Un nuevo enfoque en la optimización de modelos de inteligencia artificial ha sido introducido con la técnica de Low Rank Adaptation (LoRA), diseñada para afinar el modelo Phi Silica de Microsoft Windows. Esta herramienta es esencial para mejorar el rendimiento del modelo en situaciones específicas, logrando resultados más precisos y adaptables a las necesidades de los usuarios.

El proceso comienza con el entrenamiento de un adaptador LoRA, que se aplica durante la fase de inferencia y mejora notablemente la precisión del modelo. Para utilizar esta técnica, los usuarios deben tener claro el caso de uso, definir criterios de evaluación y haber probado las APIs de Phi Silica sin obtener los resultados esperados.

Inicialmente, es necesario generar un conjunto de datos, dividiéndolo en dos archivos JSON donde cada línea representa un mensaje en la interacción entre un usuario y un asistente. Es crucial que estos datos sean de alta calidad y diversidad, por lo que se recomienda recolectar miles de ejemplos en el archivo de entrenamiento.

El uso del AI Toolkit para Visual Studio Code facilita el entrenamiento del adaptador. Los usuarios deben descargar la extensión, seleccionar el modelo Phi Silica y generar el proyecto adecuado para realizar el fine-tuning. Este proceso, que puede durar entre 45 y 60 minutos, concluye con la opción de descargar el adaptador LoRA mejorado.

Una vez entrenado, el adaptador se aplica en la fase de inferencia, permitiendo a los usuarios experimentar con los modelos locales a través de la aplicación AI Dev Gallery para observar cómo afecta las respuestas generadas.

Sin embargo, es crucial tener en cuenta los riesgos y limitaciones relacionados con el fine-tuning. La calidad de los datos, la robustez del modelo, la posibilidad de regurgitación de información y la transparencia en los resultados son factores que deben ser considerados cuidadosamente. Una implementación correcta de LoRA puede llevar a una optimización efectiva del modelo, pero siempre es esencial revisar los resultados y asegurarse de que la salida del modelo sea relevante y veraz.

Además, se debe considerar que las características de Phi Silica no están disponibles en China, lo que limita su uso en ese territorio.