La creciente demanda de los clientes por integrar inteligencia artificial generativa en sus negocios ha impulsado el desarrollo de múltiples enfoques y soluciones innovadoras en el ámbito tecnológico. Una de las propuestas más destacadas es el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño preentrenados, facilitado por el servicio Amazon Bedrock. Esta plataforma permite gestionar modelos avanzados provenientes de diversas startups y de Amazon a través de una API, ofreciendo a las empresas la posibilidad de seleccionar el modelo que mejor se adapte a sus necesidades específicas.
Amazon Bedrock no solo proporciona acceso a estos modelos, sino que también permite su personalización, un aspecto crucial para tareas complejas que requieren un formato determinado. La personalización se lleva a cabo mediante técnicas de ajuste fino, que consisten en entrenar un modelo preentrenado con datos etiquetados para mejorar su rendimiento en un caso de uso particular. No obstante, uno de los desafíos recurrentes en este proceso es la dificultad para recopilar datos relevantes y garantizar su calidad.
Para afrontar esta problemática, la generación de datos sintéticos ha surgido como una solución eficaz. La creación de datos de entrenamiento sintéticos a través de un modelo de lenguaje más grande posibilita una respuesta más rápida y una reducción en la necesidad de recursos, lo que es especialmente ventajoso en contextos donde los datos son limitados.
En este marco, Amazon Bedrock ofrece a los usuarios la capacidad de generar datos sintéticos y afinar modelos de lenguaje a partir de esta información. Un reciente estudio ha demostrado cómo utilizar la plataforma para crear datos sintéticos y ajustar un modelo de lenguaje en dos pasos fundamentales: primero, generando datos sintéticos mediante la API InvokeModel de Amazon Bedrock y, segundo, realizando el ajuste fino con un modelo personalizado.
El proceso inicia con la generación de pares de preguntas y respuestas sintéticas, donde un modelo de lenguaje más grande, conocido como modelo “maestro”, proporciona la información y el contexto utilizados para entrenar un modelo “estudiante” más pequeño. Este enfoque, análogo a la destilación del conocimiento en el aprendizaje profundo, ha demostrado ser efectivo en la mejora del rendimiento del modelo estudiado.
Las evaluaciones comparativas entre modelos afinados con datos originales y aquellos ajustados con datos sintéticos han arrojado resultados alentadores. En muchas ocasiones, los modelos afinados con datos sintéticos lograron un rendimiento superior, aunque no siempre superaron a aquellos entrenados con una cantidad sustancial de datos originales. Adicionalmente, se ha implementado una metodología de evaluación de modelos basada en un “LLM como juez”, donde un modelo de lenguaje evalúa la calidad de las respuestas generadas por otros modelos. Esta metodología ha evidenciado que el modelo ajustado con ejemplos sintéticos obtiene un rendimiento destacado en comparación con los demás.
En resumen, el empleo de Amazon Bedrock para la generación de datos sintéticos y la posterior personalización de modelos se presenta como una estrategia efectiva para contrarrestar la escasez de datos en diversas aplicaciones. A medida que las empresas buscan soluciones más eficientes y rentables en la personalización de modelos de lenguaje, estas innovaciones tienen el potencial de jugar un papel fundamental en su desarrollo y éxito.
