Amazon ha realizado un avance significativo en el ámbito de la inteligencia artificial con el uso de su plataforma SageMaker AI, enfocándose en mejorar el ajuste fino de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Este desarrollo proporciona a las organizaciones una guía integral, tanto teórica como práctica, para optimizar sus proyectos de IA, alineándose con sus necesidades, limitaciones de recursos y metas comerciales.
El artículo pone énfasis en tres elementos clave del desarrollo de LLM: las fases del ciclo de vida del modelo, las metodologías de ajuste fino y las técnicas de alineación crítica para un despliegue responsable. Dentro de estas metodologías, se aborda el Ajuste Eficiente de Parámetros (PEFT), incluyendo técnicas como LoRA y QLoRA, que permiten a las organizaciones ajustar modelos grandes para satisfacer necesidades específicas. Asimismo, se exploran enfoques de alineación como el Aprendizaje por Refuerzo desde Retroalimentación Humana (RLHF) y la Optimización de Preferencias Directas (DPO), asegurando el comportamiento de los sistemas conforme a los valores humanos.
El proceso de pre-entrenamiento es fundamental para el funcionamiento de los LLM, ya que permite desarrollar una comprensión del lenguaje mediante millones de datos textuales, requiriendo importantes recursos computacionales. Esta etapa se complementa con el pre-entrenamiento continuado en dominios específicos, esencial para sectores como la medicina con terminología especializada.
Las técnicas de alineación, como el RLHF, transforman la retroalimentación en señales de recompensa para guiar el modelo, mientras que la DPO optimiza directamente sin la complejidad del ciclo RL. La fase de ajuste fino especializa a los modelos para tareas concretas, utilizando el Ajuste Fino Supervisado y el PEFT, lo que permite adaptaciones con menos recursos computacionales.
Amazon también impulsa el desarrollo de LLM mediante técnicas de optimización como la cuantización y la destilación de conocimiento, reduciendo el tamaño de los modelos y permitiendo que otros más pequeños aprendan de ellos. La formación con precisión mixta y la acumulación de gradientes optimizan el entrenamiento de modelos complejos.
En resumen, AWS proporciona un conjunto de herramientas robustas para la creación y optimización de modelos de IA, ofreciendo flexibilidad para distintos niveles de sofisticación. Con este avance, Amazon se compromete a apoyar la adopción de modelos adaptados en la nube.
