Conceptos de ajuste preciso de modelos
El ajuste preciso es un proceso que consiste en tomar un modelo preentrenado y ajustarlo para que se adapte mejor a los datos. Este proceso puede ayudarle a sacar el máximo partido de sus datos y mejorar el rendimiento de su modelo. En este artículo, aprenderá los conceptos básicos del ajuste preciso y cuándo es apropiado ajustar un modelo de IA.
Introducción
El ajuste preciso es una potente técnica que puede ayudarle a sacar más partido de sus datos. Para comprender el ajuste preciso, es importante entender el concepto de aprendizaje por transferencia. El aprendizaje por transferencia es una técnica de aprendizaje automático en la que un modelo entrenado en una tarea se reutiliza en una segunda tarea relacionada. Esto se hace tomando un modelo preentrenado y adaptándolo para que se ajuste mejor a los nuevos datos. El ajuste preciso es una forma de aprendizaje por transferencia en la que el modelo preentrenado se adapta mejor a los nuevos datos.
El ajuste preciso de un modelo consta de varios pasos. En primer lugar, hay que seleccionar un modelo preentrenado que se adapte bien a la tarea. A continuación, hay que preparar los datos de muestra y ajustar el modelo con ellos. Por último, hay que iterar sobre el modelo para mejorar su rendimiento.
Cuándo hacer un ajuste preciso
El ajuste preciso es adecuado cuando se dispone de pocos datos y se desea mejorar el rendimiento del modelo. Al empezar con un modelo preentrenado, puede aprovechar el conocimiento que el modelo ya ha aprendido y ajustarlo para que se adapte mejor a sus datos. Esto puede ayudarle a mejorar el rendimiento de su modelo y reducir la cantidad de datos necesarios para entrenarlo.
Normalmente no es necesario ajustar el modelo cuando se dispone de una gran cantidad de datos. En este caso, puede entrenar su modelo desde cero y conseguir un buen rendimiento sin necesidad de un ajuste preciso. Sin embargo, el ajuste preciso puede ser útil en este caso si desea mejorar aún más el rendimiento de su modelo. También es posible que quiera ajustar su modelo si tiene una tarea específica que es diferente de la tarea en la que se entrenó originalmente el modelo preentrenado.
Puede evitar la costosa puesta a punto de un modelo mediante la ingeniería de instrucciones o el encadenamiento de instrucciones. Estas técnicas pueden ayudarle a generar texto de alta calidad sin necesidad de ajuste preciso.
Seleccione un modelo preentrenado
Debe seleccionar un modelo preentrenado que se adapte bien a los requisitos de su tarea. Existen muchos modelos preentrenados que se han probado en una amplia gama de tareas. Debe elegir un modelo que se haya entrenado en una tarea similar a aquella en la que está trabajando. Esto le ayudará a aprovechar el conocimiento que el modelo ya ha aprendido y ajustarlo para que se adapte mejor a sus datos.
Los modelos de HuggingFace son un buen punto de partida a la hora de buscar modelos preentrenados. Los modelos de HuggingFace se agrupan en categorías basadas en la tarea en la que se han entrenado, lo que facilita la búsqueda de un modelo que se adapte bien a su tarea.
Estas categorías incluyen:
- Multimodal
- Visión del equipo
- Procesamiento de lenguaje natural
- Audio
- Tabular
- Aprendizaje de refuerzo
Compruebe la compatibilidad del modelo con su entorno y las herramientas que está usando. Por ejemplo, si usa Visual Studio Code, puede usar la extensión Azure Machine Learning para Visual Studio Code para ajustar el modelo.
Compruebe el estado y la licencia del modelo. Algunos modelos preentrenados pueden estar disponibles bajo una licencia de código abierto , mientras que otros pueden requerir una licencia comercial o personal para su uso. Todos los modelos de HuggingFace incluyen información de licencia. Asegúrese de que tiene los permisos necesarios para usar el modelo antes de ajustarlo.
Preparación de los datos de muestra
La preparación de los datos de muestra implica la limpieza y el preprocesamiento de los datos para que sean adecuados para el entrenamiento. También debe dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y validación para evaluar el rendimiento del modelo. El formato de los datos debe coincidir con el esperado por el modelo preentrenado que esté utilizando. Esta información se puede encontrar con los modelos en HuggingFace en la sección Formato de instrucción de la tarjeta del modelo. La mayoría de las tarjetas de modelo incluyen una plantilla para crear una instrucción para el modelo y un pseudocódigo para ayudarle a empezar.
Iteración en el modelo
Una vez que haya ajustado el modelo, debe evaluar su rendimiento en el conjunto de validación. Puede usar métricas como precisión, precisión, recuperación y puntuación F1 para evaluar el rendimiento del modelo. Si el rendimiento del modelo no es satisfactorio, puede iterar sobre él mediante el ajuste de los hiperparámetros, el cambio de la arquitectura o el ajuste del modelo con más datos. También puede examinar la calidad y la diversidad de los datos para ver si hay algún problema que sea necesario solucionar. Como regla general, un conjunto más pequeño de datos de alta calidad es más valioso que un conjunto mayor de datos de baja calidad.
Consulte también
Para más información sobre los modelos de IA de ajuste preciso, consulte los siguientes recursos: