¿Cómo entrenar tu propia IA y qué es el ajuste fino?
¿Cómo entrenar tu propia IA y qué es ajustarla con precisión?
En nuestra última lección, aprendimos que los modelos gigantes de IA están «preentrenados» en una enorme biblioteca de conocimientos generales de Internet. Pero, ¿qué pasa si quieres una IA que sea experta en un tema específico, como los productos de tu empresa, o que hable con un estilo particular, como un pirata? No necesitas empezar desde cero. En su lugar, puede tomar uno de estos enormes modelos previamente entrenados y especializarlo. Este proceso se denomina ajuste fino.
Piensa en un modelo de IA previamente entrenado como un brillante graduado universitario que sabe un poco de todo. El ajuste es como enviar a ese graduado a la facultad de derecho o medicina. No les estás volviendo a enseñar a leer o escribir; les estás dando libros especializados y formación para que se conviertan en expertos en un campo específico. Usted proporciona un conjunto de ejemplos más pequeño y de alta calidad, y el modelo ajusta su «cableado» interno para dominar ese nuevo dominio o personalidad.
Para la mayoría de nosotros, «entrenar nuestra propia IA» no significa crear un modelo masivo desde cero, lo que cuesta millones de dólares. Significa tomar un modelo existente y adaptarlo a nuestras necesidades específicas. Hoy en día, hay dos formas populares de hacerlo.
Dos formas de «entrenar» tu propia IA
Puedes crear un asistente de IA especializado utilizando un par de métodos diferentes, cada uno con sus propias ventajas.
1. Crear un chatbot personalizado (como un GPT o una gema)
Este es el método más fácil y accesible. Plataformas como ChatGPT y Gemini te permiten crear una versión personalizada de su IA simplemente hablando con ella.
- Cómo funciona: Le das instrucciones en un lenguaje sencillo y subes un conjunto de documentos (como archivos PDF o de texto) para que los utilice como base de conocimientos. El modelo subyacente no cambia, pero tu bot personalizado siempre consultará primero tus instrucciones y documentos al responder.
- Ideal para: crear asistentes personales, bots de servicio al cliente para tu sitio web o ayudantes para tareas específicas en función de un conjunto de información definido.
- Analogía: es como darle a un asistente inteligente un conjunto específico de carpetas y una descripción de su puesto.
2. Verdadero ajuste fino
Se trata de un proceso más técnico en el que se cambian los parámetros internos del modelo base para adoptar un nuevo estilo o habilidad.
- Cómo funciona: se crea un conjunto de datos con cientos o miles de ejemplos de «aviso y respuesta» que muestran a la IA exactamente cómo quieres que se comporte. A continuación, utilizas una plataforma para ejecutar un proceso de entrenamiento que ajusta los pesos del modelo en función de tus ejemplos.
- Ideal para: obligar al modelo a adoptar una personalidad, un tono o un formato de respuesta muy específicos que no se pueden lograr con instrucciones sencillas.
- Analogía: es como hacer que ese asistente inteligente pase por una academia de entrenamiento intenso para cambiar su forma de pensar y hablar.
Un vistazo al proceso de ajuste
Si bien crear un GPT personalizado es la forma más fácil de especializar una IA, el «verdadero» ajuste es un proceso más potente que, de hecho, cambia el comportamiento del modelo. Si bien es técnica, la idea central se puede entender en algunas etapas clave, como la formación de un nuevo empleado para un trabajo especializado.
- Prepare su taller: el primer paso es configurar un entorno digital adecuado. Esto implica instalar software y herramientas especializados en una computadora potente, lo que básicamente prepara el taller para la compleja tarea que se avecina.
- Elige a tu aprendiz: no se empieza desde cero. Tú eliges un modelo de código abierto potente y previamente entrenado (como Llama de Meta u otros) para que sirva de base. Es como elegir a un aprendiz brillante y con un alto nivel de formación, al que estás a punto de convertir en especialista.
- Cree los «libros de texto» (el conjunto de datos): este es el paso más crucial. Se crea un conjunto de datos de alta calidad con cientos o miles de ejemplos que muestran a la IA exactamente cómo debe comportarse. Cada ejemplo suele ser un par de «respuesta rápida e ideal». Por ejemplo, si estás entrenando a una IA médica, proporcionarás preguntas médicas combinadas con respuestas perfectas y de nivel experto. Este conjunto de datos se convierte en el libro de texto con el que tu IA aprenderá su especialidad.
- Comience la formación: A continuación, inicie el proceso de formación con herramientas especializadas. La computadora envía su conjunto de datos al modelo base una y otra vez. Con cada ejemplo que ve, el modelo ajusta ligeramente sus parámetros internos para proporcionar mejores respuestas que coincidan con el estilo y el contenido de sus «libros de texto». Esta es la parte de «afinar» del ajuste fino.
