Tienes una gran idea para una aplicación basada en IA. Piensa en el ajuste fino como enseñar a un modelo de IA preentrenado un nuevo truco.
Claro, ya sabe bastante gracias a un entrenamiento con conjuntos de datos masivos, pero necesitas adaptarlo a tus necesidades. Por ejemplo, si necesitas que detecte anomalías en escaneos o descifre qué significa realmente el feedback de tus clientes.
Ahí es donde entran los hiperparámetros. Piensa en el modelo de lenguaje grande como tu receta básica y en los hiperparámetros como las especias que usas para darle a tu aplicación su sabor único.
En este artículo, repasaremos algunos hiperparámetros básicos y el ajuste del modelo en general.
¿Qué es el ajuste fino?
Imagina a alguien que es excelente pintando paisajes y decide cambiar a retratos. Esa persona entiende los fundamentos —teoría del color, pinceladas, perspectiva— pero ahora necesita adaptar sus habilidades para capturar expresiones y emociones.
El desafío es enseñar al modelo la nueva tarea mientras se preservan sus habilidades existentes. Tampoco quieres que se ‘obsesione’ demasiado con los nuevos datos y pierda la perspectiva general. Ahí es donde el ajuste de hiperparámetros salva el día.
El ajuste fino en modelos de lenguaje grande (LLM) ayuda a que los LLMs se especialicen. Toma su conocimiento general y los entrena para dominar una tarea específica, usando un conjunto de datos mucho más pequeño.
Por qué los hiperparámetros son importantes en el ajuste fino
Los hiperparámetros son los que separan los modelos ‘suficientemente buenos’ de los realmente excelentes. Si los ajustas demasiado, el modelo puede sobreajustarse o perder soluciones clave. Si eres muy precavido, el modelo podría nunca alcanzar su máximo potencial.
Piensa en el ajuste de hiperparámetros como un tipo de flujo de trabajo de automatización empresarial. Estás dialogando con tu modelo; ajustas, observas y refinas hasta que todo encaja.
7 hiperparámetros clave que debes conocer al hacer ajuste fino
El éxito del ajuste fino depende de ajustar algunos parámetros importantes. Esto puede sonar complicado, pero los parámetros son lógicos.
1. Tasa de aprendizaje
Esto controla cuánto cambia el modelo su comprensión durante el entrenamiento. Este tipo de optimización de hiperparámetros es crucial porque si como operador…
- Vas demasiado rápido, el modelo podría pasar por alto mejores soluciones,
- Vas demasiado despacio, puede sentirse como si estuvieras viendo cómo se seca la pintura, o peor aún, el modelo se queda atascado.
Para el ajuste fino, ajustes pequeños y cuidadosos (como ajustar un regulador de intensidad de luz) suelen dar buenos resultados. Aquí debes encontrar el equilibrio adecuado entre precisión y rapidez en los resultados.
Cómo determinar la mezcla correcta depende de cómo progresa el ajuste del modelo. Necesitarás verificar periódicamente para ver cómo va.
2. Tamaño del lote
Esto indica cuántas muestras de datos procesa el modelo al mismo tiempo. Cuando estás utilizando un optimizador de ajustes, quieres obtener el tamaño justo, porque…
- Los lotes más grandes son rápidos pero podrían pasar por alto detalles importantes,
- Los lotes más pequeños son lentos pero minuciosos.
Los lotes de tamaño medio podrían ser la opción ideal, “ni demasiado grandes, ni demasiado pequeños”. Nuevamente, la mejor manera de encontrar el balance es monitorear cuidadosamente los resultados antes de pasar al siguiente paso.
3. Épocas
Una época es un recorrido completo por tu conjunto de datos. Los modelos preentrenados ya saben bastante, por lo que generalmente no necesitan tantas épocas como los modelos que comienzan desde cero. ¿Cuántas épocas son las adecuadas?
