El ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM) preentrenados ha ganado una considerable relevancia en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo a los usuarios personalizar estos modelos para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Este proceso de ajuste es continuo, lo que garantiza que los modelos refinados mantengan su precisión y efectividad, adaptándose a la evolución de los datos y evitando la degradación del rendimiento a lo largo del tiempo. La fine-tuning continuo promueve la integración de la retroalimentación humana, corrige errores e incluye a los modelos en aplicaciones del mundo real.
Una de las técnicas más utilizadas en este contexto es el ajuste fino supervisado (SFT) y la afinación de instrucciones, que se basa en conjuntos de datos y directrices anotadas por humanos. A medida que se recibe retroalimentación sobre las respuestas generadas por el modelo, se aplica el aprendizaje por refuerzo basado en la retroalimentación humana (RLHF), que guía las respuestas del LLM, recompensando aquellas que se alinean con las preferencias humanas.
Sin embargo, alcanzar resultados precisos y responsables de estos modelos finamente ajustados requiere un esfuerzo considerable por parte de expertos en la materia. La anotación manual de grandes volúmenes de datos y la recolección de comentarios del usuario son tareas que consumen muchos recursos y tiempo. Adicionalmente, el proceso continuo de ajuste fino necesita coordinar múltiples pasos, que incluyen la generación de datos, el entrenamiento del LLM, la recolección de retroalimentación y la alineación de preferencias.
Para abordar estos retos, se ha desarrollado un marco innovador de ajuste fino auto-instruido continuo. Este sistema simplifica el proceso de ajuste fino al unificar la generación y anotación de datos de entrenamiento, el entrenamiento y evaluación del modelo, así como la recolección de retroalimentación humana y la alineación con las preferencias de los usuarios. Este enfoque se presenta como un sistema de IA compuesto, buscando mejorar la eficiencia en el flujo de trabajo para el perfeccionamiento del rendimiento, la versatilidad y la reutilización.
El marco de ajuste fino auto-instruido continuo ofrece un flujo de trabajo para personalizar el modelo base usando muestras de entrenamiento etiquetadas por humanos, junto con la retroalimentación post-inferencia del modelo. Este flujo de trabajo opera de manera continua para adaptarse a las condiciones cambiantes del entorno.
En este sentido, el sistema de IA compuesto ha sido diseñado para superar las complicaciones que presentan los modelos monolíticos. La interacción entre múltiples componentes, como diversas llamadas a modelos, recuperadores y herramientas externas, permite la creación de soluciones más sofisticadas y eficientes.
Para facilitar la construcción y optimización de estos sistemas compuestos, se ha introducido DSPy, un marco de programación de Python de código abierto que asiste a los desarrolladores en la creación de aplicaciones LLM mediante un enfoque de programación modular y declarativa. Este marco está diseñado para optimizar los resultados y la experiencia del usuario en aplicaciones de IA, brindando mayor flexibilidad en el desarrollo y el mantenimiento de soluciones.
En conclusión, el desarrollo de un sistema de ajuste fino continuo y auto-instruido no solo mejora la precisión y el rendimiento de los modelos de lenguaje, sino que también establece un marco que maximiza la reutilización y la adaptabilidad ante la evolución constante de los datos y las demandas del usuario.
