En un esfuerzo por optimizar el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLMs), las empresas están adoptando técnicas para reducir costos y mejorar la eficiencia. La creciente popularidad del Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) ha permitido personalizar modelos preentrenados a tareas específicas al minimizar el número de parámetros actualizables. Este enfoque, que incluye estrategias como la Adaptación de Bajo Rango (LoRA) y su variante más avanzada, DoRA, permite ahorrar en costes y recursos técnicos, al reducir significativamente el número de parámetros necesarios en el ajuste fino.
La complejidad técnica y logística de ajustar LLM a gran escala ha impulsado la creación de soluciones como Amazon SageMaker HyperPod, lanzado por Amazon Web Services (AWS) a finales de 2023. Este servicio simplifica la configuración de un entorno de entrenamiento distribuido, optimizando el proceso con infraestructura específica y una gestión automatizada que reemplaza nodos defectuosos y reanuda el entrenamiento automáticamente. Con el respaldo de chips Trainium y el kit de herramientas Neuron SDK de AWS, SageMaker HyperPod permite procesar modelos con más de 100 mil millones de parámetros de manera eficiente y rentable.
Los enfoques PEFT, como LoRA, destacan por su capacidad de introducir un conjunto reducido de parámetros entrenables. Estos se integran a través de matrices de bajo rango que ajustan el modelo sin necesidad de modificar la mayoría de sus parámetros, logrando mantener el rendimiento mientras se disminuyen los costos computacionales y de memoria.
Para aplicar PEFT en un modelo Meta Llama 3 usando SageMaker HyperPod, es esencial seguir un proceso que abarca desde la configuración del clúster para entrenamiento distribuido, hasta el ajuste y consolidación del modelo sobre un conjunto de datos específico. Este método ha demostrado reducir hasta un 50% los costos y un 70% el tiempo de entrenamiento, haciendo de PEFT una solución estratégica y eficiente en la gestión de recursos en el ámbito del aprendizaje profundo.
