En la actualidad, el fine-tuning multimodal se perfila como una herramienta poderosa para la personalización de modelos de lenguaje y visión. Esta técnica permite la adaptación de modelos para tareas que requieren tanto información visual como textual, incrementando su efectividad en escenarios específicos.
Un caso de uso relevante es el procesamiento documental, donde los modelos ajustados pueden superar las limitaciones de los modelos generales al tratar con documentos complejos como facturas o formularios. Los LLM estándar suelen enfrentar dificultades con documentos especializados, pero mediante el fine-tuning es posible mejorar significativamente la precisión y reducir los costos de procesamiento.
El artículo aborda cómo ajustar Amazon Nova Lite para tareas de procesamiento de documentos, particularmente en la extracción de datos de formularios fiscales. Usando un repositorio de código en GitHub, se describe un flujo de trabajo completo que incluye desde la preparación de los datos hasta el despliegue del modelo. Amazon Bedrock permite la inferencia bajo demanda, ofreciendo una mejora en la precisión junto a una estructura de costos flexible.
El desafío en el procesamiento de documentos radica en extraer información estructurada para su uso posterior. Las empresas enfrentan dificultades debido a la complejidad de los formatos, diversidad de documentos, calidad de datos y la necesidad de precisión, especialmente en datos fiscales.
Las estrategias para el procesamiento inteligente de documentos con LLMs se dividen en prompting sin ejemplos, con ejemplos y fine-tuning, siendo este último el más adecuado para personalizar según tareas específicas. El fine-tuning supervisado es ideal si se cuenta con datos etiquetados, permitiendo la adaptación para tareas particulares. Además, la destilación ayuda a crear modelos más rápidos al transferir conocimientos de un modelo grande a uno eficiente.
Amazon Bedrock posibilita a usuarios con conocimientos básicos en ciencia de datos implementar trabajos de ajuste administrados, mientras que Amazon SageMaker ofrece opciones adicionales de personalización. La calidad y preparación de los datos son cruciales para el éxito del fine-tuning, y se recomienda analizar el conjunto de datos y optimizar los prompts.
Las evaluaciones muestran mejoras significativas en la precisión y resultados de F1 tras el fine-tuning, manteniendo una tasa de recuperación del 100%. Además, Amazon Bedrock ofrece un modelo de costos transparente, facilitando la escalabilidad y eliminando la necesidad de planificación de capacidad, permitiendo a las empresas optimizar su infraestructura y costes según el uso real.
