Las organizaciones están enfrentando obstáculos al utilizar enfoques de ajuste fino única vez para sus modelos de inteligencia artificial generativa. Este método tradicional involucra seleccionar datos de entrenamiento y configurar hiperparámetros con la esperanza de alcanzar los resultados deseados. Sin embargo, la falta de capacidad para realizar ajustes incrementales a menudo lleva a resultados subóptimos, obligando a reiniciar todo el proceso si se buscan mejoras.
Amazon Bedrock ha realizado un cambio significativo con la introducción del ajuste fino iterativo, permitiendo un refinamiento sistemático de modelos mediante rondas de entrenamiento controladas. Esta capacidad permite una mejora continua sin los riesgos de reiniciar desde cero. El enfoque convierte al modelo personalizado existente en un punto de partida para optimizations basadas en datos reales, alejando la dependencia de suposiciones teóricas.
Este nuevo enfoque no solo mitiga riesgos, sino que también permite validar cambios antes de comprometerse con modificaciones más grandes. A través del ajuste fino iterativo, se pueden aplicar diversas técnicas de entrenamiento secuencialmente para refinar el comportamiento del modelo. Además, se adapta a los requisitos comerciales en evolución impulsados por datos en tiempo real, mejorando así el rendimiento del modelo a medida que cambian los patrones de los usuarios y surgen nuevos casos de uso.
Para implementar el ajuste fino iterativo en Amazon Bedrock, es esencial disponer de un modelo previamente personalizado y cumplir requisitos como permisos de IAM, datos de entrenamiento incrementales y un bucket de S3 para almacenamiento de datos.
La consola de gestión de AWS ofrece una opción sencilla para crear trabajos de ajuste fino iterativo, permitiendo elegir un modelo previamente personalizado. Durante el proceso, es posible seguir el estado del trabajo a través de la consola.
Además de la consola, se puede realizar la implementación de manera programática utilizando el SDK de AWS. Este enfoque sigue un patrón similar al ajuste fino estándar, especificando el modelo personalizado existente como base.
Una vez completado el trabajo de ajuste fino iterativo, existen dos opciones principales para implementar el modelo: throughput provisionado para un rendimiento estable en cargas de trabajo predecibles, e inferencia on-demand para flexibilidad en cargas variables y escenarios de experimentación.
El éxito del ajuste fino iterativo requiere centrarse en la calidad de los datos, identificando y mejorando áreas específicas. Reconocer cuándo detener el proceso es crucial para evitar rendimientos decrecientes en la inversión. Este enfoque en Amazon Bedrock permite a las organizaciones construir sobre inversiones existentes sin empezar de cero cada vez que son necesarios ajustes.
