El ajuste fino multimodal está emergiendo como una técnica crucial en la personalización de modelos fundamentales, especialmente en tareas que combinan información visual y textual. Estos modelos, aunque poderosos en sus capacidades generales, a menudo necesitan personalización para adaptarse a tareas visuales especializadas y requisitos específicos de formato de salida. Recientes experimentos han mostrado que el ajuste fino de los modelos Meta Llama 3.2 logra mejoras significativas, alcanzando hasta un 74% de incremento en precisión en tareas de comprensión visual especializada tras la optimización.
Amazon Bedrock ha introducido capacidades que permiten ajustar estos modelos a las exigencias empresariales únicas, aplicando mejores prácticas basadas en experimentos exhaustivos. Este proceso beneficia a las organizaciones que buscan precisar en respuestas visuales, generar descripciones de imágenes y extraer datos estructurados de imágenes de documentos, reduciendo costos de inferencia sin comprometer la precisión.
Para comenzar, se requiere una cuenta activa de AWS y habilitar los modelos en Amazon Bedrock, ahora disponible en la región AWS US West (Oregón). Preparar conjuntos de datos en Amazon S3 es crucial, priorizando su calidad y estructura para alcanzar resultados óptimos.
Diversos conjuntos de datos han sido empleados en experimentos, como LlaVA-Instruct-Mix-VSFT para preguntas visuales, ChartQA para análisis de gráficos y Cut-VQAv2, promoviendo una comprensión detallada de cómo el rendimiento escala con la cantidad de datos. Aunque conjuntos más grandes suelen ofrecer mejores resultados, recomendaciones sugieren iniciar con alrededor de 100 ejemplos de alta calidad, asegurando consistencia en su formato.
Optimizar parámetros como el número de épocas y la tasa de aprendizaje further mejora el rendimiento. Modelos de diferentes tamaños, como los de 11B y 90B, presentan diferentes oportunidades, siendo el modelo de 90B ideal para tareas complejas de razonamiento visual que requieren máxima precisión.
El ajuste fino de modelos multimodales en Amazon Bedrock ofrece una oportunidad valiosa para que las organizaciones desarrollen soluciones de IA a medida. Enfocándose en la calidad de los datos y una personalización adecuada, las empresas pueden lograr mejoras dramáticas incluso con conjuntos de datos modestos, haciendo accesible esta avanzada tecnología a una variedad de organizaciones.
