En el actual panorama de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han logrado un notable éxito en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin embargo, estos modelos no siempre se adaptan de manera óptima a dominios o tareas específicas. Surge así la necesidad de personalizar un LLM para adecuarlo a casos de uso únicos, mejorando su rendimiento en datasets o tareas específicas. Esta personalización puede lograrse mediante ingeniería de prompts, Generación Aumentada por Recuperación (RAG) o ajuste fino. Es crucial evaluar un LLM personalizado frente al modelo base (u otros modelos) para asegurar que el proceso de personalización efectivamente mejore su rendimiento en la tarea específica. La personalización a través del ajuste fino de LLMs es un procedimiento complejo que involucra múltiples experimentos y combinaciones de datasets, hiperparámetros, prompts y técnicas de ajuste fino como el ajuste fino de parámetros eficientes (PEFT). Cada iteración en un experimento puede ser considerada como una ejecución independiente.
Para simplificar este proceso, Amazon SageMaker, en combinación con MLflow y SageMaker Pipelines, ofrece herramientas para el ajuste fino y la evaluación a escala. Estas plataformas permiten gestionar múltiples experimentos, comparar los resultados y seguir el ciclo de vida del aprendizaje automático (ML), desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo.
Antes de comenzar con...