Las organizaciones se están enfrentando a desafíos significativos al aplicar enfoques de ajuste fino de una sola vez en sus modelos de inteligencia artificial generativa. Este método clásico implica seleccionar datos de entrenamiento y configurar hiperparámetros con la expectativa de que los resultados sean óptimos desde el primer intento, lo que rara vez ocurre. El proceso suele resultar en resultados subóptimos, obligando a reiniciar el proceso si se necesitan mejoras.
En un movimiento innovador, Amazon Bedrock ha introducido el ajuste fino iterativo. Este enfoque permite un refinamiento sistemático y controlado del modelo a través de rondas de entrenamiento incrementales, ofreciendo una base para mejoras continuas sin la necesidad de reiniciar completamente el proceso.
El ajuste fino iterativo permite validar las modificaciones en un modelo antes de realizar cambios importantes, adaptándose a requisitos comerciales en evolución y mejorando el rendimiento del modelo conforme cambian los patrones de usuario y surgen nuevos casos de uso. Para implementar este enfoque, es necesario contar con un modelo previamente personalizado, permisos de IAM, datos de entrenamiento incrementales y un bucket de S3 para almacenamiento de datos.
La consola de gestión de AWS hace sencillo crear trabajos de ajuste fino iterativo, permitiendo a los usuarios utilizar sus modelos personalizados en lugar de comenzar desde cero. Los trabajos pueden ser monitoreados directamente desde la consola para asegurar el éxito del proceso.
Además, existe la opción de implementar el ajuste fino iterativo de forma programática a través del SDK de AWS, siguiendo patrones similares al ajuste fino estándar, pero especificando el modelo personalizado existente como base.
Una vez completa la iteración de ajuste, las organizaciones pueden elegir entre implementar el modelo mediante throughput provisionado para cargas de trabajo estables, o inferencia on-demand para escenarios más experimentales y variables.
La clave del éxito en este enfoque radica en enfatizar la calidad sobre la cantidad de datos y centrar la atención en áreas de mejora específicas en cada iteración. Saber cuándo detener el proceso es igualmente crucial para evitar un esfuerzo desperdiciado.
El ajuste fino iterativo en Amazon Bedrock representa un avance significativo, proporcionando un enfoque estructurado para perfeccionar modelos y maximizando las inversiones previas sin la necesidad de comenzar nuevamente cada vez que se desean ajustes estratégicos.
