Haciendo la IA más inteligente y más pequeña: Guía de entrenamiento de modelos eficiente

Haciendo la IA más inteligente y más pequeña: Una guía práctica para el entrenamiento eficiente de modelos

Hola, soy Sanchay Thalnerkar, un ingeniero de IA. He estado explorando formas de hacer que la IA sea más eficiente y estoy emocionado de compartir un enfoque interesante en el que he estado trabajando. En el mundo de la inteligencia artificial, los modelos más grandes a menudo roban el protagonismo, pero ¿qué pasaría si pudieras obtener resultados similares sin el alto costo y la enorme potencia de computación? Esta guía te lleva a través de un enfoque inteligente: usar un modelo de IA grande para crear datos de entrenamiento de alta calidad, y luego usar esos datos para entrenar un modelo más pequeño y manejable.

Mi método: IA eficiente en tres pasos

Primero, aprovechamos un modelo grande como Meta-Llama-3.1-405B, hecho accesible por la API de AI/ML, para generar un conjunto de datos de escenarios de marketing. La plataforma de APIs de AI/ML nos permite aprovechar las vastas capacidades de este poderoso modelo, creando la guía de estudio perfecta para nuestro modelo más pequeño. Luego, estos datos se formatean utilizando la estructura de prompt de alpaca, haciendo que sea fácil para un modelo más pequeño aprender de manera efectiva. Finalmente, utilizamos una herramienta llamada Unsloth para entrenar de manera eficiente nuestro modelo más pequeño, comenzando con Meta-Llama-3.1-8B, con estos datos.

¿El resultado? Un modelo que es más pequeño, más rápido y capaz de producir salidas de alta calidad para tareas de marketing específicas, comparable a lo que esperarías de un modelo mucho más grande. Por ejemplo, cuando se le pregunta "Crea una campaña de marketing para promocionar una barra de chocolate de Cadbury, dirigida a adultos y boomers", los resultados pueden ser sorprendentemente buenos.

Este método ofrece varios beneficios. Permite crear modelos de IA especializados en tareas específicas, haciéndolos accesibles incluso para pequeñas empresas o desarrolladores individuales sin necesidad de hardware caro o presupuestos masivos. Al centrarse en generar datos de entrenamiento diversos y de alta calidad y ajustar cuidadosamente tu modelo más pequeño, puedes crear herramientas de IA poderosas y eficientes adaptadas a tus necesidades.

Paso 1: Configuración del entorno

Antes de comenzar, configuremos nuestro entorno de desarrollo:

• Instalar Python: Si aún no lo has hecho, descarga e instala Python desde python.org

Crea un entorno virtual:

• Abre la línea de comandos
• Navega a tu directorio de proyecto
• Ejecuta los siguientes comandos:

pip install virtualenv
virtualenv venv
.envin
eactivar

Instala los paquetes requeridos: Ejecuta los siguientes comandos en tu entorno virtual activado:

pip install requests
pip install unsloth
pip install pandas

Comienza importando bibliotecas

Paso 2: Configuración del cliente de API de AI/ML y manejo de llamadas a la API

Antes de sumergirnos en la creación de la función de generación de datos, es crucial primero configurar el cliente de API de AI/ML. Esta API ofrece un conjunto de potentes funcionalidades de IA, incluyendo finalización de texto, inferencia de imágenes y más. Vamos a repasar los pasos necesarios para configurar todo y estar listos para usarlo.

1.1: Crear una cuenta y obtener una clave de API

• Crear una cuenta: Visita el sitio web de la API de AI/ML y regístrate para obtener una cuenta.
• Generar una clave de API: Después de iniciar sesión, navega a tu tablero de cuenta y genera tu clave de API aquí.

Necesitarás usar esta clave de API para autenticar tus solicitudes y acceder a los diversos modelos de IA disponibles a través de la API.

1.2: Inicializar el cliente de API de AI/ML

Una vez que tengas tu clave de API, puedes configurar el cliente en tu entorno. Este cliente se utilizará para interactuar con la API de AI/ML para hacer varias solicitudes relacionadas con la IA.

En tu código, reemplaza tu_clave_api_aquí con la clave de API que generaste anteriormente. Este cliente será la interfaz principal para enviar solicitudes a la API de AI/ML.

1.3: Implementación de llamadas a la API con límite de tasa

Para manejar las interacciones con la API de manera más efectiva, especialmente bajo límites de tasa u otros problemas transitorios, definimos una función llamada rate_limited_api_call. Esta función asegura que nuestras solicitudes sean resilientes a problemas potenciales como la limitación de la tasa por parte de la API.

