Conversión de CSV a JSON-L para Fine Tuning en OpenAI

Transformación de datos para Fine Tuning en OpenAI

La personalización de modelos de inteligencia artificial es una tarea claramente exigente pero crucial en la búsqueda de asistentes virtuales más eficientes y adaptados a necesidades específicas. Cuando nos referimos al fine tuning de modelos de OpenAI, se hace imperativo contar con una estructura de datos definida que permita entrenar de manera óptima a estos modelos. Hoy exploraremos cómo dar ese paso esencial mediante una herramienta automatizada que facilita el proceso.

¿Cuál es la estructura de datos requerida por OpenAI?

OpenAI demanda un formato particular denominado JSON-L para llevar a cabo el fine tuning de sus modelos. Este formato se organiza en registros que incluyen las partes "prompt" y "completion": el prompt representa la entrada proporcionada al modelo, y el completion es la respuesta deseada a esa entrada. Visualmente, estos registros se presentan entre llaves {}, clave en la preparación de los datos.

¿Cómo transformar datos al formato JSON-L?

Para transformar datos desde formatos comunes como CSV, TSV o JSON al formato JSON-L requerido, OpenAI ofrece herramientas convenientes dentro de su documentación, en la sección "Fine Tuning, Prepare Training Data." Es aquí donde el proceso se simplifica y deviene accesible incluso para aquellos con menos experiencia técnica.

El caso práctico de PlatziBot

Tomemos como ejemplo el ficticio "PlatziBot", un asistente pensado para interactuar con usuarios y recomendar cursos y rutas de aprendizaje de Platzi. Durante este ejercicio, se parte de un archivo CSV que contiene múltiples ejemplos, con prompts como "qué tipo de cursos o programas educativos ofrece Platzi" seguidos de su correspondiente completion. Este archivo con 1,955 ejemplos es el punto de partida para procesar los datos.

Pasos para la conversión de datos

1. Análisis Preliminar: Es esencial revisar nuestros datos y conocer la cantidad exacta de ejemplos disponibles, así como identificar posibles duplicados o registros vacíos que no aportarían al entrenamiento.

2. Ejecución del Comando: A través de la terminal, empleamos el comando proporcionado por OpenAI, adaptándolo al nombre de nuestro CSV, para iniciar la transformación hacia JSON-L.

3. Limpieza de Datos: OpenAI asiste eliminando duplicados y registros vacíos automáticamente, asegurando que solo se utilicen datos idóneos para el entrenamiento del modelo.

4. Ajustes Finales: El proceso incluye añadir sufijos específicos y espacios requeridos como parte de las reglas de OpenAI, para que los datos cumplan con los estándares necesarios.

Visualización y verificación de la transformación

Una vez realizado el proceso, es prudente revisar el nuevo archivo JSON-L, preferiblemente utilizando un editor de código como Visual Studio Code. De esta manera, podemos confirmar que la conversión se haya efectuado correctamente, verificando que cada prompt y completion poseen los caracteres y espacios añadidos que garantizan su compatibilidad con el modelo de OpenAI.

A medida que nos desarrollamos en este campo, se vuelve imperativo destacar la importancia de la calidad de los datos. Un modelo de IA será tan bueno como los datos con los que fue entrenado. Es por ello que no solo debemos concentrarnos en la transformación de formatos, sino también en el contexto, la extracción, transformación y limpieza de datos, elementos que juntos contribuirán al rendimiento óptimo del modelo personalizado. Continuaremos aprendiendo y profundizando en este proceso en nuestras próximas sesiones, siempre con datos precisos y métodos eficaces para alcanzar la excelencia en la personalización de IA.