Las organizaciones de diferentes sectores continúan inclinándose hacia el uso de modelos de inteligencia artificial generativa (IA) para potenciar sus aplicaciones, especialmente mediante el empleo de modelos de fundación. Con la introducción de los nuevos modelos desarrollados por DeepSeek, la personalización de estos modelos según las necesidades específicas de cada dominio se ha convertido en una prioridad esencial.
Sin embargo, personalizar de manera efectiva los modelos de DeepSeek mientras se gestionan los recursos computacionales es un reto considerable. La modificación de la arquitectura del modelo requiere tanto un nivel significativo de conocimiento técnico como habilidades para entrenar y ajustar parámetros. Esta dualidad a menudo obliga a las empresas a decidir entre el rendimiento óptimo del modelo y las limitaciones prácticas de su implementación, lo que ha generado una demanda urgente de soluciones más accesibles y simples para la personalización de modelos.
En una reciente serie de dos partes, se explora cómo disminuir la complejidad de la personalización de modelos de DeepSeek mediante flujos de trabajo preconstruidos conocidos como «recetas», específicamente diseñados para el modelo DeepSeek-R1 y sus variaciones destiladas en el entorno de Amazon SageMaker HyperPod. La primera parte de la serie presenta una innovadora arquitectura de solución para el ajuste fino de estos modelos, mediante un ejemplo práctico centrado en personalizar el modelo DeepSeek-R1 Distill Qwen 7b. Este enfoque ha conseguido elevar el desempeño, alcanzando un promedio del 25% en las puntuaciones ROUGE y un notable 49% en la puntuación ROUGE-2, gracias al uso eficaz de Amazon SageMaker HyperPod y las capacidades de entrenamiento de SageMaker.
La reciente introducción de las recetas de Amazon SageMaker HyperPod está democratizando el acceso a estas sofisticadas herramientas, facilitando a científicos de datos y desarrolladores de todas las habilidades iniciar el entrenamiento y ajuste de modelos de IA generativa en cuestión de minutos. Estas recetas simplifican tareas críticas como la carga de conjuntos de datos de entrenamiento y la implementación de técnicas de entrenamiento distribuidas, reduciendo significativamente el trabajo laborioso vinculado a los experimentos con configuraciones de modelos.
El diseño modular de la arquitectura propuesta permite tanto la escalabilidad como la flexibilidad, haciéndola especialmente efectiva para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño que requieren capacidades computacionales distribuidas. Para facilitar el acceso a los modelos potentes y costo-eficientes de DeepSeek, se han lanzado nuevas recetas que permiten el ajuste de seis modelos, mediante técnicas de ajuste fino supervisado y adaptaciones de bajo rango.
En un caso práctico en el sector salud, se destaca un uso innovador: el desarrollo de una aplicación de asistencia médica que simplifica y contextualiza información compleja para los pacientes. Aquí, el ajuste fino del modelo DeepSeek-R1 Distill Qwen 7b, con un conjunto de datos médico específico, es crucial para asegurar que las respuestas proporcionadas mantengan el rigor clínico necesario.
Al concluir el ciclo de ajuste, se observa un aumento notable en la eficiencia del modelo adaptado, reflejado en mejoras en las métricas ROUGE. Esto sugiere que las extensiones futuras en la duración del entrenamiento podrían resultar en mayores avances en rendimiento. Esta serie no solo resalta la innovación en la personalización de la IA, sino también el potencial para optimizar el uso de recursos computacionales dentro de los entornos empresariales.