- Pon a prueba a tu nuevo experto: una vez finalizada la formación, pruebas el modelo recién ajustado. A menudo notarás una mejora drástica en su capacidad para gestionar las tareas específicas para las que lo entrenaste, ya que ahora ha absorbido los conocimientos y el estilo de tu conjunto de datos personalizado.
Visualización de un conjunto de datos ajustado
Para entender realmente el ajuste fino, es útil ver qué aspecto tienen los «libros de texto» que le damos a la IA. Básicamente, un conjunto de datos no es más que una larga lista de ejemplos, cada uno de los cuales contiene la pregunta que queremos que la IA comprenda y la respuesta perfecta y «estándar de referencia» de la que queremos que aprenda. Al revisar miles de estos pares, la IA aprende el tono, la estructura y los conocimientos especializados deseados.
Estos son algunos ejemplos del aspecto que podrían tener estos pares para una IA médica:
Ejemplo 1: Consulta sobre los síntomas de un paciente
«Tengo sed todo el tiempo, necesito orinar con frecuencia y estoy perdiendo peso sin intentarlo. ¿Qué podría ser esto?»
Los síntomas que describe (sed excesiva (polidipsia), micción frecuente (poliuria) y pérdida de peso inexplicable son signos clásicos de la hiperglucemia (niveles altos de azúcar en sangre) y están estrechamente relacionados con la diabetes de tipo 2.
Es fundamental acudir a un profesional de la salud para obtener un diagnóstico adecuado, que suele incluir análisis de sangre, como una prueba de glucosa plasmática en ayunas o una prueba de A1C. Por favor, no se autodiagnostique. Programa una cita con el médico para hablar sobre estos síntomas lo antes posible.
Ejemplo 2: Pregunta sobre la interacción entre medicamentos
«¿Está bien comer toronja si estoy tomando una estatina para el colesterol?»
No, generalmente no se recomienda consumir pomelo o jugo de toronja mientras se toman estatinas.
La toronja contiene compuestos que pueden interferir con la enzima intestinal responsable de descomponer las estatinas. Esta interferencia puede provocar niveles más altos del medicamento en la sangre, lo que aumenta el riesgo de efectos secundarios, como daño hepático y dolor muscular (rabdomiólisis).
Consulte siempre a su médico o farmacéutico acerca de cualquier posible interacción entre alimentos y medicamentos específica de su medicamento.
Ejemplo 3: Interpretación de los resultados de laboratorio
«Los resultados de mi laboratorio indican que mi colesterol LDL es de 170 mg/dL. ¿Qué significa eso?»
Un nivel de colesterol LDL de 170 mg/dL se considera alto.
El LDL es la sigla de lipoproteína de baja densidad, a menudo llamada colesterol «malo» porque los niveles altos pueden provocar la acumulación de placa en las arterias, lo que aumenta el riesgo de enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares. Si bien los niveles óptimos pueden variar en función de los factores de riesgo individuales, en general, un nivel inferior a 100 mg/dL se considera ideal para la mayoría de los adultos.
Deberías hablar de este resultado con tu médico, quien podrá evaluar tu riesgo cardiovascular general y recomendarte el mejor curso de acción, que puede incluir cambios en el estilo de vida, como la dieta y el ejercicio, o posiblemente tomar medicamentos.
Concepto clave: el ajuste fino es una forma de sesgo
El ajuste fino es como enseñarle a una IA a ser rapero o músico clásico. Se trata de ajustar la comprensión general de la IA para que destaque en un estilo o género específico. Sin embargo, esta especialización también puede introducir sesgos basados en los datos específicos de los que aprende.
Comprobación rápida
¿Cuál es la principal diferencia entre crear un GPT personalizado y un verdadero «ajuste fino»?
Resumen: Entrenando tu propia IA
Lo que cubrimos:
- «Entrenar tu propia IA» por lo general significa ajustar un modelo grande y previamente entrenado para una tarea o personalidad especializada.
- Es como enviar a un graduado universitario a una escuela especializada en lugar de enseñarle desde el jardín de infantes.
- El método más sencillo es crear un GPT personalizado (o un bot similar) proporcionando instrucciones y cargando archivos de conocimiento.
- Un método más técnico implica crear un gran conjunto de datos de ejemplos para alterar realmente el comportamiento del modelo base.
Por qué es importante:
- Aquí es donde la IA se vuelve verdaderamente personal y poderosa para necesidades específicas. Pasa de ser una herramienta de uso general a convertirse en una herramienta experta hecha a medida, diseñada solo para usted o su empresa.
A continuación:
- Analizaremos los datos de los que aprenden estas IA y por qué la fuente de esos datos es tan importante.