Introducción al fine-tuning con Promptrepo

Un modelo de IA general se acerca a lo que necesitas, pero no del todo: no conoce tus categorías ni tu formato y los prompts más largos solo llegan hasta cierto punto. Entrenar un modelo desde cero es lento y necesita muchos datos. El fine-tuning está en medio: tomas un modelo ya entrenado y le enseñas con tus propios ejemplos. Con Promptrepo, lo haces desde Google Sheets sin código y el modelo responde con tus categorías y tu formato.

Empecemos. Crea tu modelo de IA a partir de un ejemplo y pruébalo mientras lees.

El fine-tuning es el proceso de tomar un modelo de IA preentrenado y optimizarlo para una tarea específica entrenándolo más con un conjunto de datos especializado. En lugar de entrenar un modelo desde cero, el fine-tuning se apoya en lo que un modelo ya sabe y le enseña tu tarea.

¿Por qué hacer fine-tuning de modelos de IA?

  1. Más precisión: los modelos preentrenados son de uso general. El fine-tuning los especializa en tu área y mejora sus resultados.
  2. Se necesitan menos datos: como el modelo ya tiene conocimientos de base, solo necesitamos un conjunto de datos más pequeño y de buena calidad.
  3. Más eficiencia: el fine-tuning puede ser mucho más rápido y barato que entrenar un modelo desde cero.

El fine-tuning en Promptrepo

En Promptrepo, el fine-tuning tiene cuatro pasos:
  1. Define tu tarea: clasificación, extracción o generación
  2. Prepara los datos de entrenamiento: elige ejemplos que muestren el comportamiento que buscas
  3. Entrena el modelo: usa Promptrepo para hacer fine-tuning con tu conjunto de datos
  4. Evalúa & mejora: prueba y mejora el modelo según cómo funciona en la práctica

Ejemplo: fine-tuning de un modelo para clasificar alimentos

Digamos que queremos clasificar alimentos en distintas categorías, como Carne roja, Bebidas, Queso o Alimentos en general. En lugar de crear un clasificador desde cero, hacemos fine-tuning de un modelo existente con datos de alimentos.
Pasos:
  1. Reúne los datos: crea una hoja de cálculo con nombres de alimentos & sus categorías.
  2. Haz fine-tuning en Promptrepo: escribe un ejemplo, publica el modelo y agrega tu hoja de cálculo a su hoja de Google Sheets.
  3. Prueba & implementa: el modelo ya puede clasificar con precisión alimentos nuevos.
El fine-tuning crea un modelo preciso a partir de un pequeño conjunto de tus propios ejemplos. Los siguientes artículos muestran cómo crear modelos de clasificación, extracción y generación con Promptrepo.

Enlaces relacionados

Crea un modelo de clasificación
Crea un modelo de extracción
Crea un modelo generativo

Resumen

Si un modelo de IA general no es lo bastante preciso y entrenar uno desde cero es demasiado trabajo, el fine-tuning es el camino intermedio. Con Promptrepo, creas tu modelo de IA a partir de tus propios ejemplos.

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