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IA – LLM, entrenamiento vs. “fine tuning”

LLM IA

Entrenar un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) y hacerle “fine-tuning” son dos procesos que se utilizan para desarrollar y personalizar modelos de inteligencia artificial, pero tienen diferencias clave en términos de propósito, metodología y aplicación.

Entrenamiento de un LLM

 El “entrenamiento” de un LLM implica desarrollar un modelo desde cero o expandir un modelo preexistente utilizando una gran cantidad de datos de texto. Este proceso se realiza típicamente en etapas:

 1. Recolección de Datos: Se recopila un extenso corpus de texto que puede incluir libros, artículos, sitios web, y otros tipos de documentos escritos.
2. Preprocesamiento: Los datos se limpian y preparan para el entrenamiento. Esto puede incluir la eliminación de datos duplicados, corrección de errores, y segmentación en piezas manejables.
3. Entrenamiento: Se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático (como el aprendizaje profundo) para entrenar el modelo en el corpus de texto. Durante este proceso, el modelo aprende patrones lingüísticos, relaciones entre palabras, y estructuras gramaticales. El entrenamiento de un LLM puede requerir una gran cantidad de potencia computacional y tomar semanas o incluso meses, dependiendo de la complejidad del modelo y la cantidad de datos.

Fine-Tuning de un LLM

 El “fine-tuning” de un LLM, por otro lado, implica ajustar un modelo preentrenado para tareas o dominios específicos. Este proceso es significativamente más rápido y menos costoso en términos de recursos computacionales que el entrenamiento desde cero. Las etapas típicas incluyen:

 1. Selección de un Modelo Preentrenado: Se elige un modelo que ya ha sido entrenado en un amplio conjunto de datos de texto.
2. Preparación de Datos de Fine-Tuning: Se recopilan datos específicos del dominio o tarea para los cuales se desea personalizar el modelo. Estos datos son generalmente mucho menores en volumen que los utilizados para el entrenamiento inicial.
3. Fine-Tuning: Se ajusta el modelo preentrenado utilizando los datos específicos del dominio. Este proceso adapta los pesos del modelo para mejorar su rendimiento en tareas particulares, como clasificación de texto, generación de texto en un dominio específico, o comprensión de lenguaje natural en contextos particulares.

 Diferencias Clave

 – Objetivo: El entrenamiento desarrolla la capacidad general del modelo para entender y generar texto. El fine-tuning adapta un modelo existente a necesidades específicas.
– Datos: El entrenamiento requiere un corpus masivo y diverso. El fine-tuning utiliza conjuntos de datos más pequeños y específicos.
– Recursos: Entrenar un modelo desde cero es muy costoso en términos de tiempo y potencia computacional. El fine-tuning es relativamente rápido y económico.
– Aplicación: Un modelo entrenado puede ser aplicado a una amplia gama de tareas generales de procesamiento de lenguaje. El fine-tuning se utiliza para mejorar el rendimiento del modelo en tareas, dominios o idiomas específicos.

En resumen, mientras que el entrenamiento de un LLM establece sus capacidades lingüísticas generales, el fine-tuning permite personalizar el modelo para aplicaciones específicas, optimizando su rendimiento en áreas particulares de interés.

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