- Demasiadas, y el modelo podría empezar a memorizar en lugar de aprender (hola, sobreajuste),
- Demasiadas pocas, y podría no aprender lo suficiente para ser útil.
4. Tasa de abandono (Dropout rate)
Piensa en esto como forzar al modelo a ser creativo. Lo haces desactivando partes aleatorias del modelo durante el entrenamiento. Es una excelente manera de evitar que tu modelo dependa demasiado de vuelos específicos y se vuelva perezoso. En su lugar, anima al modelo a usar estrategias de resolución de problemas más diversas.
¿Cómo acertar? La tasa de abandono óptima depende de cuán complicado sea tu conjunto de datos. Una regla general es que deberías igualar la tasa de abandono con la probabilidad de valores atípicos.
Por ejemplo, para una herramienta de diagnóstico médico tiene sentido usar una tasa de abandono más alta para mejorar la precisión del modelo. Si estás creando un software de traducción, quizá quieras reducir la tasa para mejorar la velocidad de entrenamiento.
5. Decaimiento de pesos (Weight decay)
Esto evita que el modelo se apegue demasiado a una característica específica, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste. Piensa en esto como un suave recordatorio de “mantén las cosas simples.”
6. Programas de tasa de aprendizaje (Learning rate schedules)
Esto ajusta la tasa de aprendizaje con el tiempo. Generalmente, se comienza con ajustes grandes y audaces, y luego se pasa a un modo de afinación fina, algo así como comenzar con trazos amplios en un lienzo y luego refinar los detalles posteriormente.
7. Congelación y descongelación de capas
Los modelos preentrenados vienen con capas de conocimiento. Congelar ciertas capas significa que bloqueas el aprendizaje existente, mientras que descongelar otras permite que se adapten a tu nueva tarea. Congelar o descongelar depende de qué tan similares sean las tareas vieja y nueva.
Desafíos comunes del ajuste fino
El ajuste fino suena genial, pero no lo endulzaremos demasiado: hay algunos obstáculos con los que probablemente te encontrarás:
- Sobreajuste: Conjuntos de datos pequeños hacen que los modelos se vuelvan perezosos y memoricen en lugar de generalizar. Puedes controlar este comportamiento utilizando técnicas como detención temprana, decaimiento de pesos y abandono,
- Costos computacionales: Probar hiperparámetros puede parecer un juego de topos. Es lento y puede ser intensivo en recursos. Peor aún, es algo parecido a un juego de adivinanzas. Puedes usar herramientas como Optuna o Ray Tune para automatizar parte del trabajo pesado.
- Cada tarea es diferente: No existe un enfoque único para todos. Una técnica que funciona bien para un proyecto podría ser desastrosa para otro. Necesitarás experimentar.
Consejos para ajustar modelos de IA con éxito
Ten en mente estos consejos:
- Comienza con configuraciones predeterminadas: Consulta las configuraciones recomendadas para cualquier modelo preentrenado. Úsalas como punto de partida o guía rápida,
- Considera la similitud de la tarea: Si tu nueva tarea es muy similar a la original, haz ajustes pequeños y congela la mayoría de las capas. Si es totalmente diferente, deja que se adapten más capas y usa una tasa de aprendizaje moderada,
- Presta atención al rendimiento de validación: Revisa cómo el modelo rinde en un conjunto de validación separado para asegurarte de que está aprendiendo a generalizar y no solo a memorizar los datos de entrenamiento.
- Comienza poco a poco: Realiza una prueba con un conjunto de datos más pequeño antes de entrenar con el modelo completo. Es una forma rápida de detectar errores antes de que se conviertan en problemas mayores.
Reflexiones finales
Usar hiperparámetros facilita entrenar tu modelo. Será necesario algo de prueba y error, pero los resultados valen la pena. Cuando haces esto bien, el modelo se destaca en su tarea en lugar de hacer un esfuerzo mediocre.