Paso 3: Creación de la función de generación de datos

Repasemos todo el proceso de cómo funciona la función de generación de datos, paso a paso.

Primero, definimos una función llamada generate_multiple_marketing_samples. El trabajo de esta función es crear varios escenarios de marketing que podemos utilizar más adelante para entrenar un modelo de IA más pequeño y eficiente.

Ejemplo de salida:

Veamos lo que esta función produce. Supongamos que pedimos algunos escenarios de marketing:

Instrucción: Crea un anuncio de Facebook para un nuevo programa de fitness dirigido a profesionales ocupados.
Entrada: El programa está diseñado para personas con tiempo limitado pero que aún quieren alcanzar sus objetivos de fitness.
Respuesta: Un anuncio detallado con un gancho, narrativa y llamada a la acción, diseñado para atraer leads de profesionales ocupados.

Los escenarios generados están formateados de manera que sean directamente utilizables como datos de entrenamiento para un modelo de IA más pequeño.

Por qué funciona este método

Esta función es simple pero poderosa. Nos permite aprovechar las capacidades de un gran modelo de IA para generar datos de entrenamiento de alta calidad y diversos. Estos datos están perfectamente formateados para entrenar un modelo más pequeño que pueda realizar tareas específicas de marketing. Al controlar el número de muestras y el formato, nos aseguramos de que los datos generados sean tanto relevantes como fáciles de usar, haciendo que el proceso general sea más eficiente y efectivo.

Paso 4: Control de calidad

Después de generar nuestras muestras, es crucial asegurarse de que cumplan con un cierto estándar de calidad. Aquí es donde entra en juego nuestra función de control de calidad.

Por qué es importante

Al pasar cada muestra a través de estas dos verificaciones, nos aseguramos de que solo se utilicen datos de alta calidad para entrenar nuestro modelo. La verificación de longitud asegura que las muestras sean lo suficientemente detalladas, mientras que la verificación de repetición asegura que el contenido sea variado y rico en vocabulario.

Paso 5: Asegurando la diversidad

Para construir un modelo de IA bien equilibrado y efectivo, es esencial que nuestros datos de entrenamiento cubran una amplia gama de escenarios de marketing. Aquí es donde entra en juego nuestra función de seguimiento de diversidad.

Por qué esto importa

Asegurar la diversidad en nuestro conjunto de datos es crucial porque conduce a un modelo de IA más versátil y capaz. Si los datos de entrenamiento solo se centran en unas pocas industrias o canales de marketing, el modelo podría tener dificultades con escenarios fuera de esas áreas.

Paso 6: Creación de conjunto de datos para ajuste fino

En este paso, nuestro objetivo es crear un conjunto de datos diseñado específicamente para el ajuste fino de un modelo de lenguaje para generar contenido de marketing y redes sociales. La función create_finetuning_dataset gestiona este proceso, generando y compilando un conjunto de muestras de alta calidad.

El resultado es un conjunto de datos de 1,000 escenarios de marketing bien elaborados, cada uno formateado con instrucciones claras, entrada relevante y respuestas detalladas.

Paso 7: Preparación del modelo y cuantización

Con el conjunto de datos listo, el siguiente paso crucial es preparar el modelo de lenguaje para el ajuste fino. Esto implica utilizar la biblioteca Unsloth para cargar un modelo preentrenado mientras se aplican ciertas optimizaciones.

Paso 8: Entrenando el modelo

En este paso, pasamos a la fase crucial de entrenar el modelo utilizando SFTTrainer de la biblioteca TRL de Hugging Face.

Este código establece el proceso de entrenamiento donde los parámetros del modelo se ajustan para adaptarse mejor a los datos.

Paso 9: Generación y análisis de resultados

Después de que el modelo ha sido entrenado, el siguiente paso es generar texto basado en un prompt dado y luego analizar esta salida en un formato estructurado.

Paso 10: Guardando y recargando el modelo

En este paso final, nos centramos en guardar el modelo ajustado y el tokenizador para que puedan ser utilizados más tarde sin necesidad de volver a entrenar el modelo desde cero.

Comparación entre 405B y 8B para el mismo prompt

Al comparar las salidas del modelo original de 405B con las del modelo ajustado de 8B, las diferencias son claras y significativas. El modelo ajustado demuestra un enfoque más refinado y práctico, convirtiéndolo en una herramienta destacada para aplicaciones del mundo real.

Conclusión

En conclusión, el modelo ajustado de 8B demuestra ser una herramienta poderosa y práctica para cualquiera que necesite crear contenido que sea específico, efectivo y listo para usar. Elimina el exceso y ofrece resultados claros y precisos que ahorran tiempo y esfuerzo.