
• Tiempo: El proceso de ajuste requiere planificación para tomar en cuenta el tiempo de entrenamiento.

Este proceso ofrece una maravillosa oportunidad para adaptar las capacidades de un modelo OpenAI a necesidades particulares, mejorando así la funcionalidad en escenarios específicos. Experimenta, ajusta y disfruta las innumerables posibilidades de personalización que ofrece el fine tuning de modelos AI. ¡No dudes en adaptar tus modelos y evalúa el comportamiento que deseas replicar!