Las organizaciones enfrentan diversos desafíos al implementar enfoques de ajuste fino de una sola vez para sus modelos de inteligencia artificial generativa. Este método implica seleccionar datos de entrenamiento y configurar hiperparámetros, con la esperanza de que los resultados cumplan con las expectativas, sin la posibilidad de realizar ajustes incrementales. Como resultado, el ajuste fino en un solo intento con frecuencia conduce a resultados subóptimos y obliga a reiniciar todo el proceso si se necesitan mejoras.
Recientemente, Amazon Bedrock ha hecho un cambio significativo al introducir el ajuste fino iterativo, lo que permite un refinamiento sistemático de modelos a través de rondas de entrenamiento controladas e incrementales. Esta capacidad proporciona una base para la mejora continua sin los riesgos asociados a un entrenamiento completo desde cero. El ajuste fino iterativo convierte al modelo personalizado existente, ya sea creado a través de fine-tuning o destilación, en un punto de partida para optimizaciones basadas en datos reales, en lugar de suposiciones teóricas.
Este nuevo enfoque no solo mitiga riesgos sino que también permite validar cambios antes de comprometerse a modificaciones más grandes. Con el ajuste fino iterativo, se pueden aplicar diferentes técnicas de entrenamiento secuencialmente para refinar el comportamiento del modelo. Además, se adapta a los requisitos comerciales en evolución impulsados por datos en tiempo real, permitiendo así mejorar continuamente el rendimiento del modelo a medida que cambian los patrones de los usuarios y emergen nuevos casos de uso.
Implementar el ajuste fino iterativo en Amazon Bedrock implica preparar el entorno y crear trabajos de entrenamiento que se basen en modelos personalizados existentes. Es esencial contar con un modelo previamente personalizado, ya sea de un proceso de fine-tuning o destilación, y otros requisitos como permisos de IAM, datos de entrenamiento incrementales y un bucket de S3 para el almacenamiento de datos.
El uso de la consola de gestión de AWS es una opción sencilla para crear trabajos de ajuste fino iterativo. Los usuarios pueden elegir su modelo previamente personalizado en lugar de un modelo base, lo que marca la diferencia en este enfoque iterativo. Durante el proceso, se puede hacer un seguimiento del estado del trabajo a través de la consola.
Además de la consola, es posible realizar la implementación de manera programática utilizando el SDK de AWS. Este enfoque sigue un patrón similar al ajuste fino estándar, con la diferencia crítica de especificar el modelo personalizado existente como modelo base.
Una vez que se completa el trabajo de ajuste fino iterativo, se dispone de dos opciones principales para implementar el modelo: throughput provisionado y la inferencia on-demand. El throughput provisionado garantiza un rendimiento estable para cargas de trabajo predecibles, mientras que la inferencia on-demand ofrece flexibilidad para cargas variables y escenarios de experimentación.
Para lograr resultados exitosos en el ajuste fino iterativo, es crucial enfocarse en la calidad de los datos en lugar de la cantidad. Identificar y abordar áreas de mejora específicas en cada iteración permite un seguimiento significativo del progreso. Además, reconocer cuándo detener el proceso es fundamental para evitar rendimientos decrecientes en la inversión.
El ajuste fino iterativo en Amazon Bedrock proporciona un enfoque sistemático a la mejora de modelos, lo que permite a las organizaciones construir sobre inversiones existentes sin la necesidad de comenzar de nuevo cada vez que se requieran ajustes.
vía: AWS machine learning blog
