Las empresas de variados sectores están apostando por la adopción de modelos de lenguaje grande (LLMs) para impulsar aplicaciones de inteligencia artificial generativa que ofrezcan experiencias únicas tanto a clientes como a empleados. Sin embargo, la tarea no es sencilla: el desarrollo y ajuste de estos modelos preentrenados requiere de importantes recursos computacionales y un gran esfuerzo en ingeniería. A medida que los modelos crecen en tamaño, su personalización se convierte en un desafío cada vez más complejo y costoso, especialmente para aquellas organizaciones que carecen de la infraestructura adecuada y de talento especializado.
Para enfrentar este reto, Amazon ha lanzado una innovadora solución que utiliza Amazon SageMaker, un entorno gestionado que permite realizar trabajos de entrenamiento para ajustar el modelo Mixtral 8x7B. Este proceso se beneficia de tecnologías avanzadas como PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) y Quantized Low Rank Adaptation (QLoRA), optimizando así la memoria utilizada y reduciendo la huella total del modelo.
El modelo Mixtral 8x7B, que destaca por su arquitectura de «mezcla escasa de expertos» (SMoE), ha sido especialmente bien recibido entre grandes empresas debido a su destacable rendimiento en múltiples tareas. Esta arquitectura innovadora permite activar solamente un subconjunto de parámetros durante el entrenamiento, usando apenas el 18.5% de todos sus parámetros en la fase de inferencia, maximizando de esta manera su eficiencia.
Un gran desafío para las empresas ha sido la adaptación de estos modelos para tareas específicas, ya que los modelos generales no poseen información detallada sobre ciertos dominios, lo que limita su efectividad. Es por esto que el ajuste fino se convierte en una estrategia clave para optimizar el desempeño en aplicaciones concretas, a pesar de que dicho proceso demanda un gran consumo de memoria y una alta especialización en inteligencia artificial.
Con este escenario en mente, Amazon SageMaker introduce técnicas avanzadas de optimización de memoria para abordar dichos retos. Entre ellas, QLoRA se erige como una solución que congela los pesos originales del modelo y añade parámetros entrenables de baja jerarquía en las capas de transformadores, lo que permite comprimir el modelo reduciendo su huella de memoria. Esto es crucial para facilitar el ajuste fino de LLMs incluso en sistemas con recursos limitados, manteniendo un rendimiento prácticamente igual al ajuste fino tradicional de media precisión.
La combinación de QLoRA con las capacidades de SageMaker ofrece a las empresas una solución tanto eficaz como rentable para implementar modelos LLM personalizados. Esta estrategia permite a las organizaciones centrarse en el desarrollo y perfeccionamiento de sus modelos usando la infraestructura de entrenamiento gestionada que SageMaker proporciona.
